Comparaison des méthodes d'analyse de l'expression différentielle basée sur la dépendance des niveaux d'expression

La technologie des microarrays demeure à ce jour un outil important pour la mesure de l'expression génique. Au-delà de la technologie elle-même, l'analyse des données provenant des microarrays constitue un problème statistique complexe, ce qui explique la myriade de méthodes proposées pour le pré-traitement et en particulier, l'analyse de l'expression différentielle. Toutefois, l'absence de données de calibration ou de méthodologie de comparaison appropriée a empêché l'émergence d'un consensus quant aux méthodes d'analyse optimales. En conséquence, la décision de l'analyste de choisir telle méthode plutôt qu'une autre se fera la plupart du temps de façon subjective, en se basant par exemple sur la facilité d'utilisation, l'accès au logiciel ou la popularité. Ce mémoire présente une approche nouvelle au problème de la comparaison des méthodes d'analyse de l'expression différentielle. Plus de 800 pipelines d'analyse sont appliqués à plus d'une centaine d'expériences sur deux plateformes Affymetrix différentes. La performance de chacun des pipelines est évaluée en calculant le niveau moyen de co-régulation par l'entremise de scores d'enrichissements pour différentes collections de signatures moléculaires. L'approche comparative proposée repose donc sur un ensemble varié de données biologiques pertinentes, ne confond pas la reproductibilité avec l'exactitude et peut facilement être appliquée à de nouvelles méthodes. Parmi les méthodes testées, la supériorité de la sommarisation FARMS et de la statistique de l'expression différentielle TREAT est sans équivoque. De plus, les résultats obtenus quant à la statistique d'expression différentielle corroborent les conclusions d'autres études récentes à propos de l'importance de prendre en compte la grandeur du changement en plus de sa significativité statistique.

Mise à jour de la Base de Données Topographiques du Québec à l'aide d'images à très haute résolution spatiale et du progiciel Sigma0 : le cas des voies de communication

Le Ministère des Ressources Naturelles et de la Faune (MRNF) a mandaté la compagnie de géomatique SYNETIX inc. de Montréal et le laboratoire de télédétection de l’Université de Montréal dans le but de développer une application dédiée à la détection automatique et la mise à jour du réseau routier des cartes topographiques à l’échelle 1 : 20 000 à partir de l’imagerie optique à haute résolution spatiale. À cette fin, les mandataires ont entrepris l’adaptation du progiciel SIGMA0 qu’ils avaient conjointement développé pour la mise à jour cartographique à partir d’images satellitales de résolution d’environ 5 mètres. Le produit dérivé de SIGMA0 fut un module nommé SIGMA-ROUTES dont le principe de détection des routes repose sur le balayage d’un filtre le long des vecteurs routiers de la cartographie existante. Les réponses du filtre sur des images couleurs à très haute résolution d’une grande complexité radiométrique (photographies aériennes) conduisent à l’assignation d’étiquettes selon l’état intact, suspect, disparu ou nouveau aux segments routiers repérés. L’objectif général de ce projet est d’évaluer la justesse de l’assignation des statuts ou états en quantifiant le rendement sur la base des distances totales détectées en conformité avec la référence ainsi qu’en procédant à une analyse spatiale des incohérences. La séquence des essais cible d’abord l’effet de la résolution sur le taux de conformité et dans un second temps, les gains escomptés par une succession de traitements de rehaussement destinée à rendre ces images plus propices à l’extraction du réseau routier. La démarche globale implique d’abord la caractérisation d’un site d’essai dans la région de Sherbrooke comportant 40 km de routes de diverses catégories allant du sentier boisé au large collecteur sur une superficie de 2,8 km2. Une carte de vérité terrain des voies de communication nous a permis d’établir des données de référence issues d’une détection visuelle à laquelle sont confrontés les résultats de détection de SIGMA-ROUTES. Nos résultats confirment que la complexité radiométrique des images à haute résolution en milieu urbain bénéficie des prétraitements telles que la segmentation et la compensation d’histogramme uniformisant les surfaces routières. On constate aussi que les performances présentent une hypersensibilité aux variations de résolution alors que le passage entre nos trois résolutions (84, 168 et 210 cm) altère le taux de détection de pratiquement 15% sur les distances totales en concordance avec la référence et segmente spatialement de longs vecteurs intacts en plusieurs portions alternant entre les statuts intact, suspect et disparu. La détection des routes existantes en conformité avec la référence a atteint 78% avec notre plus efficace combinaison de résolution et de prétraitements d’images. Des problèmes chroniques de détection ont été repérés dont la présence de plusieurs segments sans assignation et ignorés du processus. Il y a aussi une surestimation de fausses détections assignées suspectes alors qu’elles devraient être identifiées intactes. Nous estimons, sur la base des mesures linéaires et des analyses spatiales des détections que l’assignation du statut intact devrait atteindre 90% de conformité avec la référence après divers ajustements à l’algorithme. La détection des nouvelles routes fut un échec sans égard à la résolution ou au rehaussement d’image. La recherche des nouveaux segments qui s’appuie sur le repérage de points potentiels de début de nouvelles routes en connexion avec les routes existantes génère un emballement de fausses détections navigant entre les entités non-routières. En lien avec ces incohérences, nous avons isolé de nombreuses fausses détections de nouvelles routes générées parallèlement aux routes préalablement assignées intactes. Finalement, nous suggérons une procédure mettant à profit certaines images rehaussées tout en intégrant l’intervention humaine à quelques phases charnières du processus.

