191 resultados para Reaction diffusion


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The subthalamic nucleus (STN) is a small, glutamatergic nucleus situated in the diencephalon. A critical component of normal motor function, it has become a key target for deep brain stimulation in the treatment of Parkinson's disease. Animal studies have demonstrated the existence of three functional sub-zones but these have never been shown conclusively in humans. In this work, a data driven method with diffusion weighted imaging demonstrated that three distinct clusters exist within the human STN based on brain connectivity profiles. The STN was successfully sub-parcellated into these regions, demonstrating good correspondence with that described in the animal literature. The local connectivity of each sub-region supported the hypothesis of bilateral limbic, associative and motor regions occupying the anterior, mid and posterior portions of the nucleus respectively. This study is the first to achieve in-vivo, non-invasive anatomical parcellation of the human STN into three anatomical zones within normal diagnostic scan times, which has important future implications for deep brain stimulation surgery.

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BACKGROUND: The cerebellum is a complex structure that can be affected by several congenital and acquired diseases leading to alteration of its function and neuronal circuits. Identifying the structural bases of cerebellar neuronal networks in humans in vivo may provide biomarkers for diagnosis and management of cerebellar diseases. OBJECTIVES: To define the anatomy of intrinsic and extrinsic cerebellar circuits using high-angular resolution diffusion spectrum imaging (DSI). METHODS: We acquired high-resolution structural MRI and DSI of the cerebellum in four healthy female subjects at 3T. DSI tractography based on a streamline algorithm was performed to identify the circuits connecting the cerebellar cortex with the deep cerebellar nuclei, selected brainstem nuclei, and the thalamus. RESULTS: Using in-vivo DSI in humans we were able to demonstrate the structure of the following cerebellar neuronal circuits: (1) connections of the inferior olivary nucleus with the cerebellar cortex, and with the deep cerebellar nuclei (2) connections between the cerebellar cortex and the deep cerebellar nuclei, (3) connections of the deep cerebellar nuclei conveyed in the superior (SCP), middle (MCP) and inferior (ICP) cerebellar peduncles, (4) complex intersections of fibers in the SCP, MCP and ICP, and (5) connections between the deep cerebellar nuclei and the red nucleus and the thalamus. CONCLUSION: For the first time, we show that DSI tractography in humans in vivo is capable of revealing the structural bases of complex cerebellar networks. DSI thus appears to be a promising imaging method for characterizing anatomical disruptions that occur in cerebellar diseases, and for monitoring response to therapeutic interventions.

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During genetic recombination a heteroduplex joint is formed between two homologous DNA molecules. The heteroduplex joint plays an important role in recombination since it accommodates sequence heterogeneities (mismatches, insertions or deletions) that lead to genetic variation. Two Escherichia coli proteins, RuvA and RuvB, promote the formation of heteroduplex DNA by catalysing the branch migration of crossovers, or Holliday junctions, which link recombining chromosomes. We show that RuvA and RuvB can promote branch migration through 1800 bp of heterologous DNA, in a reaction facilitated by the presence of E.coli single-stranded DNA binding (SSB) protein. Reaction intermediates, containing unpaired heteroduplex regions bound by SSB, were directly visualized by electron microscopy. In the absence of SSB, or when SSB was replaced by a single-strand binding protein from bacteriophage T4 (gene 32 protein), only limited heterologous branch migration was observed. These results show that the RuvAB proteins, which are induced as part of the SOS response to DNA damage, allow genetic recombination and the recombinational repair of DNA to occur in the presence of extensive lengths of heterology.

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Objectifs: Comprendre les principes physique de la diffusion. Comprendre le principe de mesure de la diffusion par IRM. Ccomprendre la relation entre la diffusion de l'eau en milieu biologique et l'organisation de la matière blanche. Comprendre comment cartographier la connectivité cérébrale par irm de diffusion. Messages à retenir: Les propriétés de diffusion du tissu cérébral sont conditionnées par l'architecture axonale. La mesure de la diffusion par IRM permet de cartographier les trajectoires de fibres nerveuses et donc la connectivité cérébrale. La connectivité cérébrale peut être mesurés de manière non-invasive. Résumé: La "connectomique" est un domaine émergeant et prometteur des neurosciences qui utilise l'IRM de diffusion en combinaison avec des traitements algorithmiques avancés afin de mesurer les trajectoires de faisceaux de fibres et la connectivité cérébrale permettant d'étudier l'organisation de la structure du réseau neuronal cérébral dans son ensemble. Lors de ce cours nous reverrons les méthodes rendant cette cartographie possible et exposerons les techniques d'analyse utilisées pour obtenir de nouvelles informations sur l'architecture cérébrale. Nous reverrons également un certains nombre d'exemple d'applications où la connectomique offre une nouvelle manière d'analyser et de comprendre le fonctionnement du cerveau normal ou malade.

