Toxicokinetic modeling of folpet fungicide and its ring-biomarkers of exposure in humans.

A human in vivo toxicokinetic model was built to allow a better understanding of the toxicokinetics of folpet fungicide and its key ring biomarkers of exposure: phthalimide (PI), phthalamic acid (PAA) and phthalic acid (PA). Both PI and the sum of ring metabolites, expressed as PA equivalents (PAeq), may be used as biomarkers of exposure. The conceptual representation of the model was based on the analysis of the time course of these biomarkers in volunteers orally and dermally exposed to folpet. In the model, compartments were also used to represent the body burden of folpet and experimentally relevant PI, PAA and PA ring metabolites in blood and in key tissues as well as in excreta, hence urinary and feces. The time evolution of these biomarkers in each compartment of the model was then mathematically described by a system of coupled differential equations. The mathematical parameters of the model were then determined from best fits to the time courses of PI and PAeq in blood and urine of five volunteers administered orally 1 mg kg(-1) and dermally 10 mg kg(-1) of folpet. In the case of oral administration, the mean elimination half-life of PI from blood (through feces, urine or metabolism) was found to be 39.9 h as compared with 28.0 h for PAeq. In the case of a dermal application, mean elimination half-life of PI and PAeq was estimated to be 34.3 and 29.3 h, respectively. The average final fractions of administered dose recovered in urine as PI over the 0-96 h period were 0.030 and 0.002%, for oral and dermal exposure, respectively. Corresponding values for PAeq were 24.5 and 1.83%, respectively. Finally, the average clearance rate of PI from blood calculated from the oral and dermal data was 0.09 ± 0.03 and 0.13 ± 0.05 ml h(-1) while the volume of distribution was 4.30 ± 1.12 and 6.05 ± 2.22 l, respectively. It was not possible to obtain the corresponding values from PAeq data owing to the lack of blood time course data.

Combining digital elevation model analysis and run-out modeling to characterize hazard posed by a potentially unstable rock slope at Turtle Mountain, Alberta, Canada

Turtle Mountain in Alberta, Canada has become an important field laboratory for testing different techniques related to the characterization and monitoring of large slope mass movements as the stability of large portions of the eastern face of the mountain is still questionable. In order to better quantify the volumes potentially unstable and the most probable failure mechanisms and potential consequences, structural analysis and runout modeling were preformed. The structural features of the eastern face were investigated using a high resolution digital elevation model (HRDEM). According to displacement datasets and structural observations, potential failure mechanisms affecting different portions of the mountain have been assessed. The volumes of the different potentially unstable blocks have been calculated using the Sloping Local Base Level (SLBL) method. Based on the volume estimation, two and three dimensional dynamic runout analyses have been performed. Calibration of this analysis is based on the experience from the adjacent Frank Slide and other similar rock avalanches. The results will be used to improve the contingency plans within the hazard area.

Modeling morphogen gradient formation from arbitrary realistically shaped sources.

Much of the analytical modeling of morphogen profiles is based on simplistic scenarios, where the source is abstracted to be point-like and fixed in time, and where only the steady state solution of the morphogen gradient in one dimension is considered. Here we develop a general formalism allowing to model diffusive gradient formation from an arbitrary source. This mathematical framework, based on the Green's function method, applies to various diffusion problems. In this paper, we illustrate our theory with the explicit example of the Bicoid gradient establishment in Drosophila embryos. The gradient formation arises by protein translation from a mRNA distribution followed by morphogen diffusion with linear degradation. We investigate quantitatively the influence of spatial extension and time evolution of the source on the morphogen profile. For different biologically meaningful cases, we obtain explicit analytical expressions for both the steady state and time-dependent 1D problems. We show that extended sources, whether of finite size or normally distributed, give rise to more realistic gradients compared to a single point-source at the origin. Furthermore, the steady state solutions are fully compatible with a decreasing exponential behavior of the profile. We also consider the case of a dynamic source (e.g. bicoid mRNA diffusion) for which a protein profile similar to the ones obtained from static sources can be achieved.

Public health impact of statin prescribing strategies based on JUPITER Modeling study from a population-based study.

OBJECTIVE: To evaluate the public health impact of statin prescribing strategies based on the Justification for the Use of Statins in Primary Prevention: An Intervention Trial Evaluating Rosuvastatin Study (JUPITER). METHODS: We studied 2268 adults aged 35-75 without cardiovascular disease in a population-based study in Switzerland in 2003-2006. We assessed the eligibility for statins according to the Adult Treatment Panel III (ATPIII) guidelines, and by adding "strict" (hs-CRP≥2.0mg/L and LDL-cholesterol <3.4mmol/L), and "extended" (hs-CRP≥2.0mg/L alone) JUPITER-like criteria. We estimated the proportion of CHD deaths potentially prevented over 10years in the Swiss population. RESULTS: Fifteen % were already taking statins, 42% were eligible by ATPIII guidelines, 53% by adding "strict", and 62% by adding "extended" criteria, with a total of 19% newly eligible. The number needed to treat with statins to avoid one CHD death over 10years was 38 for ATPIII, 84 for "strict" and 92 for "extended" JUPITER-like criteria. ATPIII would prevent 17% of CHD deaths, compared with 20% for ATPIII+"strict" and 23% for ATPIII + "extended" criteria (+6%). CONCLUSION: Implementing JUPITER-like strategies would make statin prescribing for primary prevention more common and less efficient than it is with current guidelines.

