A maximum likelihood framework for protein design

Affiliation: Claudia Kleinman, Nicolas Rodrigue & Hervé Philippe : Département de biochimie, Faculté de médecine, Université de Montréal

Analyse de la corrélation conditionnelle dérivée de la coévolution d’un système de trois gènes par un modèle du maximum de vraisemblance

Les gènes codant pour des protéines peuvent souvent être regroupés et intégrés en modules fonctionnels par rapport à un organelle. Ces modules peuvent avoir des composantes qui suivent une évolution corrélée pouvant être conditionnelle à un phénotype donné. Les gènes liés à la motilité possèdent cette caractéristique, car ils se suivent en cascade en réponse à des stimuli extérieurs. L’hyperthermophilie, d’autre part, est interreliée à la reverse gyrase, cependant aucun autre élément qui pourrait y être associé avec certitude n’est connu. Ceci peut être dû à un déplacement de gènes non orthologues encore non résolu. En utilisant une approche bio-informatique, une modélisation mathématique d’évolution conditionnelle corrélée pour trois gènes a été développée et appliquée sur des profils phylétiques d’archaea. Ceci a permis d’établir des théories quant à la fonction potentielle du gène du flagelle FlaD/E ainsi que l’histoire évolutive des gènes lui étant liés et ayant contribué à sa formation. De plus, une histoire évolutive théorique a été établie pour une ligase liée à l’hyperthermophilie.

Propriétés optiques et analytiques des nanotrous : vers la conception de biocapteurs en résonance des plasmons de surface localisés

Les biocapteurs sont utilisés quotidiennement pour déterminer la présence de molécules biologiques dans une matrice complexe, comme l’urine pour les tests de grossesses ou le sang pour les glucomètres. Les techniques courantes pour la détection des autres maladies nécessitent fréquemment le marquage de l’analyte avec une autre molécule, ce qui est à éviter pour fin de simplicité d’analyse. Ces travaux ont pour but la maximisation de la sensibilité d’une surface d’or ou d’argent nanotrouée, afin de permettre la détection de la liaison de molécules biologiques par résonance des plasmons de surface localisés (LSPR), en utilisant la spectroscopie de transmission. Un biocapteur portable, rapide et sans marquage pour quantifier des analytes d’intérêt médical ou environnemental pourrait être construit à partir de ces travaux. Dans l’objectif d’étudier de nombreuses configurations pour maximiser la sensibilité, le temps et le coût des méthodes de fabrication de nanostructures habituelles auraient limité le nombre de surfaces nanotrouées pouvant être étudiées. Un autre objectif du projet consiste donc au développement d’une technique de fabrication rapide de réseaux de nanotrous, et à moindres coûts, basée sur la lithographie de nanosphères (NSL) et sur la gravure au plasma à l’oxygène (RIE). La sensibilité à la variation d’indice de réfraction associée aux liaisons de molécules sur la surface du métal noble et la longueur d’onde d’excitation du plasmon de surface sont influencées par les caractéristiques des réseaux de nanotrous. Dans les travaux rapportés ici, la nature du métal utilisé, le diamètre ainsi que la périodicité des trous sont variés pour étudier leur influence sur les bandes LSPR du spectre en transmission pour maximiser cette sensibilité, visant la fabrication d’un biocapteur. Les surfaces d’argent, ayant un diamètre de nanotrous inférieur à 200 nm pour une périodicité de 450 nm et les nanotrous d’une périodicité de 650 nm démontre un potentiel de sensibilité supérieur.

Revisiting optimization algorithms for maximum likelihood estimation

Parmi les méthodes d’estimation de paramètres de loi de probabilité en statistique, le maximum de vraisemblance est une des techniques les plus populaires, comme, sous des conditions l´egères, les estimateurs ainsi produits sont consistants et asymptotiquement efficaces. Les problèmes de maximum de vraisemblance peuvent être traités comme des problèmes de programmation non linéaires, éventuellement non convexe, pour lesquels deux grandes classes de méthodes de résolution sont les techniques de région de confiance et les méthodes de recherche linéaire. En outre, il est possible d’exploiter la structure de ces problèmes pour tenter d’accélerer la convergence de ces méthodes, sous certaines hypothèses. Dans ce travail, nous revisitons certaines approches classiques ou récemment d´eveloppées en optimisation non linéaire, dans le contexte particulier de l’estimation de maximum de vraisemblance. Nous développons également de nouveaux algorithmes pour résoudre ce problème, reconsidérant différentes techniques d’approximation de hessiens, et proposons de nouvelles méthodes de calcul de pas, en particulier dans le cadre des algorithmes de recherche linéaire. Il s’agit notamment d’algorithmes nous permettant de changer d’approximation de hessien et d’adapter la longueur du pas dans une direction de recherche fixée. Finalement, nous évaluons l’efficacité numérique des méthodes proposées dans le cadre de l’estimation de modèles de choix discrets, en particulier les modèles logit mélangés.

Étude du maximum et des hauts points de la marche aléatoire branchante inhomogène et du champ libre gaussien inhomogène

Voir la bibliographie du mémoire pour les références du résumé. See the thesis`s bibliography for the references in the summary.