Reliability of methods used for the risk assessment of mixture of micropollutants in aquatic enviromments : from theoretical concepts to field observations

Ces dernières années, de nombreuses recherches ont mis en évidence les effets toxiques des micropolluants organiques pour les espèces de nos lacs et rivières. Cependant, la plupart de ces études se sont focalisées sur la toxicité des substances individuelles, alors que les organismes sont exposés tous les jours à des milliers de substances en mélange. Or les effets de ces cocktails ne sont pas négligeables. Cette thèse de doctorat s'est ainsi intéressée aux modèles permettant de prédire le risque environnemental de ces cocktails pour le milieu aquatique. Le principal objectif a été d'évaluer le risque écologique des mélanges de substances chimiques mesurées dans le Léman, mais aussi d'apporter un regard critique sur les méthodologies utilisées afin de proposer certaines adaptations pour une meilleure estimation du risque. Dans la première partie de ce travail, le risque des mélanges de pesticides et médicaments pour le Rhône et pour le Léman a été établi en utilisant des approches envisagées notamment dans la législation européenne. Il s'agit d'approches de « screening », c'est-à-dire permettant une évaluation générale du risque des mélanges. Une telle approche permet de mettre en évidence les substances les plus problématiques, c'est-à-dire contribuant le plus à la toxicité du mélange. Dans notre cas, il s'agit essentiellement de 4 pesticides. L'étude met également en évidence que toutes les substances, même en trace infime, contribuent à l'effet du mélange. Cette constatation a des implications en terme de gestion de l'environnement. En effet, ceci implique qu'il faut réduire toutes les sources de polluants, et pas seulement les plus problématiques. Mais l'approche proposée présente également un biais important au niveau conceptuel, ce qui rend son utilisation discutable, en dehors d'un screening, et nécessiterait une adaptation au niveau des facteurs de sécurité employés. Dans une deuxième partie, l'étude s'est portée sur l'utilisation des modèles de mélanges dans le calcul de risque environnemental. En effet, les modèles de mélanges ont été développés et validés espèce par espèce, et non pour une évaluation sur l'écosystème en entier. Leur utilisation devrait donc passer par un calcul par espèce, ce qui est rarement fait dû au manque de données écotoxicologiques à disposition. Le but a été donc de comparer, avec des valeurs générées aléatoirement, le calcul de risque effectué selon une méthode rigoureuse, espèce par espèce, avec celui effectué classiquement où les modèles sont appliqués sur l'ensemble de la communauté sans tenir compte des variations inter-espèces. Les résultats sont dans la majorité des cas similaires, ce qui valide l'approche utilisée traditionnellement. En revanche, ce travail a permis de déterminer certains cas où l'application classique peut conduire à une sous- ou sur-estimation du risque. Enfin, une dernière partie de cette thèse s'est intéressée à l'influence que les cocktails de micropolluants ont pu avoir sur les communautés in situ. Pour ce faire, une approche en deux temps a été adoptée. Tout d'abord la toxicité de quatorze herbicides détectés dans le Léman a été déterminée. Sur la période étudiée, de 2004 à 2009, cette toxicité due aux herbicides a diminué, passant de 4% d'espèces affectées à moins de 1%. Ensuite, la question était de savoir si cette diminution de toxicité avait un impact sur le développement de certaines espèces au sein de la communauté des algues. Pour ce faire, l'utilisation statistique a permis d'isoler d'autres facteurs pouvant avoir une influence sur la flore, comme la température de l'eau ou la présence de phosphates, et ainsi de constater quelles espèces se sont révélées avoir été influencées, positivement ou négativement, par la diminution de la toxicité dans le lac au fil du temps. Fait intéressant, une partie d'entre-elles avait déjà montré des comportements similaires dans des études en mésocosmes. En conclusion, ce travail montre qu'il existe des modèles robustes pour prédire le risque des mélanges de micropolluants sur les espèces aquatiques, et qu'ils peuvent être utilisés pour expliquer le rôle des substances dans le fonctionnement des écosystèmes. Toutefois, ces modèles ont bien sûr des limites et des hypothèses sous-jacentes qu'il est important de considérer lors de leur application. - Depuis plusieurs années, les risques que posent les micropolluants organiques pour le milieu aquatique préoccupent grandement les scientifiques ainsi que notre société. En effet, de nombreuses recherches ont mis en évidence les effets toxiques que peuvent avoir ces substances chimiques sur les espèces de nos lacs et rivières, quand elles se retrouvent exposées à des concentrations aiguës ou chroniques. Cependant, la plupart de ces études se sont focalisées sur la toxicité des substances individuelles, c'est à dire considérées séparément. Actuellement, il en est de même dans les procédures de régulation européennes, concernant la partie évaluation du risque pour l'environnement d'une substance. Or, les organismes sont exposés tous les jours à des milliers de substances en mélange, et les effets de ces "cocktails" ne sont pas négligeables. L'évaluation du risque écologique que pose ces mélanges de substances doit donc être abordé par de la manière la plus appropriée et la plus fiable possible. Dans la première partie de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux méthodes actuellement envisagées à être intégrées dans les législations européennes pour l'évaluation du risque des mélanges pour le milieu aquatique. Ces méthodes sont basées sur le modèle d'addition des concentrations, avec l'utilisation des valeurs de concentrations des substances estimées sans effet dans le milieu (PNEC), ou à partir des valeurs des concentrations