Modeling and mitigation of supply-demand mismatches

In this thesis, I develop analytical models to price the value of supply chain investments under demand uncer¬tainty. This thesis includes three self-contained papers. In the first paper, we investigate the value of lead-time reduction under the risk of sudden and abnormal changes in demand forecasts. We first consider the risk of a complete and permanent loss of demand. We then provide a more general jump-diffusion model, where we add a compound Poisson process to a constant-volatility demand process to explore the impact of sudden changes in demand forecasts on the value of lead-time reduction. We use an Edgeworth series expansion to divide the lead-time cost into that arising from constant instantaneous volatility, and that arising from the risk of jumps. We show that the value of lead-time reduction increases substantially in the intensity and/or the magnitude of jumps. In the second paper, we analyze the value of quantity flexibility in the presence of supply-chain dis- intermediation problems. We use the multiplicative martingale model and the "contracts as reference points" theory to capture both positive and negative effects of quantity flexibility for the downstream level in a supply chain. We show that lead-time reduction reduces both supply-chain disintermediation problems and supply- demand mismatches. We furthermore analyze the impact of the supplier's cost structure on the profitability of quantity-flexibility contracts. When the supplier's initial investment cost is relatively low, supply-chain disin¬termediation risk becomes less important, and hence the contract becomes more profitable for the retailer. We also find that the supply-chain efficiency increases substantially with the supplier's ability to disintermediate the chain when the initial investment cost is relatively high. In the third paper, we investigate the value of dual sourcing for the products with heavy-tailed demand distributions. We apply extreme-value theory and analyze the effects of tail heaviness of demand distribution on the optimal dual-sourcing strategy. We find that the effects of tail heaviness depend on the characteristics of demand and profit parameters. When both the profit margin of the product and the cost differential between the suppliers are relatively high, it is optimal to buffer the mismatch risk by increasing both the inventory level and the responsive capacity as demand uncertainty increases. In that case, however, both the optimal inventory level and the optimal responsive capacity decrease as the tail of demand becomes heavier. When the profit margin of the product is relatively high, and the cost differential between the suppliers is relatively low, it is optimal to buffer the mismatch risk by increasing the responsive capacity and reducing the inventory level as the demand uncertainty increases. In that case, how¬ever, it is optimal to buffer with more inventory and less capacity as the tail of demand becomes heavier. We also show that the optimal responsive capacity is higher for the products with heavier tails when the fill rate is extremely high.

Implicit methods for qualitative modeling of gene regulatory networks.

Advancements in high-throughput technologies to measure increasingly complex biological phenomena at the genomic level are rapidly changing the face of biological research from the single-gene single-protein experimental approach to studying the behavior of a gene in the context of the entire genome (and proteome). This shift in research methodologies has resulted in a new field of network biology that deals with modeling cellular behavior in terms of network structures such as signaling pathways and gene regulatory networks. In these networks, different biological entities such as genes, proteins, and metabolites interact with each other, giving rise to a dynamical system. Even though there exists a mature field of dynamical systems theory to model such network structures, some technical challenges are unique to biology such as the inability to measure precise kinetic information on gene-gene or gene-protein interactions and the need to model increasingly large networks comprising thousands of nodes. These challenges have renewed interest in developing new computational techniques for modeling complex biological systems. This chapter presents a modeling framework based on Boolean algebra and finite-state machines that are reminiscent of the approach used for digital circuit synthesis and simulation in the field of very-large-scale integration (VLSI). The proposed formalism enables a common mathematical framework to develop computational techniques for modeling different aspects of the regulatory networks such as steady-state behavior, stochasticity, and gene perturbation experiments.

Environmental data mining and modeling based on machine learning algorithms and geostatistics

The paper presents some contemporary approaches to spatial environmental data analysis. The main topics are concentrated on the decision-oriented problems of environmental spatial data mining and modeling: valorization and representativity of data with the help of exploratory data analysis, spatial predictions, probabilistic and risk mapping, development and application of conditional stochastic simulation models. The innovative part of the paper presents integrated/hybrid model-machine learning (ML) residuals sequential simulations-MLRSS. The models are based on multilayer perceptron and support vector regression ML algorithms used for modeling long-range spatial trends and sequential simulations of the residuals. NIL algorithms deliver non-linear solution for the spatial non-stationary problems, which are difficult for geostatistical approach. Geostatistical tools (variography) are used to characterize performance of ML algorithms, by analyzing quality and quantity of the spatially structured information extracted from data with ML algorithms. Sequential simulations provide efficient assessment of uncertainty and spatial variability. Case study from the Chernobyl fallouts illustrates the performance of the proposed model. It is shown that probability mapping, provided by the combination of ML data driven and geostatistical model based approaches, can be efficiently used in decision-making process. (C) 2003 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Mechanisms of garnet growth in eclogites of the Zermatt-Saas Fee unit, Western Alps

