Effet d'agents nocifs sur la production de radicaux libres par les spermatozoïdes humains et sur leur viabilité

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Étude de la distribution, de la clonalité et caractérisation des campylobacters isolés de poulets à griller et d'humains

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mécanismes moléculaires et impacts pathophysiologiques de la régulation de l'expression de la cyclooxygénase-2 par les cytokines proinflammatoires interleukine-1[bêta] et interleukine-17 dans les synoviocytes et les chondrocytes humains

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'altération de la production du collagène de type I dans les ostéoblastes arthrosiques humains : implication dans le processus de minéralisation

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Modélisation d'un réseau de neurones humains dans le but de comprendre la dégradation neurale lors du vieillissement

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'étude du "cross-talk" des voies de synthèse des prostaglandines E₂ et des leucotriènes B₄ dans le fonctionnement altéré des ostéoblastes sous-chondraux humains arthrosiques

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Étude de la persistance et du polymorphisme génétique des papillomavirus humains de type 31, 33 et 35

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Identification et caractérisation de gènes impliqués dans la virulence de Salmonella typhi suite à une analyse globale par biopuces de l'infection de macrophages humains en culture

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Entrée des rétrovirus humains : caractérisation moléculaire de la neuropiline-1, co-facteur à l'entrée de HTLV-1, et inhibition d'entrée du VIH-1 par CCR5

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Effets de la prostaglandine D₂ (PGD₂) sur les réponses inflammatoires et cataboliques dans les chondrocytes humains

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Effet de la 15-deoxy-[symbole¹², ¹⁴- prostaglandine J₂ sur l'expression de la Cyclooxygénase-2 dans les synoviocytes humains

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Modélisation et détermination de la pharmacocinétique du médicament expériemental elvucitabine chez les humains VIH-1 positifs

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Markovian Processes, Two-Sided Autoregressions and Finite-Sample Inference for Stationary and Nonstationary Autoregressive Processes.

In this paper, we develop finite-sample inference procedures for stationary and nonstationary autoregressive (AR) models. The method is based on special properties of Markov processes and a split-sample technique. The results on Markovian processes (intercalary independence and truncation) only require the existence of conditional densities. They are proved for possibly nonstationary and/or non-Gaussian multivariate Markov processes. In the context of a linear regression model with AR(1) errors, we show how these results can be used to simplify the distributional properties of the model by conditioning a subset of the data on the remaining observations. This transformation leads to a new model which has the form of a two-sided autoregression to which standard classical linear regression inference techniques can be applied. We show how to derive tests and confidence sets for the mean and/or autoregressive parameters of the model. We also develop a test on the order of an autoregression. We show that a combination of subsample-based inferences can improve the performance of the procedure. An application to U.S. domestic investment data illustrates the method.

Simulation-Based Finite-Sample Tests for Heteroskedasticity and ARCH Effects.

A wide range of tests for heteroskedasticity have been proposed in the econometric and statistics literature. Although a few exact homoskedasticity tests are available, the commonly employed procedures are quite generally based on asymptotic approximations which may not provide good size control in finite samples. There has been a number of recent studies that seek to improve the reliability of common heteroskedasticity tests using Edgeworth, Bartlett, jackknife and bootstrap methods. Yet the latter remain approximate. In this paper, we describe a solution to the problem of controlling the size of homoskedasticity tests in linear regression contexts. We study procedures based on the standard test statistics [e.g., the Goldfeld-Quandt, Glejser, Bartlett, Cochran, Hartley, Breusch-Pagan-Godfrey, White and Szroeter criteria] as well as tests for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH-type models). We also suggest several extensions of the existing procedures (sup-type of combined test statistics) to allow for unknown breakpoints in the error variance. We exploit the technique of Monte Carlo tests to obtain provably exact p-values, for both the standard and the new tests suggested. We show that the MC test procedure conveniently solves the intractable null distribution problem, in particular those raised by the sup-type and combined test statistics as well as (when relevant) unidentified nuisance parameter problems under the null hypothesis. The method proposed works in exactly the same way with both Gaussian and non-Gaussian disturbance distributions [such as heavy-tailed or stable distributions]. The performance of the procedures is examined by simulation. The Monte Carlo experiments conducted focus on : (1) ARCH, GARCH, and ARCH-in-mean alternatives; (2) the case where the variance increases monotonically with : (i) one exogenous variable, and (ii) the mean of the dependent variable; (3) grouped heteroskedasticity; (4) breaks in variance at unknown points. We find that the proposed tests achieve perfect size control and have good power.

Logique et tests d'hypotheses: reflexions sur les problemes mal poses en econometrie

Dans ce texte, nous analysons les développements récents de l’économétrie à la lumière de la théorie des tests statistiques. Nous revoyons d’abord quelques principes fondamentaux de philosophie des sciences et de théorie statistique, en mettant l’accent sur la parcimonie et la falsifiabilité comme critères d’évaluation des modèles, sur le rôle de la théorie des tests comme formalisation du principe de falsification de modèles probabilistes, ainsi que sur la justification logique des notions de base de la théorie des tests (tel le niveau d’un test). Nous montrons ensuite que certaines des méthodes statistiques et économétriques les plus utilisées sont fondamentalement inappropriées pour les problèmes et modèles considérés, tandis que de nombreuses hypothèses, pour lesquelles des procédures de test sont communément proposées, ne sont en fait pas du tout testables. De telles situations conduisent à des problèmes statistiques mal posés. Nous analysons quelques cas particuliers de tels problèmes : (1) la construction d’intervalles de confiance dans le cadre de modèles structurels qui posent des problèmes d’identification; (2) la construction de tests pour des hypothèses non paramétriques, incluant la construction de procédures robustes à l’hétéroscédasticité, à la non-normalité ou à la spécification dynamique. Nous indiquons que ces difficultés proviennent souvent de l’ambition d’affaiblir les conditions de régularité nécessaires à toute analyse statistique ainsi que d’une utilisation inappropriée de résultats de théorie distributionnelle asymptotique. Enfin, nous soulignons l’importance de formuler des hypothèses et modèles testables, et de proposer des techniques économétriques dont les propriétés sont démontrables dans les échantillons finis.