d'effet (CE50) sur certaines espèces d'un niveau trophique avec la prise en compte de facteurs de sécurité. Nous avons appliqué ces méthodes à deux cas spécifiques, le lac Léman et le Rhône situés en Suisse, et discuté les résultats de ces applications. Ces premières étapes d'évaluation ont montré que le risque des mélanges pour ces cas d'étude atteint rapidement une valeur au dessus d'un seuil critique. Cette valeur atteinte est généralement due à deux ou trois substances principales. Les procédures proposées permettent donc d'identifier les substances les plus problématiques pour lesquelles des mesures de gestion, telles que la réduction de leur entrée dans le milieu aquatique, devraient être envisagées. Cependant, nous avons également constaté que le niveau de risque associé à ces mélanges de substances n'est pas négligeable, même sans tenir compte de ces substances principales. En effet, l'accumulation des substances, même en traces infimes, atteint un seuil critique, ce qui devient plus difficile en terme de gestion du risque. En outre, nous avons souligné un manque de fiabilité dans ces procédures, qui peuvent conduire à des résultats contradictoires en terme de risque. Ceci est lié à l'incompatibilité des facteurs de sécurité utilisés dans les différentes méthodes. Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons étudié la fiabilité de méthodes plus avancées dans la prédiction de l'effet des mélanges pour les communautés évoluant dans le système aquatique. Ces méthodes reposent sur le modèle d'addition des concentrations (CA) ou d'addition des réponses (RA) appliqués sur les courbes de distribution de la sensibilité des espèces (SSD) aux substances. En effet, les modèles de mélanges ont été développés et validés pour être appliqués espèce par espèce, et non pas sur plusieurs espèces agrégées simultanément dans les courbes SSD. Nous avons ainsi proposé une procédure plus rigoureuse, pour l'évaluation du risque d'un mélange, qui serait d'appliquer d'abord les modèles CA ou RA à chaque espèce séparément, et, dans une deuxième étape, combiner les résultats afin d'établir une courbe SSD du mélange. Malheureusement, cette méthode n'est pas applicable dans la plupart des cas, car elle nécessite trop de données généralement indisponibles. Par conséquent, nous avons comparé, avec des valeurs générées aléatoirement, le calcul de risque effectué selon cette méthode plus rigoureuse, avec celle effectuée traditionnellement, afin de caractériser la robustesse de cette approche qui consiste à appliquer les modèles de mélange sur les courbes SSD. Nos résultats ont montré que l'utilisation de CA directement sur les SSDs peut conduire à une sous-estimation de la concentration du mélange affectant 5 % ou 50% des espèces, en particulier lorsque les substances présentent un grand écart- type dans leur distribution de la sensibilité des espèces. L'application du modèle RA peut quant à lui conduire à une sur- ou sous-estimations, principalement en fonction de la pente des courbes dose- réponse de chaque espèce composant les SSDs. La sous-estimation avec RA devient potentiellement importante lorsque le rapport entre la EC50 et la EC10 de la courbe dose-réponse des espèces est plus petit que 100. Toutefois, la plupart des substances, selon des cas réels, présentent des données d' écotoxicité qui font que le risque du mélange calculé par la méthode des modèles appliqués directement sur les SSDs reste cohérent et surestimerait plutôt légèrement le risque. Ces résultats valident ainsi l'approche utilisée traditionnellement. Néanmoins, il faut garder à l'esprit cette source d'erreur lorsqu'on procède à une évaluation du risque d'un mélange avec cette méthode traditionnelle, en particulier quand les SSD présentent une distribution des données en dehors des limites déterminées dans cette étude. Enfin, dans la dernière partie de cette thèse, nous avons confronté des prédictions de l'effet de mélange avec des changements biologiques observés dans l'environnement. Dans cette étude, nous avons utilisé des données venant d'un suivi à long terme d'un grand lac européen, le lac Léman, ce qui offrait la possibilité d'évaluer dans quelle mesure la prédiction de la toxicité des mélanges d'herbicide expliquait les changements dans la composition de la communauté phytoplanctonique. Ceci à côté d'autres paramètres classiques de limnologie tels que les nutriments. Pour atteindre cet objectif, nous avons déterminé la toxicité des mélanges sur plusieurs années de 14 herbicides régulièrement détectés dans le lac, en utilisant les modèles CA et RA avec les courbes de distribution de la sensibilité des espèces. Un gradient temporel de toxicité décroissant a pu être constaté de 2004 à 2009. Une analyse de redondance et de redondance partielle, a montré que ce gradient explique une partie significative de la variation de la composition de la communauté phytoplanctonique, même après avoir enlevé l'effet de toutes les autres co-variables. De plus, certaines espèces révélées pour avoir été influencées, positivement ou négativement, par la diminution de la toxicité dans le lac au fil du temps, ont montré des comportements similaires dans des études en mésocosmes. On peut en conclure que la toxicité du mélange herbicide est l'un des paramètres clés pour expliquer les changements de phytoplancton dans le lac Léman. En conclusion, il existe diverses méthodes pour prédire le risque des mélanges de micropolluants sur les espèces aquatiques et celui-ci peut jouer un rôle dans le fonctionnement des écosystèmes. Toutefois, ces modèles ont bien sûr des limites et des hypothèses sous-jacentes qu'il est important de considérer lors de leur application, avant d'utiliser leurs résultats pour la gestion des risques environnementaux. - For several years now, the scientists as well as the society is concerned by the aquatic risk organic micropollutants may pose. Indeed, several researches