Association of T-zone reticular networks and conduits with ectopic lymphoid tissues in mice and humans.

Ectopic or tertiary lymphoid tissues (TLTs) are often induced at sites of chronic inflammation. They typically contain various hematopoietic cell types, high endothelial venules, and follicular dendritic cells; and are organized in lymph node-like structures. Although fibroblastic stromal cells may play a role in TLT induction and persistence, they have remained poorly defined. Herein, we report that TLTs arising during inflammation in mice and humans in a variety of tissues (eg, pancreas, kidney, liver, and salivary gland) contain stromal cell networks consisting of podoplanin(+) T-zone fibroblastic reticular cells (TRCs), distinct from follicular dendritic cells. Similar to lymph nodes, TRCs were present throughout T-cell-rich areas and had dendritic cells associated with them. They expressed lymphotoxin (LT) β receptor (LTβR), produced CCL21, and formed a functional conduit system. In rat insulin promoter-CXCL13-transgenic pancreas, the maintenance of TRC networks and conduits was partially dependent on LTβR and on lymphoid tissue inducer cells expressing LTβR ligands. In conclusion, TRCs and conduits are hallmarks of secondary lymphoid organs and of well-developed TLTs, in both mice and humans, and are likely to act as important scaffold and organizer cells of the T-cell-rich zone.

Regional deterministic characterization of fracture networks and its application to GIS-based rock fall risk assessment

The study investigates the possibility to incorporate fracture intensity and block geometry as spatially continuous parameters in GIS-based systems. For this purpose, a deterministic method has been implemented to estimate block size (Bloc3D) and joint frequency (COLTOP). In addition to measuring the block size, the Bloc3D Method provides a 3D representation of the shape of individual blocks. These two methods were applied using field measurements (joint set orientation and spacing) performed over a large field area, in the Swiss Alps. This area is characterized by a complex geology, a number of different rock masses and varying degrees of metamorphism. The spatial variability of the parameters was evaluated with regard to lithology and major faults. A model incorporating these measurements and observations into a GIS system to assess the risk associated with rock falls is proposed. The analysis concludes with a discussion on the feasibility of such an application in regularly and irregularly jointed rock masses, with persistent and impersistent discontinuities.

The α1-adrenergic receptors: diversity of signaling networks and regulation.

The α(1)-adrenergic receptor (AR) subtypes (α(1a), α(1b), and α(1d)) mediate several physiological effects of epinephrine and norepinephrine. Despite several studies in recombinant systems and insight from genetically modified mice, our understanding of the physiological relevance and specificity of the α(1)-AR subtypes is still limited. Constitutive activity and receptor oligomerization have emerged as potential features regulating receptor function. Another recent paradigm is that β arrestins and G protein-coupled receptors themselves can act as scaffolds binding a variety of proteins and this can result in growing complexity of the receptor-mediated cellular effects. The aim of this review is to summarize our current knowledge on some recently identified functional paradigms and signaling networks that might help to elucidate the functional diversity of the α(1)-AR subtypes in various organs.

Bayesian networks and the evaluation of scientific evidence in forensic science

Résumé Ce travail de thèse étudie des moyens de formalisation permettant d'assister l'expert forensique dans la gestion des facteurs influençant l'évaluation des indices scientifiques, tout en respectant des procédures d'inférence établies et acceptables. Selon une vue préconisée par une partie majoritaire de la littérature forensique et juridique - adoptée ici sans réserve comme point de départ - la conceptualisation d'une procédure évaluative est dite 'cohérente' lors qu'elle repose sur une implémentation systématique de la théorie des probabilités. Souvent, par contre, la mise en oeuvre du raisonnement probabiliste ne découle pas de manière automatique et peut se heurter à des problèmes de complexité, dus, par exemple, à des connaissances limitées du domaine en question ou encore au nombre important de facteurs pouvant entrer en ligne de compte. En vue de gérer ce genre de complications, le présent travail propose d'investiguer une formalisation de la théorie des probabilités au moyen d'un environment graphique, connu sous le nom de Réseaux bayesiens (Bayesian networks). L'hypothèse principale que cette recherche envisage d'examiner considère que les Réseaux bayesiens, en concert avec certains concepts accessoires (tels que des analyses qualitatives et de sensitivité), constituent une ressource clé dont dispose l'expert forensique pour approcher des problèmes d'inférence de manière cohérente, tant sur un plan conceptuel que pratique. De cette hypothèse de travail, des problèmes individuels ont été extraits, articulés et abordés dans une série de recherches distinctes, mais interconnectées, et dont les résultats - publiés dans des revues à comité de lecture - sont présentés sous forme d'annexes. D'un point de vue général, ce travail apporte trois catégories de résultats. Un premier groupe de résultats met en évidence, sur la base de nombreux exemples touchant à des domaines forensiques divers, l'adéquation en termes de compatibilité et complémentarité entre des modèles de Réseaux bayesiens et des procédures d'évaluation probabilistes existantes. Sur la base de ces indications, les deux autres catégories de résultats montrent, respectivement, que les Réseaux bayesiens permettent également d'aborder des domaines auparavant largement inexplorés d'un point de vue probabiliste et que la disponibilité de données numériques dites 'dures' n'est pas une condition indispensable pour permettre l'implémentation des approches proposées dans ce travail. Le présent ouvrage discute ces résultats par rapport à la littérature actuelle et conclut en proposant les Réseaux bayesiens comme moyen d'explorer des nouvelles voies de recherche, telles que l'étude de diverses formes de combinaison d'indices ainsi que l'analyse de la prise de décision. Pour ce dernier aspect, l'évaluation des probabilités constitue, dans la façon dont elle est préconisée dans ce travail, une étape préliminaire fondamentale de même qu'un moyen opérationnel.

Bayesian Networks and the Value of the Evidence for the Forensic Two-Trace Transfer Problem

Forensic scientists face increasingly complex inference problems for evaluating likelihood ratios (LRs) for an appropriate pair of propositions. Up to now, scientists and statisticians have derived LR formulae using an algebraic approach. However, this approach reaches its limits when addressing cases with an increasing number of variables and dependence relationships between these variables. In this study, we suggest using a graphical approach, based on the construction of Bayesian networks (BNs). We first construct a BN that captures the problem, and then deduce the expression for calculating the LR from this model to compare it with existing LR formulae. We illustrate this idea by applying it to the evaluation of an activity level LR in the context of the two-trace transfer problem. Our approach allows us to relax assumptions made in previous LR developments, produce a new LR formula for the two-trace transfer problem and generalize this scenario to n traces.