THESIS ABSTRACT Garnets are one of the key metamorphic minerals used to study peak metamorphic conditions or crystallization ages. Equilibrium is typically assumed between the garnet and the matrix. This thesis attempts to understand garnet growth in the Zermatt-Saas Fee (ZSF) eclogites, and discusses consequences for Sm/Nd and Lu/Hf dating and the equilibrium assumption. All studied garnets from the ZSF eclogites are strongly zoned in Mn, Fe, Mg, and Ca. Methods based on chemical zoning patterns and on 3D spatial statistics indicate different growth mechanisms depending on the sample studied. Garnets from the Pfulwe area are grown in a system where surface kinetics likely dominated over intergranular diffusion kinetics. Garnets fram two other localities, Nuarsax and Lago di Cignana, seem to have grown in a system where intergranular diffusion kinetics were dominating over surface kinetics, at least during initial growth. Garnets reveal strong prograde REE+Y zoning. They contain narrow central peaks for Lu + Yb + Tm ± Er and at least one additional small peak towards the rim. The REE Sm + Eu + Gd + Tb ± Dy are depleted in the cores but show one prominent peak close to the rim. It is shown that these patterns cam be explained using a transient matrix diffusion model where REE uptake is limited by diffusion in the matrix surrounding the porphyroblast. The secondary peaks in the garnet profiles are interpreted to reflect thermally activated diffusion due to a temperature increase during prograde metamorphism. The model predicts anomalously low 176Lu/177Hf and 147Sm/144Nd ratios in garnets where growth rates are fast compared to diffusion of the REE, which decreases garnet isochron precisions. The sharp Lu zoning was further used to constrain maximum Lu volume diffusion rates in garnet. The modeled minimum pre-exponential diffusion coefficient which fits the measured central peak is in the order of Do = 5.7* 106 m2/s, taking an activation energy of 270 kJ/mol. The latter was chosen in agreement with experimentally determined values. This can be used to estimate a minimum closure temperature of around 630°C for the ZSF zone. Zoning of REE was combined with published Lu/Hf and Sm/Nd age information to redefine the prograde crystallization interval for Lago di Cignana UHP eclogites. Modeling revealed that a prograde growth interval in the order of 25 m.y. is needed to produce the measured spread in ages. RÉSUMÉ Le grenat est un minéral métamorphique clé pour déterminer les conditions du pic de métamorphisme ainsi que l'âge de cristallisation. L'équilibre entre le grenat et la matrice est requis. Cette étude a pour but de comprendre la croissance du grenat dans les éclogites de la zone de Zermatt-Saas Fee (ZSF) et d'examiner quelques conséquences sur les datations Sm/Nd et Lu/Hf. Tous les grenats des éclogites de ZSF étudiés sont fortement zonés en Mn, Fe, Mg et partiellement en Ca. Les différentes méthodes basées sur le modèle de zonation chimique ainsi que sur les statistiques de répartition spatiale en 3D indiquent un mécanisme de croissance différent en fonction de la localité d'échantillonnage. Les grenats provenant de la zone de Pfulwe ont probablement crû dans un système principalement dominé par la cinétique de surface au détriment de 1a cinétique de diffusion intergranulaire. Les grenats provenant de deux autres localités, Nuarsax et Lago di Cignana, semblent avoir cristallisé dans un système dominé par la diffusion intergranulaire, au moins durant les premiers stades de croissance. Les grenats montrent une forte zonation prograde en Terres Rares (REE) ainsi qu'en Y. Les profils présentent au coeur un pic étroit en Lu + Yb+ Tm ± Er et au moins un petit pic supplémentaire vers le bord. Les coeurs des grenats sont appauvris en Sm + Eu + Gd + Tb ± Dy, mais les bords sont marqués par un pic important de ces REE. Ces profils s'expliquent par un modèle de diffusion matricielle dans lequel l'apport en REE est limité par la diffusion dans la matrice environnant les porphyroblastes. Les pics secondaires en bordure de grain reflètent la diffusion activée par l'augmentation de la température lors du métamorphisme prograde. Ce modèle prédit des rapports 176Lu/177Hf et 147Sm/144Nd anormalement bas lorsque les taux de croissance sont plus rapides que la diffusion des REE, ce qui diminue la précision des isochrones impliquant le grenat. La zonation nette en Lu a permis de contraindre le maximum de diffusion volumique par une approche numérique. Le coefficient de diffusion minimum modélisé en adéquation avec les pics mesurés est de l'ordre de Do = 5.7*10-6 m2/s, en prenant une énergie d'activation ~270 kJ/mol déterminée expérimentalement. Ainsi, la température de clôture minimale est estimée aux alentours de 630°C pour la zone ZSF. Des nouvelles données de zonation de REE sont combinées aux âges obtenus avec les rapports Lu/Hf et Sm/Nd qui redéfissent l'intervalle de cristallisation prograde pour les éclogites UHP de Lago di Cignana. La modélisation permet d'attribuer au minimum un intervalle de croissance prograde de 25 Ma afin d'obtenir les âges préalablement mesurés. RESUME GRAND PUBLIC L'un des principaux buts du pétrologue .métamorphique est d'extraire des roches les informations sur l'évolution temporelle, thermique et barométrique qu'elles ont subi au cours de la formation d'une chaîne de montagne. Le grenat est l'un des minéraux clés dans une grande variété de roches métamorphiques. Il a fait l'objet de nombreuses études dans des terrains d'origines variées ou lors d'études expérimentales afin de comprendre ses domaines de stabilité, ses réactions et sa coexistence avec d'autres minéraux. Cela fait du grenat l'un des minéraux les plus attractifs pour la datation des roches. Cependant, lorsqu'on l'utilise pour la datation et/ou pour la géothermobarométrie, on suppose toujours que le grenat croît en équilibre avec les phases coexistantes de la matrice. Pourtant, la croissance d'un minéral est en général liée au processus de déséquilibre. Cette étude a pour but de comprendre comment croît le grenat dans les éclogites de Zermatt - Saas Fee et donc d'évaluer le degré de déséquilibre. Il s'agit aussi d'expliquer les différences d'âges obtenues grâce aux grenats dans les différentes localités de l'unité de Zermatt-Saas Fee. La principale question posée lors de l'étude des mécanismes de croissance du grenat est: Parmi les processus en jeu lors de la croissance du grenat (dissolution des anciens minéraux, transport des éléments vers le nouveau grenat, précipitation d'une nouvelle couche en surface du minéral), lequel est le plus lent et ainsi détermine le degré de déséquilibre? En effet, les grenats d'une des localités (Pfulwe) indiquent que le phénomène d'adhérence en surface est le plus lent, contrairement aux grenats des autres localités (Lago di Cignana, Nuarsax) dans lesquels ce sont les processus de transport qui sont les plus lents. Cela montre que les processus dominants sont variables, même dans des roches similaires de la même unité tectonique. Ceci implique que les processus doivent être déterminés individuellement pour chaque roche afin d'évaluer le degré de déséquilibre du grenat dans la roche. Tous les grenats analysés présentent au coeur une forte concentration de Terres Rares: Lu + Yb + Tm ± Er qui décroît vers le bord du grain. Inversement, les Terres Rares Sm + Eu + Gd + Tb ± Dy sont appauvries au coeur et se concentrent en bordure du grain. La modélisation révèle que ces profils sont-dus à des cinétiques lentes de transport des Terres Rares. De plus, les modèles prédisent des concentrations basses en éléments radiogéniques pères dans certaines roches, ce qui influence fortement sur la précision des âges obtenus par la méthode d'isochrone. Ceci signifie que les roches les plus adaptées pour les datations ne doivent contenir ni beaucoup de grenat ni de très gros cristaux, car dans ce cas, la compétition des éléments entre les cristaux limite à de faibles concentrations la quantité d'éléments pères dans chaque cristal.