have shown the toxic effects these substances may induce on organisms living in our lakes or rivers, especially when they are exposed to acute or chronic concentrations. However, most of the studies focused on the toxicity of single compounds, i.e. considered individually. The same also goes in the current European regulations concerning the risk assessment procedures for the environment of these substances. But aquatic organisms are typically exposed every day simultaneously to thousands of organic compounds. The toxic effects resulting of these "cocktails" cannot be neglected. The ecological risk assessment of mixtures of such compounds has therefore to be addressed by scientists in the most reliable and appropriate way. In the first part of this thesis, the procedures currently envisioned for the aquatic mixture risk assessment in European legislations are described. These methodologies are based on the mixture model of concentration addition and the use of the predicted no effect concentrations (PNEC) or effect concentrations (EC50) with assessment factors. These principal approaches were applied to two specific case studies, Lake Geneva and the River Rhône in Switzerland, including a discussion of the outcomes of such applications. These first level assessments showed that the mixture risks for these studied cases exceeded rapidly the critical value. This exceeding is generally due to two or three main substances. The proposed procedures allow therefore the identification of the most problematic substances for which management measures, such as a reduction of the entrance to the aquatic environment, should be envisioned. However, it was also showed that the risk levels associated with mixtures of compounds are not negligible, even without considering these main substances. Indeed, it is the sum of the substances that is problematic, which is more challenging in term of risk management. Moreover, a lack of reliability in the procedures was highlighted, which can lead to contradictory results in terms of risk. This result is linked to the inconsistency in the assessment factors applied in the different methods. In the second part of the thesis, the reliability of the more advanced procedures to predict the mixture effect to communities in the aquatic system were investigated. These established methodologies combine the model of concentration addition (CA) or response addition (RA) with species sensitivity distribution curves (SSD). Indeed, the mixture effect predictions were shown to be consistent only when the mixture models are applied on a single species, and not on several species simultaneously aggregated to SSDs. Hence, A more stringent procedure for mixture risk assessment is proposed, that would be to apply first the CA or RA models to each species separately and, in a second step, to combine the results to build an SSD for a mixture. Unfortunately, this methodology is not applicable in most cases, because it requires large data sets usually not available. Therefore, the differences between the two methodologies were studied with datasets created artificially to characterize the robustness of the traditional approach applying models on species sensitivity distribution. The results showed that the use of CA on SSD directly might lead to underestimations of the mixture concentration affecting 5% or 50% of species, especially when substances present a large standard deviation of the distribution from the sensitivity of the species. The application of RA can lead to over- or underestimates, depending mainly on the slope of the dose-response curves of the individual species. The potential underestimation with RA becomes important when the ratio between the EC50 and the EC10 for the dose-response curve of the species composing the SSD are smaller than 100. However, considering common real cases of ecotoxicity data for substances, the mixture risk calculated by the methodology applying mixture models directly on SSDs remains consistent and would rather slightly overestimate the risk. These results can be used as a theoretical validation of the currently applied methodology. Nevertheless, when assessing the risk of mixtures, one has to keep in mind this source of error with this classical methodology, especially when SSDs present a distribution of the data outside the range determined in this study Finally, in the last part of this thesis, we confronted the mixture effect predictions with biological changes observed in the environment. In this study, long-term monitoring of a European great lake, Lake Geneva, provides the opportunity to assess to what extent the predicted toxicity of herbicide mixtures explains the changes in the composition of the phytoplankton community next to other classical limnology parameters such as nutrients. To reach this goal, the gradient of the mixture toxicity of 14 herbicides regularly detected in the lake was calculated, using concentration addition and response addition models. A decreasing temporal gradient of toxicity was observed from 2004 to 2009. Redundancy analysis and partial redundancy analysis showed that this gradient explains a significant portion of the variation in phytoplankton community composition, even when having removed the effect of all other co-variables. Moreover, some species that were revealed to be influenced positively or negatively, by the decrease of toxicity in the lake over time, showed similar behaviors in mesocosms studies. It could be concluded that the herbicide mixture toxicity is one of the key parameters to explain phytoplankton changes in Lake Geneva. To conclude, different methods exist to predict the risk of mixture in the ecosystems. But their reliability varies depending on the underlying hypotheses. One should therefore carefully consider these hypotheses, as well as the limits of the approaches, before using the results for environmental risk management

