Computational prediction of neural progenitor cell fates

Understanding how stem and progenitor cells choose between alternative cell fates is a major challenge in developmental biology. Efforts to tackle this problem have been hampered by the scarcity of markers that can be used to predict cell division outcomes. Here we present a computational method, based on algorithmic information theory, to analyze dynamic features of living cells over time. Using this method, we asked whether rat retinal progenitor cells (RPCs) display characteristic phenotypes before undergoing mitosis that could foretell their fate. We predicted whether RPCs will undergo a self-renewing or terminal division with 99% accuracy, or whether they will produce two photoreceptors or another combination of offspring with 87% accuracy. Our implementation can segment, track and generate predictions for 40 cells simultaneously on a standard computer at 5 min per frame. This method could be used to isolate cell populations with specific developmental potential, enabling previously impossible investigations.

Planification territoriale et résilience des villes au lendemain de catastrophes naturelles : regards croisés sur le rétablissement de la Nouvelle-Orléans en Louisiane et de La Baie au Saguenay

La succession de plus en plus fréquente d’événements catastrophiques a amené les sociétés à poser les conditions d’une gestion proactive des risques « naturels ». Ainsi, dans une perspective exploratoire, nous étudions les processus de planification du rétablissement postcatastrophe et la place qu’occupe le concept de résilience urbaine au sein des pratiques de cette planification et des contenus et produits qui en sont issus. Nous entamons plus spécifiquement une réflexion entourant l’intelligibilité et l’opérationnalisation de la résilience. Pour ce faire, nous examinons deux cas signifiants d’inondation dans l’historique nord-américain, soit celui de la Nouvelle-Orléans en Louisiane et celui de la ville québécoise de La Baie, ayant été respectivement victimes des ouragans Katrina et Rita en 2005 et des pluies diluviennes de 1996. Après avoir procédé à une brève mise en contexte des désastres éprouvés, de leurs effets et des vulnérabilités physico-spatiales qu’ils ont mis en exergue, nous mettons en parallèle les logiques institutionnelles précatastrophe d’aménagement du territoire, d’urbanisme et de gestion des risques des villes. Nous observons ensuite l’évolution des deux processus de planification du rétablissement et les enjeux et débats qui les ont caractérisés, pour terminer avec une exposition des changements résilients qui en ont émané. Les deux derniers chapitres démontrent que la qualité de résilience des villes est fortement influencée par leurs cultures politiques, administratives et législatives propres et leurs traditions urbanistiques. Bien qu’elles aient su élaborer une stratégie de prévention des risques, qui accepte les inondations plutôt que de tenter de s’y opposer à tout prix, elles n’ont toutefois pas saisi l’entièreté des opportunités qui s’offraient à elles.

La survenue des catastrophes naturelles : classification des variables explicatives par les réseaux de neurones

Durant les dernières décennies, l’occurrence des catastrophes naturelles a été fortement à la hausse. En effet, les catastrophes naturelles sont devenues de plus en plus fréquentes. En fait, ces risques dévastateurs ont touché durant les années précédentes différents pays dans des zones très diversifiées et continueront très probablement à être de réelles menaces dans le monde. Puisqu’aucun pays n’est à l’abri des catastrophes naturelles, il s’avère alors utile d’étudier les facteurs déterminants de leur survenue notamment avec la restriction de leurs périodes de retour et donc l’augmentation de leurs chances d’occurrence. Il nous a donc semblé opportun de tester les facteurs sous-jacents de la survenue des catastrophes naturelles. Notre travail se base sur l’application d’un réseau neuronal de type perceptron multicouche pour prédire le nombre des catastrophes naturelles à partir des variables les plus connues théoriquement. Ainsi, nous allons utiliser ce modèle neuronal pour effectuer l’analyse de sensitivité. Cette dernière permet de classer les variables explicatives selon l’importance de leur contribution dans la détermination du nombre de catastrophes naturelles comptabilisées durant la période d’étude. Les résultats obtenus ont montré que le réseau retenu peut prédire le nombre des catastrophes naturelles. De même, les différentes variables possèdent un effet considérable sur la sortie du réseau neuronal mais selon différents ordres d’importance. De ce fait, toutes ces variables contribuent à l’explication d’un problème aussi complexe comme la survenue des catastrophes naturelles.

A computational fluid dynamic study on the filtering mechanics in suspension feeding marine invertebrates

Les suspensivores ont la tâche importante de séparer les particules de l'eau. Bien qu'une grande gamme de morphologies existe pour les structures d'alimentation, elles sont pratiquement toutes constituées de rangées de cylindres qui interagissent avec leur environnement fluide. Le mécanisme de capture des particules utilisé dépend des contraintes morphologiques, des besoins énergétiques et des conditions d'écoulement. Comme nos objectifs étaient de comprendre ces relations, nous avons eu recours à des études de comparaison pour interpréter les tendances en nature et pour comprendre les conditions qui provoquent de nouveaux fonctionnements. Nous avons utilisé la dynamique des fluides numérique (computational fluid dynamics, CFD) pour créer des expériences contrôlées et pour simplifier les analyses. Notre première étude démontre que les coûts énergétiques associés au pompage dans les espaces petits sont élevés. De plus, le CFD suggère que les fentes branchiales des ptérobranches sont des structures rudimentaires, d'un ancêtre plus grande. Ce dernier point confirme l'hypothèse qu'un ver se nourrit par filtration tel que l'ancêtre des deuterostomes. Notre deuxième étude détermine la gamme du nombre de Reynolds number critique où la performance d'un filtre de balane change. Quand le Re est très bas, les différences morphologiques n'ont pas un grand effet sur le fonctionnement. Cependant, une pagaie devient une passoire lorsque le Re se trouve entre 1 et 3,5. Le CFD s’est dévoilé être un outil très utile qui a permis d’obtenir des détails sur les microfluides. Ces études montrent comment la morphologie et les dynamiques des fluides interagissent avec la mécanisme de capture ou de structures utilisées, ainsi que comment des petits changements de taille, de forme, ou de vitesse d'écoulement peuvent conduire à un nouveau fonctionnement.