The Mont Collon mafic complex (Austroalpine Dent Blanche nappe) : permian evolution of the Western European mantle

Résumé: Le complexe du Mont Collon (nappe de la Dent Blanche, Austroalpin) est l'un des exemples les mieux préservés du magmatisme mafique permien des Alpes occidentales. Il est composé d'affleurements discontinus et d'une stratification magmatique en son centre (Dents de Bertol) et est composé à 95% de roches mafiques cumulatives (gabbros à olivine et/ou cpx, anorthositiques, troctolites, wehrlites et wehrlites à plagioclase) et localement de quelques gabbros pegmatitiques. Ces faciès sont recoupés par de nombreux filons acides (aphtes, pegmatites quartziques, microgranodiorites et filons anorthositiques) et mafiques tardifs (dikes mélanocrates riches en Fe et Ti). Les calculs thermométriques (équilibre olivine-augite) montrent des températures de 1070-1120 ± 6°C, tandis que le thermomètre amphibole-plagioclase indique une température de 740 ± 40°C à 0.5 GPa pour les amphiboles magmatiques tardives. La geobarométrie sur pyroxène donne des pressions moyennes de 0.3-0.6 GPa, indiquant un emplacement dans la croûte moyenne. De plus, les températures obtenues sur des amphiboles coronitiques indiquent des températures de l'ordre de 700 ± 40°C confirmant que les réactions coronitiques apparaissent dans des conditions subsolidus. Les âges concordants U/Pb sur zircons de 284.2 ± 0.6 et 282.9 ± 0.6 Ma obtenus sur un gabbro pegmatitique et une pegmatitique quartzique, sont interprétés comme des âges de cristallisation. Les datations 40Ar/39Ar sur amphiboles des filons mélanocrates donnent un âge plateau de 260.2 ± 0.7 Ma, qui est probablement très proche de l'âge de cristallisation. Ainsi, cet age 40Ar/39Ar indique un second évènement magmatique au sein du complexe. Les compositions des roches totales en éléments majeurs et traces montrent peu de variations, ainsi que le Mg# (75-80). Les éléments traces enregistrent le caractère cumulatif des roches (anomalie positive en Eu) et révèlent des anomalies négatives systématiques en Nb, Ta, Zr, Hf et Ti dans les faciès basiques. Le manque de corrélation entre éléments majeurs et traces est caractéristique d'un processus de cristallisation in situ impliquant une quantité variable de liquide interstitiel (L) entre les phases cumulus. Les distributions des éléments traces dans les minéraux sont homogènes, indiquant une rééquilibration .subsolidus entre cristaux et liquide interstitiel. Un modèle quantitatif basé sur les équations de cristallisation in situ de Langmuir reproduisent correctement les concentrations en terres rares légères des minéraux cumulatifs montrant la présence de 0 à 35% de liquide interstitiel L pour des degrés de différenciation F de 0 à 45%, par rapport au faciès les moins évolués du complexe. En outre, les valeurs de L sont bien corrélées avec les proportions modales d'amphibole interstitielle et les concentrations en éléments incompatibles des roches (Zr, Nb). Le liquide parental calculé des cumulats du Mont Collon est caractérisé par un enrichissement relatif en terres rares légères et Th, un appauvrissement en terres rares lourdes typique d'une affinité transitionnelle (T-MORB) et une forte anomalie négative en Nb-Ta. Les roches cumulatives montrent des compositions isotopiques en Nd-Sr proches de la terre globale silicatée (BSE), soit 0.6<εNdi<+3.2, 0.7045<87Sr/86Sri<0.7056. Les rapports initiaux en Pb indiquent une source dans le manteau enrichi subcontinental lithosphérique, préalablement contaminé par des sédiments océaniques. Les dikes mélanocrates Fe-Ti sont représentatifs de liquides et ont des spectres de terres rares enrichis, une anomalie positive en Nb-Ta et des εNdi de +7, des 87Sr/86Sri de 0.703 et des rapports initiaux en Pb, similaires à ceux des basaltes d'île océanique, indiquant une source asthénosphérique modérément appauvrie. Ainsi, la fusion partielle du manteau lithosphérique subcontinental est induite par l'amincissement post-orogénique