Implementation of bayesian therapeutic drug monitoring in modern patient care

The variability observed in drug exposure has a direct impact on the overall response to drug. The largest part of variability between dose and drug response resides in the pharmacokinetic phase, i.e. in the dose-concentration relationship. Among possibilities offered to clinicians, Therapeutic Drug Monitoring (TDM; Monitoring of drug concentration measurements) is one of the useful tool to guide pharmacotherapy. TDM aims at optimizing treatments by individualizing dosage regimens based on blood drug concentration measurement. Bayesian calculations, relying on population pharmacokinetic approach, currently represent the gold standard TDM strategy. However, it requires expertise and computational assistance, thus limiting its large implementation in routine patient care. The overall objective of this thesis was to implement robust tools to provide Bayesian TDM to clinician in modern routine patient care. To that endeavour, aims were (i) to elaborate an efficient and ergonomic computer tool for Bayesian TDM: EzeCHieL (ii) to provide algorithms for drug concentration Bayesian forecasting and software validation, relying on population pharmacokinetics (iii) to address some relevant issues encountered in clinical practice with a focus on neonates and drug adherence. First, the current stage of the existing software was reviewed and allows establishing specifications for the development of EzeCHieL. Then, in close collaboration with software engineers a fully integrated software, EzeCHieL, has been elaborated. EzeCHieL provides population-based predictions and Bayesian forecasting and an easy-to-use interface. It enables to assess the expectedness of an observed concentration in a patient compared to the whole population (via percentiles), to assess the suitability of the predicted concentration relative to the targeted concentration and to provide dosing adjustment. It allows thus a priori and a posteriori Bayesian drug dosing individualization. Implementation of Bayesian methods requires drug disposition characterisation and variability quantification trough population approach. Population pharmacokinetic analyses have been performed and Bayesian estimators have been provided for candidate drugs in population of interest: anti-infectious drugs administered to neonates (gentamicin and imipenem). Developed models were implemented in EzeCHieL and also served as validation tool in comparing EzeCHieL concentration predictions against predictions from the reference software (NONMEM®). Models used need to be adequate and reliable. For instance, extrapolation is not possible from adults or children to neonates. Therefore, this work proposes models for neonates based on the developmental pharmacokinetics concept. Patients' adherence is also an important concern for drug models development and for a successful outcome of the pharmacotherapy. A last study attempts to assess impact of routine patient adherence measurement on models definition and TDM interpretation. In conclusion, our results offer solutions to assist clinicians in interpreting blood drug concentrations and to improve the appropriateness of drug dosing in routine clinical practice.

Large multi-gene phylogenetic trees of the grasses (Poaceae): progress towards complete tribal and generic level sampling.

In this paper we included a very broad representation of grass family diversity (84% of tribes and 42% of genera). Phylogenetic inference was based on three plastid DNA regions rbcL, matK and trnL-F, using maximum parsimony and Bayesian methods. Our results resolved most of the subfamily relationships within the major clades (BEP and PACCMAD), which had previously been unclear, such as, among others the: (i) BEP and PACCMAD sister relationship, (ii) composition of clades and the sister-relationship of Ehrhartoideae and Bambusoideae + Pooideae, (iii) paraphyly of tribe Bambuseae, (iv) position of Gynerium as sister to Panicoideae, (v) phylogenetic position of Micrairoideae. With the presence of a relatively large amount of missing data, we were able to increase taxon sampling substantially in our analyses from 107 to 295 taxa. However, bootstrap support and to a lesser extent Bayesian inference posterior probabilities were generally lower in analyses involving missing data than those not including them. We produced a fully resolved phylogenetic summary tree for the grass family at subfamily level and indicated the most likely relationships of all included tribes in our analysis.

Regression analysis of spatial data.

Many of the most interesting questions ecologists ask lead to analyses of spatial data. Yet, perhaps confused by the large number of statistical models and fitting methods available, many ecologists seem to believe this is best left to specialists. Here, we describe the issues that need consideration when analysing spatial data and illustrate these using simulation studies. Our comparative analysis involves using methods including generalized least squares, spatial filters, wavelet revised models, conditional autoregressive models and generalized additive mixed models to estimate regression coefficients from synthetic but realistic data sets, including some which violate standard regression assumptions. We assess the performance of each method using two measures and using statistical error rates for model selection. Methods that performed well included generalized least squares family of models and a Bayesian implementation of the conditional auto-regressive model. Ordinary least squares also performed adequately in the absence of model selection, but had poorly controlled Type I error rates and so did not show the improvements in performance under model selection when using the above methods. Removing large-scale spatial trends in the response led to poor performance. These are empirical results; hence extrapolation of these findings to other situations should be performed cautiously. Nevertheless, our simulation-based approach provides much stronger evidence for comparative analysis than assessments based on single or small numbers of data sets, and should be considered a necessary foundation for statements of this type in future.