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Methods like Event History Analysis can show the existence of diffusion and part of its nature, but do not study the process itself. Nowadays, thanks to the increasing performance of computers, processes can be studied using computational modeling. This thesis presents an agent-based model of policy diffusion mainly inspired from the model developed by Braun and Gilardi (2006). I first start by developing a theoretical framework of policy diffusion that presents the main internal drivers of policy diffusion - such as the preference for the policy, the effectiveness of the policy, the institutional constraints, and the ideology - and its main mechanisms, namely learning, competition, emulation, and coercion. Therefore diffusion, expressed by these interdependencies, is a complex process that needs to be studied with computational agent-based modeling. In a second step, computational agent-based modeling is defined along with its most significant concepts: complexity and emergence. Using computational agent-based modeling implies the development of an algorithm and its programming. When this latter has been developed, we let the different agents interact. Consequently, a phenomenon of diffusion, derived from learning, emerges, meaning that the choice made by an agent is conditional to that made by its neighbors. As a result, learning follows an inverted S-curve, which leads to partial convergence - global divergence and local convergence - that triggers the emergence of political clusters; i.e. the creation of regions with the same policy. Furthermore, the average effectiveness in this computational world tends to follow a J-shaped curve, meaning that not only time is needed for a policy to deploy its effects, but that it also takes time for a country to find the best-suited policy. To conclude, diffusion is an emergent phenomenon from complex interactions and its outcomes as ensued from my model are in line with the theoretical expectations and the empirical evidence.Les méthodes d'analyse de biographie (event history analysis) permettent de mettre en évidence l'existence de phénomènes de diffusion et de les décrire, mais ne permettent pas d'en étudier le processus. Les simulations informatiques, grâce aux performances croissantes des ordinateurs, rendent possible l'étude des processus en tant que tels. Cette thèse, basée sur le modèle théorique développé par Braun et Gilardi (2006), présente une simulation centrée sur les agents des phénomènes de diffusion des politiques. Le point de départ de ce travail met en lumière, au niveau théorique, les principaux facteurs de changement internes à un pays : la préférence pour une politique donnée, l'efficacité de cette dernière, les contraintes institutionnelles, l'idéologie, et les principaux mécanismes de diffusion que sont l'apprentissage, la compétition, l'émulation et la coercition. La diffusion, définie par l'interdépendance des différents acteurs, est un système complexe dont l'étude est rendue possible par les simulations centrées sur les agents. Au niveau méthodologique, nous présenterons également les principaux concepts sous-jacents aux simulations, notamment la complexité et l'émergence. De plus, l'utilisation de simulations informatiques implique le développement d'un algorithme et sa programmation. Cette dernière réalisée, les agents peuvent interagir, avec comme résultat l'émergence d'un phénomène de diffusion, dérivé de l'apprentissage, où le choix d'un agent dépend en grande partie de ceux faits par ses voisins. De plus, ce phénomène suit une courbe en S caractéristique, poussant à la création de régions politiquement identiques, mais divergentes au niveau globale. Enfin, l'efficacité moyenne, dans ce monde simulé, suit une courbe en J, ce qui signifie qu'il faut du temps, non seulement pour que la politique montre ses effets, mais également pour qu'un pays introduise la politique la plus efficace. En conclusion, la diffusion est un phénomène émergent résultant d'interactions complexes dont les résultats du processus tel que développé dans ce modèle correspondent tant aux attentes théoriques qu'aux résultats pratiques.

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Diffusion-weighted spin-echo imaging of the spine has been successfully implemented for differentiation of benign fracture edema and tumor infiltration of the vertebral body. Nevertheless, this technique still suffers from insufficient image quality in numerous patients due to motion artifacts. The aim of this study was to investigate the impact of variable respiratory motion artifact suppression techniques on image quality in diffusion-weighted spin-echo imaging of the spine. In addition to phase-encoding reordering, a newly implemented right hemi-diaphragmaitc navigator for respiratory gating was used. Subjective and objective image quality parameters were compared. Respiratory motion artifact suppression has a major impact on image quality in diffusion-weighted imaging of the spine. Phase-encoding reordering does not enhance image quality while right hemi-diaphragmatic respiratory navigator gating significantly improves image quality at the cost of data acquisition time. Navigator gating should be used if standard spin-echo diffusion-weighted imaging demonstrates insufficient image quality.