Traduction statistique vers une langue à morphologie riche : combinaison d’algorithmes de segmentation morphologique et de modèles statistiques de traduction automatique

Les systèmes statistiques de traduction automatique ont pour tâche la traduction d’une langue source vers une langue cible. Dans la plupart des systèmes de traduction de référence, l'unité de base considérée dans l'analyse textuelle est la forme telle qu’observée dans un texte. Une telle conception permet d’obtenir une bonne performance quand il s'agit de traduire entre deux langues morphologiquement pauvres. Toutefois, ceci n'est plus vrai lorsqu’il s’agit de traduire vers une langue morphologiquement riche (ou complexe). Le but de notre travail est de développer un système statistique de traduction automatique comme solution pour relever les défis soulevés par la complexité morphologique. Dans ce mémoire, nous examinons, dans un premier temps, un certain nombre de méthodes considérées comme des extensions aux systèmes de traduction traditionnels et nous évaluons leurs performances. Cette évaluation est faite par rapport aux systèmes à l’état de l’art (système de référence) et ceci dans des tâches de traduction anglais-inuktitut et anglais-finnois. Nous développons ensuite un nouvel algorithme de segmentation qui prend en compte les informations provenant de la paire de langues objet de la traduction. Cet algorithme de segmentation est ensuite intégré dans le modèle de traduction à base d’unités lexicales « Phrase-Based Models » pour former notre système de traduction à base de séquences de segments. Enfin, nous combinons le système obtenu avec des algorithmes de post-traitement pour obtenir un système de traduction complet. Les résultats des expériences réalisées dans ce mémoire montrent que le système de traduction à base de séquences de segments proposé permet d’obtenir des améliorations significatives au niveau de la qualité de la traduction en terme de le métrique d’évaluation BLEU (Papineni et al., 2002) et qui sert à évaluer. Plus particulièrement, notre approche de segmentation réussie à améliorer légèrement la qualité de la traduction par rapport au système de référence et une amélioration significative de la qualité de la traduction est observée par rapport aux techniques de prétraitement de base (baseline).

The Legal Framing of Computerized Processing of Health Data : A European and Canadian Perspective

The use of information and communication technologies in the health and social service sectors, and the development of multi-centred and international research networks present many benefits for society: for example, better follow-up on an individual’s states of health, better quality of care, better control of expenses, and better communication between healthcare professionals. However, this approach raises issues relative to the protection of privacy: more specifically, to the processing of individual health information.

Intra- and inter-hemispheric interactions in somatosensory processing of pain : dynamical causal modeling analysis of fMRI data

La douleur est une expérience perceptive comportant de nombreuses dimensions. Ces dimensions de douleur sont inter-reliées et recrutent des réseaux neuronaux qui traitent les informations correspondantes. L’élucidation de l'architecture fonctionnelle qui supporte les différents aspects perceptifs de l'expérience est donc une étape fondamentale pour notre compréhension du rôle fonctionnel des différentes régions de la matrice cérébrale de la douleur dans les circuits corticaux qui sous tendent l'expérience subjective de la douleur. Parmi les diverses régions du cerveau impliquées dans le traitement de l'information nociceptive, le cortex somatosensoriel primaire et secondaire (S1 et S2) sont les principales régions généralement associées au traitement de l'aspect sensori-discriminatif de la douleur. Toutefois, l'organisation fonctionnelle dans ces régions somato-sensorielles n’est pas complètement claire et relativement peu d'études ont examiné directement l'intégration de l'information entre les régions somatiques sensorielles. Ainsi, plusieurs questions demeurent concernant la relation hiérarchique entre S1 et S2, ainsi que le rôle fonctionnel des connexions inter-hémisphériques des régions somatiques sensorielles homologues. De même, le traitement en série ou en parallèle au sein du système somatosensoriel constitue un autre élément de questionnement qui nécessite un examen plus approfondi. Le but de la présente étude était de tester un certain nombre d'hypothèses sur la causalité dans les interactions fonctionnelle entre S1 et S2, alors que les sujets recevaient des chocs électriques douloureux. Nous avons mis en place une méthode de modélisation de la connectivité, qui utilise une description de causalité de la dynamique du système, afin d'étudier les interactions entre les sites d'activation définie par un ensemble de données provenant d'une étude d'imagerie fonctionnelle. Notre paradigme est constitué de 3 session expérimentales en utilisant des chocs électriques à trois différents niveaux d’intensité, soit modérément douloureux (niveau 3), soit légèrement douloureux (niveau 2), soit complètement non douloureux (niveau 1). Par conséquent, notre paradigme nous a permis d'étudier comment l'intensité du stimulus est codé dans notre réseau d'intérêt, et comment la connectivité des différentes régions est modulée dans les conditions de stimulation différentes. Nos résultats sont en faveur du mode sériel de traitement de l’information somatosensorielle nociceptive avec un apport prédominant de la voie thalamocorticale vers S1 controlatérale au site de stimulation. Nos résultats impliquent que l'information se propage de S1 controlatéral à travers notre réseau d'intérêt composé des cortex S1 bilatéraux et S2. Notre analyse indique que la connexion S1→S2 est renforcée par la douleur, ce qui suggère que S2 est plus élevé dans la hiérarchie du traitement de la douleur que S1, conformément aux conclusions précédentes neurophysiologiques et de magnétoencéphalographie. Enfin, notre analyse fournit des preuves de l'entrée de l'information somatosensorielle dans l'hémisphère controlatéral au côté de stimulation, avec des connexions inter-hémisphériques responsable du transfert de l'information à l'hémisphère ipsilatéral.