Using niche-based models to improve the sampling of rare species

Because data on rare species usually are sparse, it is important to have efficient ways to sample additional data. Traditional sampling approaches are of limited value for rare species because a very large proportion of randomly chosen sampling sites are unlikely to shelter the species. For these species, spatial predictions from niche-based distribution models can be used to stratify the sampling and increase sampling efficiency. New data sampled are then used to improve the initial model. Applying this approach repeatedly is an adaptive process that may allow increasing the number of new occurrences found. We illustrate the approach with a case study of a rare and endangered plant species in Switzerland and a simulation experiment. Our field survey confirmed that the method helps in the discovery of new populations of the target species in remote areas where the predicted habitat suitability is high. In our simulations the model-based approach provided a significant improvement (by a factor of 1.8 to 4 times, depending on the measure) over simple random sampling. In terms of cost this approach may save up to 70% of the time spent in the field.

On the convergence of EM-like algorithms for image segmentation using Markov random fields.

Inference of Markov random field images segmentation models is usually performed using iterative methods which adapt the well-known expectation-maximization (EM) algorithm for independent mixture models. However, some of these adaptations are ad hoc and may turn out numerically unstable. In this paper, we review three EM-like variants for Markov random field segmentation and compare their convergence properties both at the theoretical and practical levels. We specifically advocate a numerical scheme involving asynchronous voxel updating, for which general convergence results can be established. Our experiments on brain tissue classification in magnetic resonance images provide evidence that this algorithm may achieve significantly faster convergence than its competitors while yielding at least as good segmentation results.