et la remontée de l'asthénosphère. Les filons mélanocrates proviennent, après délamination du manteau lithosphérique, de la fusion de l'asthénosphère. Abstract The early Permian Mont Collon mafic complex (Dent Blanche nappe, Austroalpine nappe system) is one of the best preserved examples of the Permian mafic magmatism in the Western Alps. It is composed of discontinuous exposures and a well-preserved magmatic layering (the Dents de Bertol cliff) crops out in the center part of the complex. It mainly consists of cumulative mafic rocks, which represent 95 vol-% of the mafic complex (ol- and cpx-bearing gabbros and rare anorthositic layers, troctolites, wehrlites and plagioclase-wehrlites) and locally pegmatitic gabbros. All these facies are crosscut by widespread acidic (aplites, quartz-rich pegmatites, microgranodiorites) and late mafic Fe-Ti melanocratic dikes. Olivine-augite thermometric calculations yield a range of 1070-1120 ± 6°C, while amphibole-plagioclase thermometer yields a temperature of 740 ± 40°C at 0.5 GPa. Pyroxene geobarometry points to a pressure of 0.3-0.6 GPa, indicating a middle crustal level of emplacement. Moreover, temperature calculations on the Mont Conon coronitic amphiboles indicate temperatures of 700 ± 40°C, close to those calculated for magmatic amphiboles. These temperatures confirm that coronitic reactions occurred at subsolidus conditions. ID-TIMS U/Pb zircon ages of 284.2 ± 0.6 and 282.9 ± 0.6 Ma obtained on a pegmatitic gabbro and a quartz-pegmatitic dike, respectively, were interpreted as the crystallization ages of these rocks. 40Ar/39Ar dating on amphiboles from Fe-Ti melanocratic dikes yields a plateau age of 260.2 ± 0.7 Ma, which is probably very close to the crystallization age. Consequently, this 40Ar/P39Ar age indicates a second magmatic event. Whole-rock major- and trace-element compositions show little variation across the whole intrusion and Mg-number stays within a narrow range (75-80). Trace-element concentrations record the cumulative nature of the rocks (e.g. positive Eu anomaly) and reveal systematic Nb, Ta, Zr, Hf and Ti negative anomalies for all basic facies. The lack of correlation between major and trace elements is characteristic of an in situ crystallization process involving variable amounts of interstitial liquid (L) trapped between the cumulus mineral phases. LA-ICPMS measurements show that trace-element distributions in minerals are homogeneous, pointing to subsolidus re-equilibration between crystals and interstitial melts. A quantitative modeling based on Langmuir's in situ crystallization equation successfully reproduced the Rare Earth Element (REE) concentrations in cumulitic minerals. The calculated amounts of interstitial liquid L vary between 0 and 35% for degrees of differentiation F of 0 to 45%, relative to the least evolved facies of the intrusion. Furthermore, L values are well correlated with the modal proportions of interstitial amphibole and whole-rock incompatible trace-element concentrations (e.g. Zr, Nb) of the tested samples. The calculated parental melt of the Mont Collon cumulates is characterized by a relative enrichment in Light REE and Th, a depletion in Heavy REE, typical of a transitional affinity (T-MORB), and strong negative Nb-Ta anomaly. Cumulative rocks display Nd-Sr isotopic compositions close to the BSE (-0.6 < εNdi < +3.2, 0.7045 < 87Sr/86Sri < 0.7056). Initial Pb ratios point to an origin from the melting of an enriched subcontinental lithospheric mantle source, previously contaminated at the source by oceanic sediments. The contrasted alkaline Fe-Ti melanocratic dikes are representative of liquids. They display enriched fractionated REE patterns, a positive Nb-Ta anomaly and εNdi of +7, 87Sr/86Sri of 0.703 and initial Pb ratios, all reminiscent of Ocean Island Basalt-type rocks, pointing to a moderately

The Hydrophobic interaction: modeling hydrophobic interactions and aggregation of non-polar particles in aqueous solutions