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La douleur neuropathique est définie comme une douleur causée par une lésion du système nerveux somato-sensoriel. Elle se caractérise par des douleurs exagérées, spontanées, ou déclenchées par des stimuli normalement non douloureux (allodynie) ou douloureux (hyperalgésie). Bien qu'elle concerne 7% de la population, ses mécanismes biologiques ne sont pas encore élucidés. L'étude des variations d'expressions géniques dans les tissus-clés des voies sensorielles (notamment le ganglion spinal et la corne dorsale de la moelle épinière) à différents moments après une lésion nerveuse périphérique permettrait de mettre en évidence de nouvelles cibles thérapeutiques. Elles se détectent de manière sensible par reverse transcription quantitative real-time polymerase chain reaction (RT- qPCR). Pour garantir des résultats fiables, des guidelines ont récemment recommandé la validation des gènes de référence utilisés pour la normalisation des données ("Minimum information for publication of quantitative real-time PCR experiments", Bustin et al 2009). Après recherche dans la littérature des gènes de référence fréquemment utilisés dans notre modèle de douleur neuropathique périphérique SNI (spared nerve injury) et dans le tissu nerveux en général, nous avons établi une liste de potentiels bons candidats: Actin beta (Actb), Glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (GAPDH), ribosomal proteins 18S (18S), L13a (RPL13a) et L29 (RPL29), hypoxanthine phosphoribosyltransferase 1 (HPRT1) et hydroxymethyl-bilane synthase (HMBS). Nous avons évalué la stabilité d'expression de ces gènes dans le ganglion spinal et dans la corne dorsale à différents moments après la lésion nerveuse (SNI) en calculant des coefficients de variation et utilisant l'algorithme geNorm qui compare les niveaux d'expression entre les différents candidats et détermine la paire de gènes restante la plus stable. Il a aussi été possible de classer les gènes selon leur stabilité et d'identifier le nombre de gènes nécessaires pour une normalisation la plus précise. Les gènes les plus cités comme référence dans le modèle SNI ont été GAPDH, HMBS, Actb, HPRT1 et 18S. Seuls HPRT1 and 18S ont été précédemment validés dans des arrays de RT-qPCR. Dans notre étude, tous les gènes testés dans le ganglion spinal et dans la corne dorsale satisfont au critère de stabilité exprimé par une M-value inférieure à 1. Par contre avec un coefficient de variation (CV) supérieur à 50% dans le ganglion spinal, 18S ne peut être retenu. La paire de gènes la plus stable dans le ganglion spinal est HPRT1 et Actb et dans la corne dorsale il s'agit de RPL29 et RPL13a. L'utilisation de 2 gènes de référence stables suffit pour une normalisation fiable. Nous avons donc classé et validé Actb, RPL29, RPL13a, HMBS, GAPDH, HPRT1 et 18S comme gènes de référence utilisables dans la corne dorsale pour le modèle SNI chez le rat. Dans le ganglion spinal 18S n'a pas rempli nos critères. Nous avons aussi déterminé que la combinaison de deux gènes de référence stables suffit pour une normalisation précise. Les variations d'expression génique de potentiels gènes d'intérêts dans des conditions expérimentales identiques (SNI, tissu et timepoints post SNI) vont pouvoir se mesurer sur la base d'une normalisation fiable. Non seulement il sera possible d'identifier des régulations potentiellement importantes dans la genèse de la douleur neuropathique mais aussi d'observer les différents phénotypes évoluant au cours du temps après lésion nerveuse.

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Messages à retenir: Connaître le principe physique de l'imagerie de diffusion (DWI) à l'IRM adaptée à l'exploration des tumeurs du foie.Savoir la bonne technique d'acquisition des séquences pour évaluer la diffusion du parenchyme hépatique ainsi que des lésions focales intra -hépatiques les plusfréquentes.Apprendre l'utilité de la DWI pour évaluer le succès d'un traitement médical oncologique ou interventionnel .Discuter les avantages et les pièges liés à la DWI hépatique susceptibles d'influencer l'interprétation des tumeurs hépatiques. Résumé: Le principe d'imagerie de diffusion (DWI) à l'IRM repose sur la mobilité des molécules d'eau dans les différents tissus. Ce «mouvement Brownien» dépend de lacellularité tissulaire , des membranes cellulaires intactes et de la vascularisation . L'augmentation de ces paramètres précités résulte en une restriction de ladiffusion moléculaire, caractérisée par un hypersignal, puis quantifié par le calcul d'un coefficient apparent de diffusion (ADC). Basée sur des séquenceséchoplanaires pondérées en T2, la technique d'acquisition est rapide et non-invasive, donc souvent intégrée à l'IRM hépatique de routine. La DWI s'est révéléetrès sensible pour la détection de tumeurs hépatiques, même à un diamètre infracentimétrique. Néanmoins, sans être très spécifique, elle ne donne pas d'information certaine sur le caractère bénin ou malin, et elle doit être interprétée avec les autres séquences d'IRM et dans le contexte clinique donné. L'informationdiagnostique résultant de la DWI est morphologique et fonctionnelle, ce qui permet d'évaluer le succès de traitements oncologiques, notamment en absence dechangement de taille ou persistance de prise de contraste des lésions hépatiques. Très sensibles aux mouvements respiratoires, la DWI hépatique peut êtreaccompagnée d'artéfacts, qui influencent le calcul de l'ADC dont la valeur dépend de la machine IRM utilisée.