Integral cohomology of finite postnikov towers

Depuis le séminaire H. Cartan de 1954-55, il est bien connu que l'on peut trouver des éléments de torsion arbitrairement grande dans l'homologie entière des espaces d'Eilenberg-MacLane K(G,n) où G est un groupe abélien non trivial et n>1. L'objectif majeur de ce travail est d'étendre ce résultat à des H-espaces possédant plus d'un groupe d'homotopie non trivial. Dans le but de contrôler précisément le résultat de H. Cartan, on commence par étudier la dualité entre l'homologie et la cohomologie des espaces d'Eilenberg-MacLane 2-locaux de type fini. On parvient ainsi à raffiner quelques résultats qui découlent des calculs de H. Cartan. Le résultat principal de ce travail peut être formulé comme suit. Soit X un H-espace ne possédant que deux groupes d'homotopie non triviaux, tous deux finis et de 2-torsion. Alors X n'admet pas d'exposant pour son groupe gradué d'homologie entière réduite. On construit une large classe d'espaces pour laquelle ce résultat n'est qu'une conséquence d'une caractéristique topologique, à savoir l'existence d'un rétract faible X K(G,n) pour un certain groupe abélien G et n>1. On généralise également notre résultat principal à des espaces plus compliqués en utilisant la suite spectrale d'Eilenberg-Moore ainsi que des méthodes analytiques faisant apparaître les nombres de Betti et leur comportement asymptotique. Finalement, on conjecture que les espaces qui ne possédent qu'un nombre fini de groupes d'homotopie non triviaux n'admettent pas d'exposant homologique. Ce travail contient par ailleurs la présentation de la « machine d'Eilenberg-MacLane », un programme C++ conçu pour calculer explicitement les groupes d'homologie entière des espaces d'Eilenberg-MacLane. <br/><br/>By the work of H. Cartan, it is well known that one can find elements of arbitrarilly high torsion in the integral (co)homology groups of an Eilenberg-MacLane space K(G,n), where G is a non-trivial abelian group and n>1. The main goal of this work is to extend this result to H-spaces having more than one non-trivial homotopy groups. In order to have an accurate hold on H. Cartan's result, we start by studying the duality between homology and cohomology of 2-local Eilenberg-MacLane spaces of finite type. This leads us to some improvements of H. Cartan's methods in this particular case. Our main result can be stated as follows. Let X be an H-space with two non-vanishing finite 2-torsion homotopy groups. Then X does not admit any exponent for its reduced integral graded (co)homology group. We construct a wide class of examples for which this result is a simple consequence of a topological feature, namely the existence of a weak retract X K(G,n) for some abelian group G and n>1. We also generalize our main result to more complicated stable two stage Postnikov systems, using the Eilenberg-Moore spectral sequence and analytic methods involving Betti numbers and their asymptotic behaviour. Finally, we investigate some guesses on the non-existence of homology exponents for finite Postnikov towers. We conjecture that Postnikov pieces do not admit any (co)homology exponent. This work also includes the presentation of the "Eilenberg-MacLane machine", a C++ program designed to compute explicitely all integral homology groups of Eilenberg-MacLane spaces. <br/><br/>Il est toujours difficile pour un mathématicien de parler de son travail. La difficulté réside dans le fait que les objets qu'il étudie sont abstraits. On rencontre assez rarement un espace vectoriel, une catégorie abélienne ou une transformée de Laplace au coin de la rue ! Cependant, même si les objets mathématiques sont difficiles à cerner pour un non-mathématicien, les méthodes pour les étudier sont essentiellement les mêmes que celles utilisées dans les autres disciplines scientifiques. On décortique les objets complexes en composantes plus simples à étudier. On dresse la liste des propriétés des objets mathématiques, puis on les classe en formant des familles d'objets partageant un caractère commun. On cherche des façons différentes, mais équivalentes, de formuler un problème. Etc. Mon travail concerne le domaine mathématique de la topologie algébrique. Le but ultime de cette discipline est de parvenir à classifier tous les espaces topologiques en faisant usage de l'algèbre. Cette activité est comparable à celle d'un ornithologue (topologue) qui étudierait les oiseaux (les espaces topologiques) par exemple à l'aide de jumelles (l'algèbre). S'il voit un oiseau de petite taille, arboricole, chanteur et bâtisseur de nids, pourvu de pattes à quatre doigts, dont trois en avant et un, muni d'une forte griffe, en arrière, alors il en déduira à coup sûr que c'est un passereau. Il lui restera encore à déterminer si c'est un moineau, un merle ou un rossignol. Considérons ci-dessous quelques exemples d'espaces topologiques: a) un cube creux, b) une sphère et c) un tore creux (c.-à-d. une chambre à air). a) b) c) Si toute personne normalement constituée perçoit ici trois figures différentes, le topologue, lui, n'en voit que deux ! De son point de vue, le cube et la sphère ne sont pas différents puisque ils sont homéomorphes: on peut transformer l'un en l'autre de façon continue (il suffirait de souffler dans le cube pour obtenir la sphère). Par contre, la sphère et le tore ne sont pas homéomorphes: triturez la sphère de toutes les façons (sans la déchirer), jamais vous n'obtiendrez le tore. Il existe un infinité d'espaces topologiques et, contrairement à ce que l'on serait naïvement tenté de croire, déterminer si deux d'entre eux sont homéomorphes est très difficile en général. Pour essayer de résoudre ce problème, les topologues ont eu l'idée de faire intervenir l'algèbre dans leurs raisonnements. Ce fut la naissance de la théorie de l'homotopie. Il s'agit, suivant une recette bien particulière, d'associer à tout espace topologique une infinité de ce que les algébristes appellent des groupes. Les groupes ainsi obtenus sont appelés groupes d'homotopie de l'espace topologique. Les mathématiciens ont commencé par montrer que deux espaces topologiques qui sont homéomorphes (par exemple le cube et la sphère) ont les même groupes d'homotopie. On parle alors d'invariants (les groupes d'homotopie sont bien invariants relativement à des espaces topologiques qui sont homéomorphes). Par conséquent, deux espaces topologiques qui n'ont pas les mêmes groupes d'homotopie ne peuvent en aucun cas être homéomorphes. C'est là un excellent moyen de classer les espaces topologiques (pensez à l'ornithologue qui observe les pattes des oiseaux pour déterminer s'il a affaire à un passereau ou non). Mon travail porte sur les espaces topologiques qui n'ont qu'un nombre fini de groupes d'homotopie non nuls. De tels espaces sont appelés des tours de Postnikov finies. On y étudie leurs groupes de cohomologie entière, une autre famille d'invariants, à l'instar des groupes d'homotopie. On mesure d'une certaine manière la taille d'un groupe de cohomologie à l'aide de la notion d'exposant; ainsi, un groupe de cohomologie possédant un exposant est relativement petit. L'un des résultats principaux de ce travail porte sur une étude de la taille des groupes de cohomologie des tours de Postnikov finies. Il s'agit du théorème suivant: un H-espace topologique 1-connexe 2-local et de type fini qui ne possède qu'un ou deux groupes d'homotopie non nuls n'a pas d'exposant pour son groupe gradué de cohomologie entière réduite. S'il fallait interpréter qualitativement ce résultat, on pourrait dire que plus un espace est petit du point de vue de la cohomologie (c.-à-d. s'il possède un exposant cohomologique), plus il est intéressant du point de vue de l'homotopie (c.-à-d. il aura plus de deux groupes d'homotopie non nuls). Il ressort de mon travail que de tels espaces sont très intéressants dans le sens où ils peuvent avoir une infinité de groupes d'homotopie non nuls. Jean-Pierre Serre, médaillé Fields en 1954, a montré que toutes les sphères de dimension >1 ont une infinité de groupes d'homotopie non nuls. Des espaces avec un exposant cohomologique aux sphères, il n'y a qu'un pas à franchir...

Predicting smoking cessation and its relapse in HIV-infected patients: the Swiss HIV Cohort Study.

OBJECTIVES: The aim of the study was to assess whether prospective follow-up data within the Swiss HIV Cohort Study can be used to predict patients who stop smoking; or among smokers who stop, those who start smoking again. METHODS: We built prediction models first using clinical reasoning ('clinical models') and then by selecting from numerous candidate predictors using advanced statistical methods ('statistical models'). Our clinical models were based on literature that suggests that motivation drives smoking cessation, while dependence drives relapse in those attempting to stop. Our statistical models were based on automatic variable selection using additive logistic regression with component-wise gradient boosting. RESULTS: Of 4833 smokers, 26% stopped smoking, at least temporarily; because among those who stopped, 48% started smoking again. The predictive performance of our clinical and statistical models was modest. A basic clinical model for cessation, with patients classified into three motivational groups, was nearly as discriminatory as a constrained statistical model with just the most important predictors (the ratio of nonsmoking visits to total visits, alcohol or drug dependence, psychiatric comorbidities, recent hospitalization and age). A basic clinical model for relapse, based on the maximum number of cigarettes per day prior to stopping, was not as discriminatory as a constrained statistical model with just the ratio of nonsmoking visits to total visits. CONCLUSIONS: Predicting smoking cessation and relapse is difficult, so that simple models are nearly as discriminatory as complex ones. Patients with a history of attempting to stop and those known to have stopped recently are the best candidates for an intervention.