Malgré son importance dans notre vie de tous les jours, certaines propriétés de l?eau restent inexpliquées. L'étude des interactions entre l'eau et les particules organiques occupe des groupes de recherche dans le monde entier et est loin d'être finie. Dans mon travail j'ai essayé de comprendre, au niveau moléculaire, ces interactions importantes pour la vie. J'ai utilisé pour cela un modèle simple de l'eau pour décrire des solutions aqueuses de différentes particules. Récemment, l?eau liquide a été décrite comme une structure formée d?un réseau aléatoire de liaisons hydrogènes. En introduisant une particule hydrophobe dans cette structure à basse température, certaines liaisons hydrogènes sont détruites ce qui est énergétiquement défavorable. Les molécules d?eau s?arrangent alors autour de cette particule en formant une cage qui permet de récupérer des liaisons hydrogènes (entre molécules d?eau) encore plus fortes : les particules sont alors solubles dans l?eau. A des températures plus élevées, l?agitation thermique des molécules devient importante et brise les liaisons hydrogènes. Maintenant, la dissolution des particules devient énergétiquement défavorable, et les particules se séparent de l?eau en formant des agrégats qui minimisent leur surface exposée à l?eau. Pourtant, à très haute température, les effets entropiques deviennent tellement forts que les particules se mélangent de nouveau avec les molécules d?eau. En utilisant un modèle basé sur ces changements de structure formée par des liaisons hydrogènes j?ai pu reproduire les phénomènes principaux liés à l?hydrophobicité. J?ai trouvé une région de coexistence de deux phases entre les températures critiques inférieure et supérieure de solubilité, dans laquelle les particules hydrophobes s?agrègent. En dehors de cette région, les particules sont dissoutes dans l?eau. J?ai démontré que l?interaction hydrophobe est décrite par un modèle qui prend uniquement en compte les changements de structure de l?eau liquide en présence d?une particule hydrophobe, plutôt que les interactions directes entre les particules. Encouragée par ces résultats prometteurs, j?ai étudié des solutions aqueuses de particules hydrophobes en présence de co-solvants cosmotropiques et chaotropiques. Ce sont des substances qui stabilisent ou déstabilisent les agrégats de particules hydrophobes. La présence de ces substances peut être incluse dans le modèle en décrivant leur effet sur la structure de l?eau. J?ai pu reproduire la concentration élevée de co-solvants chaotropiques dans le voisinage immédiat de la particule, et l?effet inverse dans le cas de co-solvants cosmotropiques. Ce changement de concentration du co-solvant à proximité de particules hydrophobes est la cause principale de son effet sur la solubilité des particules hydrophobes. J?ai démontré que le modèle adapté prédit correctement les effets implicites des co-solvants sur les interactions de plusieurs corps entre les particules hydrophobes. En outre, j?ai étendu le modèle à la description de particules amphiphiles comme des lipides. J?ai trouvé la formation de différents types de micelles en fonction de la distribution des regions hydrophobes à la surface des particules. L?hydrophobicité reste également un sujet controversé en science des protéines. J?ai défini une nouvelle échelle d?hydrophobicité pour les acides aminés qui forment des protéines, basée sur leurs surfaces exposées à l?eau dans des protéines natives. Cette échelle permet une comparaison meilleure entre les expériences et les résultats théoriques. Ainsi, le modèle développé dans mon travail contribue à mieux comprendre les solutions aqueuses de particules hydrophobes. Je pense que les résultats analytiques et numériques obtenus éclaircissent en partie les processus physiques qui sont à la base de l?interaction hydrophobe.<br/><br/>Despite the importance of water in our daily lives, some of its properties remain unexplained. Indeed, the interactions of water with organic particles are investigated in research groups all over the world, but controversy still surrounds many aspects of their description. In my work I have tried to understand these interactions on a molecular level using both analytical and numerical methods. Recent investigations describe liquid water as random network formed by hydrogen bonds. The insertion of a hydrophobic particle at low temperature breaks some of the hydrogen bonds, which is energetically unfavorable. The water molecules, however, rearrange in a cage-like structure around the solute particle. Even stronger hydrogen bonds are formed between water molecules, and thus the solute particles are soluble. At higher temperatures, this strict ordering is disrupted by thermal movements, and the solution of particles becomes unfavorable. They minimize their exposed surface to water by aggregating. At even higher temperatures, entropy effects become dominant and water and solute particles mix again. Using a model based on these changes in water structure I have reproduced the essential phenomena connected to hydrophobicity. These include an upper and a lower critical solution temperature, which define temperature and density ranges in which aggregation occurs. Outside of this region the solute particles are soluble in water. Because I was able to demonstrate that the simple mixture model contains implicitly many-body interactions between the solute molecules, I feel that the study contributes to an important advance in the qualitative understanding of the hydrophobic effect. I have also studied the aggregation of