The Shape of the Risk Premium: Evidence from a Semiparametric Garch Model.

We examine the relationship between the risk premium on the S&P 500 index return and its conditional variance. We use the SMEGARCH - Semiparametric-Mean EGARCH - model in which the conditional variance process is EGARCH while the conditional mean is an arbitrary function of the conditional variance. For monthly S&P 500 excess returns, the relationship between the two moments that we uncover is nonlinear and nonmonotonic. Moreover, we find considerable persistence in the conditional variance as well as a leverage effect, as documented by others. Moreover, the shape of these relationships seems to be relatively stable over time.

Active nuclear import and cytoplasmic retention of activation-induced deaminase

The enzyme activation-induced deaminase (AID) triggers antibody diversification in B cells by catalyzing deamination and consequently mutation of immunoglobulin genes. To minimize off-target deamination, AID is restrained by several regulatory mechanisms including nuclear exclusion, thought to be mediated exclusively by active nuclear export. Here we identify two other mechanisms involved in controlling AID subcellular localization. AID is unable to passively diffuse into the nucleus, despite its small size, and its nuclear entry requires active import mediated by a conformational nuclear localization signal. We also identify in its C terminus a determinant for AID cytoplasmic retention, which hampers diffusion to the nucleus, competes with nuclear import and is crucial for maintaining the predominantly cytoplasmic localization of AID in steady-state conditions. Blocking nuclear import alters the balance between these processes in favor of cytoplasmic retention, resulting in reduced isotype class switching.

Clustering algorithms and shape factor methods to discriminate among small GTPase phenotypes using DIC image analysis.

Naïvement perçu, le processus d’évolution est une succession d’événements de duplication et de mutations graduelles dans le génome qui mènent à des changements dans les fonctions et les interactions du protéome. La famille des hydrolases de guanosine triphosphate (GTPases) similaire à Ras constitue un bon modèle de travail afin de comprendre ce phénomène fondamental, car cette famille de protéines contient un nombre limité d’éléments qui diffèrent en fonctionnalité et en interactions. Globalement, nous désirons comprendre comment les mutations singulières au niveau des GTPases affectent la morphologie des cellules ainsi que leur degré d’impact sur les populations asynchrones. Mon travail de maîtrise vise à classifier de manière significative différents phénotypes de la levure Saccaromyces cerevisiae via l’analyse de plusieurs critères morphologiques de souches exprimant des GTPases mutées et natives. Notre approche à base de microscopie et d’analyses bioinformatique des images DIC (microscopie d’interférence différentielle de contraste) permet de distinguer les phénotypes propres aux cellules natives et aux mutants. L’emploi de cette méthode a permis une détection automatisée et une caractérisation des phénotypes mutants associés à la sur-expression de GTPases constitutivement actives. Les mutants de GTPases constitutivement actifs Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V ont été analysés avec succès. En effet, l’implémentation de différents algorithmes de partitionnement, permet d’analyser des données qui combinent les mesures morphologiques de population native et mutantes. Nos résultats démontrent que l’algorithme Fuzzy C-Means performe un partitionnement efficace des cellules natives ou mutantes, où les différents types de cellules sont classifiés en fonction de plusieurs facteurs de formes cellulaires obtenus à partir des images DIC. Cette analyse démontre que les mutations Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V induisent respectivement des phénotypes amorphe, allongé, rond et large qui sont représentés par des vecteurs de facteurs de forme distincts. Ces distinctions sont observées avec différentes proportions (morphologie mutante / morphologie native) dans les populations de mutants. Le développement de nouvelles méthodes automatisées d’analyse morphologique des cellules natives et mutantes s’avère extrêmement utile pour l’étude de la famille des GTPases ainsi que des résidus spécifiques qui dictent leurs fonctions et réseau d’interaction. Nous pouvons maintenant envisager de produire des mutants de GTPases qui inversent leur fonction en ciblant des résidus divergents. La substitution fonctionnelle est ensuite détectée au niveau morphologique grâce à notre nouvelle stratégie quantitative. Ce type d’analyse peut également être transposé à d’autres familles de protéines et contribuer de manière significative au domaine de la biologie évolutive.

Reconstruction tridimensionnelle pour projection sur surfaces arbitraires.

Ce mémoire s'inscrit dans le domaine de la vision par ordinateur. Elle s'intéresse à la calibration de systèmes de caméras stéréoscopiques, à la mise en correspondance caméra-projecteur, à la reconstruction 3D, à l'alignement photométrique de projecteurs, au maillage de nuages de points, ainsi qu'au paramétrage de surfaces. Réalisé dans le cadre du projet LightTwist du laboratoire Vision3D, elle vise à permettre la projection sur grandes surfaces arbitraires à l'aide de plusieurs projecteurs. Ce genre de projection est souvent utilisé en arts technologiques, en théâtre et en projection architecturale. Dans ce mémoire, on procède au calibrage des caméras, suivi d'une reconstruction 3D par morceaux basée sur une méthode active de mise en correspondance, la lumière non structurée. Après un alignement et un maillage automatisés, on dispose d'un modèle 3D complet de la surface de projection. Ce mémoire introduit ensuite une nouvelle approche pour le paramétrage de modèles 3D basée sur le calcul efficace de distances géodésiques sur des maillages. L'usager n'a qu'à délimiter manuellement le contour de la zone de projection sur le modèle. Le paramétrage final est calculé en utilisant les distances obtenues pour chaque point du modèle. Jusqu'à maintenant, les méthodes existante ne permettaient pas de paramétrer des modèles ayant plus d'un million de points.