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The article is intended to improve our understanding of the reasons underlying the intellectual migration of scientists from well-known cognitive domains to nascent scientific fields. To that purpose we present, first, a number of findings from the sociology of science that give different insights about this phenomenon. We then attempt to bring some of these insights together under the conceptual roof of an actor-based approach linking expected utility and diffusion theory. Intellectual migration is regarded as the rational choice of scientists who decide under uncertainty and on the base of a number of decision-making variables, which define probabilities, costs, and benefits of the migration.

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In this thesis, I examine the diffusion process for a complex medical technology, the PET scanner, in two different health care systems, one of which is more market-oriented (Switzerland) and the other more centrally managed by a public agency (Quebec). The research draws on institutional and socio-political theories of the diffusion of innovations to examine how institutional contexts affect processes of diffusion. I find that diffusion proceeds more rapidly in Switzerland than in Quebec, but that processes in both jurisdictions are characterized by intense struggles among providers and between providers and public agencies. I show that the institutional environment influences these processes by determining the patterns of material resources and authority available to actors in their struggles to strategically control the technology, and by constituting the discursive resources or institutional logics on which actors may legitimately draw in their struggles to give meaning to the technology in line with their interests and values. This thesis illustrates how institutional structures and meanings manifest themselves in the context of specific decisions within an organizational field, and reveals the ways in which governance structures may be contested and realigned when they conflict with interests that are legitimized by dominant institutional logics. It is argued that this form of contestation and readjustment at the margins constitutes one mechanism by which institutional frameworks are tested, stretched and reproduced or redefined.

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We present a method for segmenting white matter tracts from high angular resolution diffusion MR. images by representing the data in a 5 dimensional space of position and orientation. Whereas crossing fiber tracts cannot be separated in 3D position space, they clearly disentangle in 5D position-orientation space. The segmentation is done using a 5D level set method applied to hyper-surfaces evolving in 5D position-orientation space. In this paper we present a methodology for constructing the position-orientation space. We then show how to implement the standard level set method in such a non-Euclidean high dimensional space. The level set theory is basically defined for N-dimensions but there are several practical implementation details to consider, such as mean curvature. Finally, we will show results from a synthetic model and a few preliminary results on real data of a human brain acquired by high angular resolution diffusion MRI.

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Objectifs : Le coefficient de diffusion apparente (ADC) est utilisé pour le suivi des lésions hépatiques malignes traitées. Cependant, l'ADC est généralement mesuré dans la lésion entière, alors que cela devrait être réalisé dans la zone la plus restreinte (ZLPR), cette dernière représentant potentiellement du résidu tumoral. Notre objectif était d'évaluer la variabilité inter/intraobservateur de l'ADC dans la tumeur entière et dans la ZLPR. Matériels et méthodes : Quarante patients traités par chimioembolisation ou radiofréquence ont été évalués. Après consensus, deux lecteurs ont indépendamment mesuré l'ADC de la lésion entière et de la ZLPR. Les mêmes mesures ont été répétées deux semaines plus tard. Le test de Spearman et la méthode de Bland-Altman ont été utilisées. Résultats : La corrélation interobservateur de l'ADC dans la lésion entière et dans la ZLPR était de 0,962 et de 0,884. La corrélation intraobservateur était de 0,992 et de 0,979, respectivement. Les limites de variabilité interobservateur (mm2/sec*10 - 3) étaient entre -0,25/+0,28 dans la lésion entière et entre -0,51/+0,46 dans la ZLPR. Les limites de variabilité intraobservateur étaient respectivement : -0,25/+0,24 et -0,43/+0,47. Conclusion : La corrélation inter/intraobservateur dans les mesures d'ADC est bonne. Toutefois, une variabilité limitée existe et doit être considérée lors de l'interprétation des valeurs d'ADC des tumeurs hépatiques.