8 resultados para GAMMA-GLYCINE
em Université de Montréal, Canada
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Les vertébrés, du poisson à l'homme, possèdent un potentiel membranaire médié en partie par les ions chlorure (Cl-). L’une des premières formes d’activité neuronale lors du développement est la dépolarisation médiée par les ions chlorures extrudés par les canaux glycinergiques (GlyR) et GABAergiques. Cette dépolarisation est rendu possible grâce à l’expression retardée du co-transporteur d’ions chlorure et de potassium KCC2 lors du développement qui génère un gradient hyperpolarisant postnatalement chez les mammifères. Le rôle de cette dépolarisation précoce paradoxale durant le développement est inconnu. En injectant l’ARNm de KCC2 dans des embryons de poissons zébrés nouvellement fertilisé, nous avons devancé l’expression de ce co-transporteur rendant ainsi la glycine hyperpolarisante dans tous les neurones dès les premières phases du développement. Nous avons aussi ciblé le récepteur glycinergique directement en bloquant son activité et son expression à l’aide d’une drogue spécifique, la strychnine et d’un morpholino antisens (Knockdown). Dans les trois cas (KCC2, strychnine et GlyR KD), les perturbations de l’activité neuronale ont provoqués des erreurs dans la neurogenèse, en particulier une diminution du nombre d’interneurones sans avoir d’effets sur les motoneurones et les neurones sensoriels. De plus, en bloquant les canaux calciques activés à bas voltage dans le développement avec la drogue nifedipine, il y a des erreurs dans la neurogénèse semblables à celles remarquées dans les trois conditions précédentes. Nous concluons que la dépolarisation précoce par la glycine permet l’entrée du calcium et l’activation de la neurogénèse chez les interneurones.
Approximation de la distribution a posteriori d'un modèle Gamma-Poisson hiérarchique à effets mixtes
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La méthode que nous présentons pour modéliser des données dites de "comptage" ou données de Poisson est basée sur la procédure nommée Modélisation multi-niveau et interactive de la régression de Poisson (PRIMM) développée par Christiansen et Morris (1997). Dans la méthode PRIMM, la régression de Poisson ne comprend que des effets fixes tandis que notre modèle intègre en plus des effets aléatoires. De même que Christiansen et Morris (1997), le modèle étudié consiste à faire de l'inférence basée sur des approximations analytiques des distributions a posteriori des paramètres, évitant ainsi d'utiliser des méthodes computationnelles comme les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Les approximations sont basées sur la méthode de Laplace et la théorie asymptotique liée à l'approximation normale pour les lois a posteriori. L'estimation des paramètres de la régression de Poisson est faite par la maximisation de leur densité a posteriori via l'algorithme de Newton-Raphson. Cette étude détermine également les deux premiers moments a posteriori des paramètres de la loi de Poisson dont la distribution a posteriori de chacun d'eux est approximativement une loi gamma. Des applications sur deux exemples de données ont permis de vérifier que ce modèle peut être considéré dans une certaine mesure comme une généralisation de la méthode PRIMM. En effet, le modèle s'applique aussi bien aux données de Poisson non stratifiées qu'aux données stratifiées; et dans ce dernier cas, il comporte non seulement des effets fixes mais aussi des effets aléatoires liés aux strates. Enfin, le modèle est appliqué aux données relatives à plusieurs types d'effets indésirables observés chez les participants d'un essai clinique impliquant un vaccin quadrivalent contre la rougeole, les oreillons, la rub\'eole et la varicelle. La régression de Poisson comprend l'effet fixe correspondant à la variable traitement/contrôle, ainsi que des effets aléatoires liés aux systèmes biologiques du corps humain auxquels sont attribués les effets indésirables considérés.
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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Le cancer du pancréas est l’un des plus chimiorésistants, avec un taux de survie sur 5 ans inférieur à 5%. La chimiorésistance pourrait être due à la présence de cellules initiatrices de tumeur (TICs), une petite sous-population des cellules tumorales possédant la capacité de régénérer une nouvelle tumeur. Il a été démontré que la metformine cible les TICs par un mécanisme non élucidé. Il est connu que la metformine affecte le métabolisme du carbone. Il a également été démontré que le métabolisme du carbone, plus précisément la glycine décarboxylase (GLDC), est à la fois nécessaire et suffisant à l’acquisition de propriétés d’initiation tumorale. Nous proposons que la metformine cible les cellules initiatrices de tumeur en affectant le métabolisme du carbone. Nous avons utilisé des lignées cellulaires dérivées d’un modèle murin de cancer du pancréas pour comparer l’expression génique de lésions bénignes versus malignes. Les cellules malignes surexpriment Gldc. La metformine diminue l’expression de Gldc, et la surexpression de Gldc diminue la sensibilité à la metformine dans un essai de sphères tumorales. La metformine induit une augmentation du ratio NADP+/NADPH, et la surexpression de Gldc empêche cette augmentation. Nous proposons que la metformine diminue l’expression de Gldc, ce qui cause une diminution du flux du métabolisme du carbone, et donc une diminution de la production de NADPH par ce dernier. L’augmentation du ratio NADP+/NADPH inhibe la synthèse des acides gras et la régénération de la glutathione, ce qui pourrait expliquer la diminution de la formation de sphères tumorales sous traitement metformine.