Treeline and climate change : analyzing and modeling patterns and shifts in the Swiss Alps

Summary: Global warming has led to an average earth surface temperature increase of about 0.7 °C in the 20th century, according to the 2007 IPCC report. In Switzerland, the temperature increase in the same period was even higher: 1.3 °C in the Northern Alps anal 1.7 °C in the Southern Alps. The impacts of this warming on ecosystems aspecially on climatically sensitive systems like the treeline ecotone -are already visible today. Alpine treeline species show increased growth rates, more establishment of young trees in forest gaps is observed in many locations and treelines are migrating upwards. With the forecasted warming, this globally visible phenomenon is expected to continue. This PhD thesis aimed to develop a set of methods and models to investigate current and future climatic treeline positions and treeline shifts in the Swiss Alps in a spatial context. The focus was therefore on: 1) the quantification of current treeline dynamics and its potential causes, 2) the evaluation and improvement of temperaturebased treeline indicators and 3) the spatial analysis and projection of past, current and future climatic treeline positions and their respective elevational shifts. The methods used involved a combination of field temperature measurements, statistical modeling and spatial modeling in a geographical information system. To determine treeline shifts and assign the respective drivers, neighborhood relationships between forest patches were analyzed using moving window algorithms. Time series regression modeling was used in the development of an air-to-soil temperature transfer model to calculate thermal treeline indicators. The indicators were then applied spatially to delineate the climatic treeline, based on interpolated temperature data. Observation of recent forest dynamics in the Swiss treeline ecotone showed that changes were mainly due to forest in-growth, but also partly to upward attitudinal shifts. The recent reduction in agricultural land-use was found to be the dominant driver of these changes. Climate-driven changes were identified only at the uppermost limits of the treeline ecotone. Seasonal mean temperature indicators were found to be the best for predicting climatic treelines. Applying dynamic seasonal delimitations and the air-to-soil temperature transfer model improved the indicators' applicability for spatial modeling. Reproducing the climatic treelines of the past 45 years revealed regionally different attitudinal shifts, the largest being located near the highest mountain mass. Modeling climatic treelines based on two IPCC climate warming scenarios predicted major shifts in treeline altitude. However, the currently-observed treeline is not expected to reach this limit easily, due to lagged reaction, possible climate feedback effects and other limiting factors. Résumé: Selon le rapport 2007 de l'IPCC, le réchauffement global a induit une augmentation de la température terrestre de 0.7 °C en moyenne au cours du 20e siècle. En Suisse, l'augmentation durant la même période a été plus importante: 1.3 °C dans les Alpes du nord et 1.7 °C dans les Alpes du sud. Les impacts de ce réchauffement sur les écosystèmes - en particuliers les systèmes sensibles comme l'écotone de la limite des arbres - sont déjà visibles aujourd'hui. Les espèces de la limite alpine des forêts ont des taux de croissance plus forts, on observe en de nombreux endroits un accroissement du nombre de jeunes arbres s'établissant dans les trouées et la limite des arbres migre vers le haut. Compte tenu du réchauffement prévu, on s'attend à ce que ce phénomène, visible globalement, persiste. Cette thèse de doctorat visait à développer un jeu de méthodes et de modèles pour étudier dans un contexte spatial la position présente et future de la limite climatique des arbres, ainsi que ses déplacements, au sein des Alpes suisses. L'étude s'est donc focalisée sur: 1) la quantification de la dynamique actuelle de la limite des arbres et ses causes potentielles, 2) l'évaluation et l'amélioration des indicateurs, basés sur la température, pour la limite des arbres et 3) l'analyse spatiale et la projection de la position climatique passée, présente et future de la limite des arbres et des déplacements altitudinaux de cette position. Les méthodes utilisées sont une combinaison de mesures de température sur le terrain, de modélisation statistique et de la modélisation spatiale à l'aide d'un système d'information géographique. Les relations de voisinage entre parcelles de forêt ont été analysées à l'aide d'algorithmes utilisant des fenêtres mobiles, afin de mesurer les déplacements de la limite des arbres et déterminer leurs causes. Un modèle de transfert de température air-sol, basé sur les modèles de régression sur séries temporelles, a été développé pour calculer des indicateurs thermiques de la limite des arbres. Les indicateurs ont ensuite été appliqués spatialement pour délimiter la limite climatique des arbres, sur la base de données de températures interpolées. L'observation de la dynamique forestière récente dans l'écotone de la limite des arbres en Suisse a montré que les changements étaient principalement dus à la fermeture des trouées, mais aussi en partie à des déplacements vers des altitudes plus élevées. Il a été montré que la récente déprise agricole était la cause principale de ces changements. Des changements dus au climat n'ont été identifiés qu'aux limites supérieures de l'écotone de la limite des arbres. Les indicateurs de température moyenne saisonnière se sont avérés le mieux convenir pour prédire la limite climatique des arbres. L'application de limites dynamiques saisonnières et du modèle de transfert de température air-sol a amélioré l'applicabilité des indicateurs pour la modélisation spatiale. La reproduction des limites climatiques des arbres durant ces 45 dernières années a mis en évidence des changements d'altitude différents selon les régions, les plus importants étant situés près du plus haut massif montagneux. La modélisation des limites climatiques des arbres d'après deux scénarios de réchauffement climatique de l'IPCC a prédit des changements majeurs de l'altitude de la limite des arbres. Toutefois, l'on ne s'attend pas à ce que la limite des arbres actuellement observée atteigne cette limite facilement, en raison du délai de réaction, d'effets rétroactifs du climat et d'autres facteurs limitants.

