224 resultados para gas diffusion electrodes
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Nuclei bind yeast vacuoles via nucleus-vacuole (NV) junctions. Under nutrient restriction, NV junctions invaginate and release vesicles filled with nuclear material into vacuoles, resulting in piecemeal microautophagy of the nucleus (PMN). We show that the electrochemical gradient across the vacuolar membrane promotes invagination of NV junctions. Existing invaginations persist independently of the gradient, but final release of PMN vesicles requires again V-ATPase activity. We find that NV junctions form a diffusion barrier on the vacuolar membrane that excludes V-ATPase but is enriched in the VTC complex and accessible to other membrane-integral proteins. V-ATPase exclusion depends on the NV junction proteins Nvj1p,Vac8p, and the electrochemical gradient. It also depends on factors of lipid metabolism, such as the oxysterol binding protein Osh1p and the enoyl-CoA reductase Tsc13p, which are enriched in NV junctions, and on Lag1p and Fen1p. Our observations suggest that NV junctions form in two separable steps: Nvj1p and Vac8p suffice to establish contact between the two membranes. The electrochemical potential and lipid-modifying enzymes are needed to establish the vacuolar diffusion barrier, invaginate NV junctions, and form PMN vesicles.
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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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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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Since GHB (gamma-hydroxybutyric acid) is naturally produced in the human body, clinical and forensic toxicologists must be able to discriminate between endogenous levels and a concentration resulting from exposure. To suggest an alternative to the use of interpretative concentration cut-offs, the detection of exogenous GHB in urine specimens was investigated by means of gas chromatography/combustion/isotope ratio mass spectrometry (GC/C/IRMS). GHB was isolated from urinary matrix by successive purification on Oasis MCX and Bond Elute SAX solid-phase extraction (SPE) cartridges prior to high-performance liquid chromatography (HPLC) fractioning using an Atlantis dC18 column eluted with a mixture of formic acid and methanol. Subsequent intramolecular esterification of GHB leading to the formation of gamma-butyrolactone (GBL) was carried out to avoid introduction of additional carbon atoms for carbon isotopic ratio analysis. A precision of 0.3 per thousand was determined using this IRMS method for samples at GHB concentrations of 10 mg/L. The (13)C/(12)C ratios of GHB in samples of subjects exposed to the drug ranged from -32.1 to -42.1 per thousand, whereas the results obtained for samples containing GHB of endogenous origin at concentration levels less than 10 mg/L were in the range -23.5 to -27.0 per thousand. Therefore, these preliminary results show that a possible discrimination between endogenous and exogenous GHB can be made using carbon isotopic ratio analyses.
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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.