hydrophobic particles in aqueous solutions in the presence of cosolvents. Here I have demonstrated that the important features of the destabilizing effect of chaotropic cosolvents on hydrophobic aggregates may be described within the same two-state model, with adaptations to focus on the ability of such substances to alter the structure of water. The relevant phenomena include a significant enhancement of the solubility of non-polar solute particles and preferential binding of chaotropic substances to solute molecules. In a similar fashion, I have analyzed the stabilizing effect of kosmotropic cosolvents in these solutions. Including the ability of kosmotropic substances to enhance the structure of liquid water, leads to reduced solubility, larger aggregation regime and the preferential exclusion of the cosolvent from the hydration shell of hydrophobic solute particles. I have further adapted the MLG model to include the solvation of amphiphilic solute particles in water, by allowing different distributions of hydrophobic regions at the molecular surface, I have found aggregation of the amphiphiles, and formation of various types of micelle as a function of the hydrophobicity pattern. I have demonstrated that certain features of micelle formation may be reproduced by the adapted model to describe alterations of water structure near different surface regions of the dissolved amphiphiles. Hydrophobicity remains a controversial quantity also in protein science. Based on the surface exposure of the 20 amino-acids in native proteins I have defined the a new hydrophobicity scale, which may lead to an improvement in the comparison of experimental data with the results from theoretical HP models. Overall, I have shown that the primary features of the hydrophobic interaction in aqueous solutions may be captured within a model which focuses on alterations in water structure around non-polar solute particles. The results obtained within this model may illuminate the processes underlying the hydrophobic interaction.<br/><br/>La vie sur notre planète a commencé dans l'eau et ne pourrait pas exister en son absence : les cellules des animaux et des plantes contiennent jusqu'à 95% d'eau. Malgré son importance dans notre vie de tous les jours, certaines propriétés de l?eau restent inexpliquées. En particulier, l'étude des interactions entre l'eau et les particules organiques occupe des groupes de recherche dans le monde entier et est loin d'être finie. Dans mon travail j'ai essayé de comprendre, au niveau moléculaire, ces interactions importantes pour la vie. J'ai utilisé pour cela un modèle simple de l'eau pour décrire des solutions aqueuses de différentes particules. Bien que l?eau soit généralement un bon solvant, un grand groupe de molécules, appelées molécules hydrophobes (du grecque "hydro"="eau" et "phobia"="peur"), n'est pas facilement soluble dans l'eau. Ces particules hydrophobes essayent d'éviter le contact avec l'eau, et forment donc un agrégat pour minimiser leur surface exposée à l'eau. Cette force entre les particules est appelée interaction hydrophobe, et les mécanismes physiques qui conduisent à ces interactions ne sont pas bien compris à l'heure actuelle. Dans mon étude j'ai décrit l'effet des particules hydrophobes sur l'eau liquide. L'objectif était d'éclaircir le mécanisme de l'interaction hydrophobe qui est fondamentale pour la formation des membranes et le fonctionnement des processus biologiques dans notre corps. Récemment, l'eau liquide a été décrite comme un réseau aléatoire formé par des liaisons hydrogènes. En introduisant une particule hydrophobe dans cette structure, certaines liaisons hydrogènes sont détruites tandis que les molécules d'eau s'arrangent autour de cette particule en formant une cage qui permet de récupérer des liaisons hydrogènes (entre molécules d?eau) encore plus fortes : les particules sont alors solubles dans l'eau. A des températures plus élevées, l?agitation thermique des molécules devient importante et brise la structure de cage autour des particules hydrophobes. Maintenant, la dissolution des particules devient défavorable, et les particules se séparent de l'eau en formant deux phases. A très haute température, les mouvements thermiques dans le système deviennent tellement forts que les particules se mélangent de nouveau avec les molécules d'eau. A l'aide d'un modèle qui décrit le système en termes de restructuration dans l'eau liquide, j'ai réussi à reproduire les phénomènes physiques liés à l?hydrophobicité. J'ai démontré que les interactions hydrophobes entre plusieurs particules peuvent être exprimées dans un modèle qui prend uniquement en compte les liaisons hydrogènes entre les molécules d'eau. Encouragée par ces résultats prometteurs, j'ai inclus dans mon modèle des substances fréquemment utilisées pour stabiliser ou déstabiliser des solutions aqueuses de particules hydrophobes. J'ai réussi à reproduire les effets dûs à la présence de ces substances. De plus, j'ai pu décrire la formation de micelles par des particules amphiphiles comme des lipides dont la surface est partiellement hydrophobe et partiellement hydrophile ("hydro-phile"="aime l'eau"), ainsi que le repliement des protéines dû à l'hydrophobicité, qui garantit le fonctionnement correct des processus biologiques de notre corps. Dans mes études futures je poursuivrai l'étude des solutions aqueuses de différentes particules en utilisant les techniques acquises pendant mon travail de thèse, et en essayant de comprendre les propriétés physiques du liquide le plus important pour notre vie : l'eau.

