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.

L'image entre réflexion et représentation. Aby Warburg et Walter Benjamin

Pour la pensée humaine, l’image a toujours constitué une interrogation laissée sans réponse définitive : de l’interdit biblique à la possibilité technologique infinie, l’image a traversé des étapes conceptuelles complexes et hétérogènes. Aujourd’hui, on conçoit l’image comme une présence incontournable de l’existence quotidienne et comme une forme de réflexion mystérieuse. Cette thèse propose une analyse de la vision sur l’image chez Walter Benjamin et Aby Warburg à travers quelques concepts essentiels : image de pensée, survivance, espace de pensée, coupure, représentation de l’histoire. Située énigmatiquement entre les arts visuels et la pensée philosophique, l’image devient un sujet de réflexion à la fin du 19e siècle et au début du 20e siècle; les deux penseurs mentionnés ont été les premiers à interroger les valeurs conceptuelles de l’image et à chercher de l’évoquer en tant que spectre de la pensée. Les morceaux aphoristiques et les articles critiques de Benjamin rencontrent discrètement les études esthétiques de Warburg au point où l’idée de l’image amorce toute réflexion. Pour l’imaginaire contemporain, les structures conceptuelles bâties par Benjamin et Warburg constituent des éléments dominants dans l’engrenage réflexif atonal d’aujourd’hui. Lorsque le Denkraum (espace de pensée) et le Denkbild (image de pensée) gèrent la dynamique de la philosophie de Benjamin et Warburg, le Nachleben (survie) et la coupure nuancent le grand tableau de l’histoire (Geschichtsdarstellung). L’analyse comparatiste de ces concepts aboutit à la conclusion que l’image est intimement et paradoxalement liée à la vision de l’histoire; en fait, l’image n’est qu’une représentation de l’histoire qui, à son tour, se représente dans chaque image.

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Suzanne Lilar : configurations d'une image auctoriale

Cette thèse pose la question du positionnement identitaire difficile qui marque la trajectoire littéraire de l’écrivaine belge Suzanne Lilar (1901-1992). Le tiraillement vécu par l’écrivaine entre sa vocation artistique et la nécessité de préserver une image de soi conforme aux normes du milieu social dans lequel elle s’inscrit se reflète dans les scénographies construites par ses œuvres littéraires, mais également dans son discours réflexif et paratextuel ainsi que dans la manière dont son œuvre est accueilli par la presse de l’époque. Le premier volet de cette analyse s’attache à circonscrire la position occupée par Suzanne Lilar sur la scène littéraire belge, dont la proximité avec le centre parisien a toujours entretenu la menace de l’assimilation, et sur la scène de l’écriture féminine. Le deuxième volet de cette thèse porte sur l’analyse des scénographies construites par les textes de fiction et les textes à tendance autobiographique de Suzanne Lilar. Les doubles scénographies que donnent à lire ces œuvres montrent que la démarche esthétique de Suzanne Lilar, sous-tendue par le besoin de légitimation de son entreprise, est basée principalement sur la multiplication des perspectives et des moyens d’expression. Le dédoublement de la scène énonciative des récits, la mise en abyme de la figure auctoriale ainsi que le travail d’autoréécriture témoignent de la nécessité de se positionner dans le champ littéraire, mais également de la méfiance de l’écrivaine envers l’écriture littéraire. Le troisième volet de cette recherche analyse l’éthos et la posture que Lilar construit à l’aide du discours réflexif et paratextuel par lequel elle assoit sa légitimité sur la scène littéraire et sociale. Enfin, la dernière partie de cette thèse capte les échos de l’œuvre de Lilar dans la presse de son temps. L’image de l’auteure construite par les médias permet de placer Lilar au sein de l’institution et du champ littéraire, mais également au sein du groupe social dans lequel elle s’inscrit. L’accueil réservé à l’écrivaine par la presse de son époque semble suivre les fluctuations de la posture construite par l’écrivaine elle-même. Cela confirme l’hypothèse selon laquelle Lilar est une auteure qui a éprouvé de la difficulté à assumer pleinement son rôle. Le positionnement en porte-à-faux – dont témoigne la figure du trompe-l’œil qui définit sa poétique – semble avoir représenté, pour Lilar, la seule manière d’assumer l’incontournable paratopie créatrice.

Spectrum simulation of rough and nanostructured targets from their 2D and 3D image by Monte Carlo methods

Corteo is a program that implements Monte Carlo (MC) method to simulate ion beam analysis (IBA) spectra of several techniques by following the ions trajectory until a sufficiently large fraction of them reach the detector to generate a spectrum. Hence, it fully accounts for effects such as multiple scattering (MS). Here, a version of Corteo is presented where the target can be a 2D or 3D image. This image can be derived from micrographs where the different compounds are identified, therefore bringing extra information into the solution of an IBA spectrum, and potentially significantly constraining the solution. The image intrinsically includes many details such as the actual surface or interfacial roughness, or actual nanostructures shape and distribution. This can for example lead to the unambiguous identification of structures stoichiometry in a layer, or at least to better constraints on their composition. Because MC computes in details the trajectory of the ions, it simulates accurately many of its aspects such as ions coming back into the target after leaving it (re-entry), as well as going through a variety of nanostructures shapes and orientations. We show how, for example, as the ions angle of incidence becomes shallower than the inclination distribution of a rough surface, this process tends to make the effective roughness smaller in a comparable 1D simulation (i.e. narrower thickness distribution in a comparable slab simulation). Also, in ordered nanostructures, target re-entry can lead to replications of a peak in a spectrum. In addition, bitmap description of the target can be used to simulate depth profiles such as those resulting from ion implantation, diffusion, and intermixing. Other improvements to Corteo include the possibility to interpolate the cross-section in angle-energy tables, and the generation of energy-depth maps.