Characterization of antimicrobial resistance in Aeromonas and Vibrio isolated in Canada from fish and seafood

Plusieurs études ont examiné la sensibilité aux antimicrobiens chez les bactéries d’organismes provenant de produits issus de l’aquaculture ou de leur environnement. Aucune information n’est cependant disponible concernant la résistance aux antimicrobiens dans les bactéries de la flore de poissons ou de fruits de mer vendus au détail au Canada. C’est particulièrement vrai en ce qui a trait aux bactéries des genres Aeromonas et Vibrio, dont certaines espèces sont des agents pathogènes zoonotiques connus. Au cours de cette étude, la sensibilité aux antimicrobiens d’isolats d’Aeromonas spp. et de Vibrio spp. provenant de poissons et de crevettes domestiques et importés a été mesurée à l’aide de techniques de micro dilution en bouillon et/ou de diffusion sur disque. Les classes d’antimicrobiens examinés comprenaient les tétracyclines (TET), les inhibiteurs de la voie des folates (sulfadiméthoxine-triméthoprime, SXT), le florfenicol (FLO), et les quinolones (acide nalidixique / enrofloxacine, NA/ENO). Des valeurs seuils épidémiologiques pour Aeromonas et Vibrio ont été établies en utilisant la méthode d’interprétation normalisée des données de résistance provenant de diffusion sur disque. La recherche de gènes de résistance associés au profil de résistance des isolats a été effectuée en utilisant des PCRs et des puces ADN. Le nombre d’isolats résistants aux divers antimicrobiens parmi les 201 isolats d’Aeromonas et les 185 isolats de Vibrio étaient respectivement les suivants: TET (n=24 et 10), FLO (n=1 et 0), SXT (n=2 et 8), NA (n=7 et 5) et ENO (n= 5 et 0). Diverses associations de gènes tet(A), tet(B), tet(E), floR, sul1, sul2, et intI1 ont été détectées, les gènes tet(E), intI1, sul2 et tet(B) étant les plus communs. Les espèces d’Aeromonas et de Vibrio isolées de poissons au détail et de fruits de mer peuvent héberger une variété de gènes de résistance, bien que peu fréquemment. Le risque que représente ces gènes de résistance reste à évaluer en considérant le potentiel infectieux des bactéries, l’utilisation des ces agents antimicrobiens pour le traitement des maladies en aquaculture et en médecine humaine et leur rôle en tant que réservoir de la résistance antimicrobienne.

Développement d’un algorithme de branch-and-price-and-cut pour le problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités

De nombreux problèmes en transport et en logistique peuvent être formulés comme des modèles de conception de réseau. Ils requièrent généralement de transporter des produits, des passagers ou encore des données dans un réseau afin de satisfaire une certaine demande tout en minimisant les coûts. Dans ce mémoire, nous nous intéressons au problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités. Ce problème consiste à ouvrir un sous-ensemble des liens dans un réseau afin de satisfaire la demande, tout en respectant les contraintes de capacités sur les liens. L'objectif est de minimiser les coûts fixes associés à l'ouverture des liens et les coûts de transport des produits. Nous présentons une méthode exacte pour résoudre ce problème basée sur des techniques utilisées en programmation linéaire en nombres entiers. Notre méthode est une variante de l'algorithme de branch-and-bound, appelée branch-and-price-and-cut, dans laquelle nous exploitons à la fois la génération de colonnes et de coupes pour la résolution d'instances de grande taille, en particulier, celles ayant un grand nombre de produits. En nous comparant à CPLEX, actuellement l'un des meilleurs logiciels d'optimisation mathématique, notre méthode est compétitive sur les instances de taille moyenne et supérieure sur les instances de grande taille ayant un grand nombre de produits, et ce, même si elle n'utilise qu'un seul type d'inégalités valides.

L'algorithme de Branch and Price and Cut pour le problème de conception de réseaux avec coûts fixes et sans capacité

Le problème de conception de réseaux est un problème qui a été beaucoup étudié dans le domaine de la recherche opérationnelle pour ses caractéristiques, et ses applications dans des nombreux domaines tels que le transport, les communications, et la logistique. Nous nous intéressons en particulier dans ce mémoire à résoudre le problème de conception de réseaux avec coûts fixes et sans capacité, en satisfaisant les demandes de tous les produits tout en minimisant la somme des coûts de transport de ces produits et des coûts fixes de conception du réseau. Ce problème se modélise généralement sous la forme d’un programme linéaire en nombres entiers incluant des variables continues. Pour le résoudre, nous avons appliqué la méthode exacte de Branch-and-Bound basée sur une relaxation linéaire du problème avec un critère d’arrêt, tout en exploitant les méthodes de génération de colonnes et de génération de coupes. Nous avons testé la méthode de Branch-and-Price-and-Cut sur 156 instances divisées en cinq groupes de différentes tailles, et nous l’avons comparée à Cplex, l’un des meilleurs solveurs d’optimisation mathématique, ainsi qu’à la méthode de Branch-and- Cut. Notre méthode est compétitive et plus performante sur les instances de grande taille ayant un grand nombre de produits.

Algorithme de branch-and-price-and-cut pour le problème de conception de réseaux avec coûts fixes, capacités et un seul produit

De nombreux problèmes liés aux domaines du transport, des télécommunications et de la logistique peuvent être modélisés comme des problèmes de conception de réseaux. Le problème classique consiste à transporter un flot (données, personnes, produits, etc.) sur un réseau sous un certain nombre de contraintes dans le but de satisfaire la demande, tout en minimisant les coûts. Dans ce mémoire, on se propose d'étudier le problème de conception de réseaux avec coûts fixes, capacités et un seul produit, qu'on transforme en un problème équivalent à plusieurs produits de façon à améliorer la valeur de la borne inférieure provenant de la relaxation continue du modèle. La méthode que nous présentons pour la résolution de ce problème est une méthode exacte de branch-and-price-and-cut avec une condition d'arrêt, dans laquelle nous exploitons à la fois la méthode de génération de colonnes, la méthode de génération de coupes et l'algorithme de branch-and-bound. Ces méthodes figurent parmi les techniques les plus utilisées en programmation linéaire en nombres entiers. Nous testons notre méthode sur deux groupes d'instances de tailles différentes (gran-des et très grandes), et nous la comparons avec les résultats donnés par CPLEX, un des meilleurs logiciels permettant de résoudre des problèmes d'optimisation mathématique, ainsi qu’avec une méthode de branch-and-cut. Il s'est avéré que notre méthode est prometteuse et peut donner de bons résultats, en particulier pour les instances de très grandes tailles.