Dynamic drag modeling of submerged aquatic vegetation canopy flows

Vegetation has a profound effect on flow and sediment transport processes in natural rivers, by increasing both skin friction and form drag. The increase in drag introduces a drag discontinuity between the in-canopy flow and the flow above, which leads to the development of an inflection point in the velocity profile, resembling a free shear layer. Therefore, drag acts as the primary driver for the entire canopy system. Most current numerical hydraulic models which incorporate vegetation rely either on simple, static plant forms, or canopy-scaled drag terms. However, it is suggested that these are insufficient as vegetation canopies represent complex, dynamic, porous blockages within the flow, which are subject to spatially and temporally dynamic drag forces. Here we present a dynamic drag methodology within a CFD framework. Preliminary results for a benchmark cylinder case highlight the accuracy of the method, and suggest its applicability to more complex cases.

Development and application of computational methodologies in qualitative modeling

La présente thèse s'intitule "Développent et Application des Méthodologies Computationnelles pour la Modélisation Qualitative". Elle comprend tous les différents projets que j'ai entrepris en tant que doctorante. Plutôt qu'une mise en oeuvre systématique d'un cadre défini a priori, cette thèse devrait être considérée comme une exploration des méthodes qui peuvent nous aider à déduire le plan de processus regulatoires et de signalisation. Cette exploration a été mue par des questions biologiques concrètes, plutôt que par des investigations théoriques. Bien que tous les projets aient inclus des systèmes divergents (réseaux régulateurs de gènes du cycle cellulaire, réseaux de signalisation de cellules pulmonaires) ainsi que des organismes (levure à fission, levure bourgeonnante, rat, humain), nos objectifs étaient complémentaires et cohérents. Le projet principal de la thèse est la modélisation du réseau de l'initiation de septation (SIN) du S.pombe. La cytokinèse dans la levure à fission est contrôlée par le SIN, un réseau signalant de protéines kinases qui utilise le corps à pôle-fuseau comme échafaudage. Afin de décrire le comportement qualitatif du système et prédire des comportements mutants inconnus, nous avons décidé d'adopter l'approche de la modélisation booléenne. Dans cette thèse, nous présentons la construction d'un modèle booléen étendu du SIN, comprenant la plupart des composantes et des régulateurs du SIN en tant que noeuds individuels et testable expérimentalement. Ce modèle utilise des niveaux d'activité du CDK comme noeuds de contrôle pour la simulation d'évènements du SIN à différents stades du cycle cellulaire. Ce modèle a été optimisé en utilisant des expériences d'un seul "knock-out" avec des effets phénotypiques connus comme set d'entraînement. Il a permis de prédire correctement un set d'évaluation de "knock-out" doubles. De plus, le modèle a fait des prédictions in silico qui ont été validées in vivo, permettant d'obtenir de nouvelles idées de la régulation et l'organisation hiérarchique du SIN. Un autre projet concernant le cycle cellulaire qui fait partie de cette thèse a été la construction d'un modèle qualitatif et minimal de la réciprocité des cyclines dans la S.cerevisiae. Les protéines Clb dans la levure bourgeonnante présentent une activation et une dégradation caractéristique et séquentielle durant le cycle cellulaire, qu'on appelle communément les vagues des Clbs. Cet évènement est coordonné avec la courbe d'activation inverse du Sic1, qui a un rôle inhibitoire dans le système. Pour l'identification des modèles qualitatifs minimaux qui peuvent expliquer ce phénomène, nous avons sélectionné des expériences bien définies et construit tous les modèles minimaux possibles qui, une fois simulés, reproduisent les résultats attendus. Les modèles ont été filtrés en utilisant des simulations ODE qualitatives et standardisées; seules celles qui reproduisaient le phénotype des vagues ont été gardées. L'ensemble des modèles minimaux peut être utilisé pour suggérer des relations regulatoires entre les molécules participant qui peuvent ensuite être testées expérimentalement. Enfin, durant mon doctorat, j'ai participé au SBV Improver Challenge. Le but était de déduire des réseaux spécifiques à des espèces (humain et rat) en utilisant des données de phosphoprotéines, d'expressions des gènes et des cytokines, ainsi qu'un réseau de référence, qui était mis à disposition comme donnée préalable. Notre solution pour ce concours a pris la troisième place. L'approche utilisée est expliquée en détail dans le dernier chapitre de la thèse. -- The present dissertation is entitled "Development and Application of Computational Methodologies in Qualitative Modeling". It encompasses the diverse projects that were undertaken during my time as a PhD student. Instead of a systematic implementation of a framework defined a priori, this thesis should be considered as an exploration of the methods that can help us infer the blueprint of regulatory and signaling processes. This exploration was driven by concrete biological questions, rather than theoretical investigation. Even though the projects involved divergent systems (gene regulatory networks of cell cycle, signaling networks in lung cells), as well as organisms (fission yeast, budding yeast, rat, human), our goals were complementary and coherent. The main project of the thesis is the modeling of the Septation Initiation Network (SIN) in S.pombe. Cytokinesis in fission yeast is controlled by the SIN, a protein kinase signaling network that uses the spindle pole body as scaffold. In order to describe the qualitative behavior of the system and predict unknown mutant behaviors we decided to adopt a Boolean modeling approach. In this thesis, we report the construction of an extended, Boolean model of the SIN, comprising most SIN components and regulators as individual, experimentally testable nodes. The model uses CDK activity levels as control nodes for the simulation of SIN related events in different stages of the cell cycle. The model was optimized using single knock-out experiments of known phenotypic effect as a training set, and was able to correctly predict a double knock-out test set. Moreover, the model has made in silico predictions that have been validated in vivo, providing new insights into the regulation and hierarchical organization of the SIN. Another cell cycle related project that is part of this thesis was to create a qualitative, minimal model of cyclin interplay in S.cerevisiae. CLB proteins in budding yeast present a characteristic, sequential activation and decay during the cell cycle, commonly referred to as Clb waves. This event is coordinated with the inverse activation curve of Sic1, which has an inhibitory role in the system. To generate minimal qualitative models that can explain this phenomenon, we selected well-defined experiments and constructed all possible minimal models that, when simulated, reproduce the expected results. The models were filtered using standardized qualitative ODE simulations; only the ones reproducing the wave-like phenotype were kept. The set of minimal models can be used to suggest regulatory relations among the participating molecules, which will subsequently be tested experimentally. Finally, during my PhD I participated in the SBV Improver Challenge. The goal was to infer species-specific (human and rat) networks, using phosphoprotein, gene expression and cytokine data and a reference network provided as prior knowledge. Our solution to the challenge was selected as in the final chapter of the thesis.