A flow cytometry based oligotrophic pollutant exposure test to detect bacterial growth inhibition and cell injury.

Toxicity of chemical pollutants in aquatic environments is often addressed by assays that inquire reproductive inhibition of test microorganisms, such as algae or bacteria. Those tests, however, assess growth of populations as a whole via macroscopic methods such as culture turbidity or colony-forming units. Here we use flow cytometry to interrogate the fate of individual cells in low-density populations of the bacterium Pseudomonas fluorescens SV3 exposed or not under oligotrophic conditions to a number of common pollutants, some of which derive from oil contamination. Cells were stained at regular time intervals during the exposure assay with fluorescent dyes that detect membrane injury (i.e., live-dead assay). Reduction of population growth rates was observed upon toxicant insult and depended on the type of toxicant. Modeling and cell staining indicate that population growth rate decrease is a combined effect of an increased number of injured cells that may or may not multiply, and live cells dividing at normal growth rates. The oligotrophic assay concept presented here could be a useful complement for existing biomarker assays in compliance with new regulations on chemical effect studies or, more specifically, for judging recovery after exposure to fluctuating toxicant conditions.

Total hemoglobin mass--a new parameter to detect blood doping?

PURPOSE: All kinds of blood manipulations aim to increase the total hemoglobin mass (tHb-mass). To establish tHb-mass as an effective screening parameter for detecting blood doping, the knowledge of its normal variation over time is necessary. The aim of the present study, therefore, was to determine the intraindividual variance of tHb-mass in elite athletes during a training year emphasizing off, training, and race seasons at sea level. METHODS: tHb-mass and hemoglobin concentration ([Hb]) were determined in 24 endurance athletes five times during a year and were compared with a control group (n = 6). An analysis of covariance was used to test the effects of training phases, age, gender, competition level, body mass, and training volume. Three error models, based on 1) a total percentage error of measurement, 2) the combination of a typical percentage error (TE) of analytical origin with an absolute SD of biological origin, and 3) between-subject and within-subject variance components as obtained by an analysis of variance, were tested. RESULTS: In addition to the expected influence of performance status, the main results were that the effects of training volume (P = 0.20) and training phases (P = 0.81) on tHb-mass were not significant. We found that within-subject variations mainly have an analytical origin (TE approximately 1.4%) and a very small SD (7.5 g) of biological origin. CONCLUSION: tHb-mass shows very low individual oscillations during a training year (<6%), and these oscillations are below the expected changes in tHb-mass due to Herythropoetin (EPO) application or blood infusion (approximately 10%). The high stability of tHb-mass over a period of 1 year suggests that it should be included in an athlete's biological passport and analyzed by recently developed probabilistic inference techniques that define subject-based reference ranges.

The average inter-crossing number of equilateral random walks and polygons

In this paper, we study the average inter-crossing number between two random walks and two random polygons in the three-dimensional space. The random walks and polygons in this paper are the so-called equilateral random walks and polygons in which each segment of the walk or polygon is of unit length. We show that the mean average inter-crossing number ICN between two equilateral random walks of the same length n is approximately linear in terms of n and we were able to determine the prefactor of the linear term, which is a = (3 In 2)/(8) approximate to 0.2599. In the case of two random polygons of length n, the mean average inter-crossing number ICN is also linear, but the prefactor of the linear term is different from that of the random walks. These approximations apply when the starting points of the random walks and polygons are of a distance p apart and p is small compared to n. We propose a fitting model that would capture the theoretical asymptotic behaviour of the mean average ICN for large values of p. Our simulation result shows that the model in fact works very well for the entire range of p. We also study the mean ICN between two equilateral random walks and polygons of different lengths. An interesting result is that even if one random walk (polygon) has a fixed length, the mean average ICN between the two random walks (polygons) would still approach infinity if the length of the other random walk (polygon) approached infinity. The data provided by our simulations match our theoretical predictions very well.