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.

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.

Craftsmanship as a means of empowerment for the traditional population of Guaraqueçaba : a case study

Cette recherche consiste en une étude de cas sur un groupe d’artisans qui a réussi à transformer sa production artisanale en importante source de revenus. Ces artisans, de culture caiçara, ont formé une coopérative dans la municipalité de Guaraqueçaba, dans l’État du Paraná au Brésil. Caiçara est le nom de la population traditionnelle métisse qui habite dans les zones côtières du Sud et Sud-est du Brésil. La région de Guaraqueçaba abrite des écosystèmes de biodiversité extrêmement riche et précieuse, dont la conservation est une priorité à l’échelle mondiale. Afin de réguler l’utilisation des ressources naturelles de ces écosystèmes, une aire protégée a été créée en 1985. Par la suite, de sévères restrictions entourant les moyens de subsistance ont été imposées aux communautés caiçaras, ayant comme conséquences leur appauvrissement, la discontinuation de leur mode de vie et des dommages à leur culture. Cette étude de cas s’est penchée sur une population traditionnelle luttant pour améliorer ses conditions de vie par le biais du design, activité par laquelle nous créons de la culture matérielle. L’objectif de cette recherche est de comprendre comment la création d’artisanat destiné à la vente peut être un vecteur d’autonomisation et de valorisation de la culture locale. L’approche de la collecte des données sur le terrain, inspiré de l’ethnographie, a utilisé les méthodes suivant : des entrevues (non structurées et semi-dirigées), des observations (participantes et non participantes) et des photos. Ayant un caractère exploratoire, l’étude a exploré des questions liées à l’autonomisation et la culture avec le but d’encourager et de préparer le terrain pour des recherches futures.

Evaluating Design Decay during Software Evolution

Les logiciels sont en constante évolution, nécessitant une maintenance et un développement continus. Ils subissent des changements tout au long de leur vie, que ce soit pendant l'ajout de nouvelles fonctionnalités ou la correction de bogues dans le code. Lorsque ces logiciels évoluent, leurs architectures ont tendance à se dégrader avec le temps et deviennent moins adaptables aux nouvelles spécifications des utilisateurs. Elles deviennent plus complexes et plus difficiles à maintenir. Dans certains cas, les développeurs préfèrent refaire la conception de ces architectures à partir du zéro plutôt que de prolonger la durée de leurs vies, ce qui engendre une augmentation importante des coûts de développement et de maintenance. Par conséquent, les développeurs doivent comprendre les facteurs qui conduisent à la dégradation des architectures, pour prendre des mesures proactives qui facilitent les futurs changements et ralentissent leur dégradation. La dégradation des architectures se produit lorsque des développeurs qui ne comprennent pas la conception originale du logiciel apportent des changements au logiciel. D'une part, faire des changements sans comprendre leurs impacts peut conduire à l'introduction de bogues et à la retraite prématurée du logiciel. D'autre part, les développeurs qui manquent de connaissances et–ou d'expérience dans la résolution d'un problème de conception peuvent introduire des défauts de conception. Ces défauts ont pour conséquence de rendre les logiciels plus difficiles à maintenir et évoluer. Par conséquent, les développeurs ont besoin de mécanismes pour comprendre l'impact d'un changement sur le reste du logiciel et d'outils pour détecter les défauts de conception afin de les corriger. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions. La première contribution concerne l'évaluation de la dégradation des architectures logicielles. Cette évaluation consiste à utiliser une technique d’appariement de diagrammes, tels que les diagrammes de classes, pour identifier les changements structurels entre plusieurs versions d'une architecture logicielle. Cette étape nécessite l'identification des renommages de classes. Par conséquent, la première étape de notre approche consiste à identifier les renommages de classes durant l'évolution de l'architecture logicielle. Ensuite, la deuxième étape consiste à faire l'appariement de plusieurs versions d'une architecture pour identifier ses parties stables et celles qui sont en dégradation. Nous proposons des algorithmes de bit-vecteur et de clustering pour analyser la correspondance entre plusieurs versions d'une architecture. La troisième étape consiste à mesurer la dégradation de l'architecture durant l'évolution du logiciel. Nous proposons un ensemble de m´etriques sur les parties stables du logiciel, pour évaluer cette dégradation. La deuxième contribution est liée à l'analyse de l'impact des changements dans un logiciel. Dans ce contexte, nous présentons une nouvelle métaphore inspirée de la séismologie pour identifier l'impact des changements. Notre approche considère un changement à une classe comme un tremblement de terre qui se propage dans le logiciel à travers une longue chaîne de classes intermédiaires. Notre approche combine l'analyse de dépendances structurelles des classes et l'analyse de leur historique (les relations de co-changement) afin de mesurer l'ampleur de la propagation du changement dans le logiciel, i.e., comment un changement se propage à partir de la classe modifiée è d'autres classes du logiciel. La troisième contribution concerne la détection des défauts de conception. Nous proposons une métaphore inspirée du système immunitaire naturel. Comme toute créature vivante, la conception de systèmes est exposée aux maladies, qui sont des défauts de conception. Les approches de détection sont des mécanismes de défense pour les conception des systèmes. Un système immunitaire naturel peut détecter des pathogènes similaires avec une bonne précision. Cette bonne précision a inspiré une famille d'algorithmes de classification, appelés systèmes immunitaires artificiels (AIS), que nous utilisions pour détecter les défauts de conception. Les différentes contributions ont été évaluées sur des logiciels libres orientés objets et les résultats obtenus nous permettent de formuler les conclusions suivantes: • Les métriques Tunnel Triplets Metric (TTM) et Common Triplets Metric (CTM), fournissent aux développeurs de bons indices sur la dégradation de l'architecture. La d´ecroissance de TTM indique que la conception originale de l'architecture s’est dégradée. La stabilité de TTM indique la stabilité de la conception originale, ce qui signifie que le système est adapté aux nouvelles spécifications des utilisateurs. • La séismologie est une métaphore intéressante pour l'analyse de l'impact des changements. En effet, les changements se propagent dans les systèmes comme les tremblements de terre. L'impact d'un changement est plus important autour de la classe qui change et diminue progressivement avec la distance à cette classe. Notre approche aide les développeurs à identifier l'impact d'un changement. • Le système immunitaire est une métaphore intéressante pour la détection des défauts de conception. Les résultats des expériences ont montré que la précision et le rappel de notre approche sont comparables ou supérieurs à ceux des approches existantes.

Use of cellular impedance to characterize ligand functional selectivity at G protein-coupled receptors

Les récepteurs couplés aux protéines G (RCPGs) représentent la plus grande famille de cibles thérapeutiques pour le traitement d’une panoplie de pathologies humaines. Bien que plusieurs décennies de recherche aient permis de façonner nos connaissances sur ces protéines membranaires, notre compréhension des déterminants moléculaires de leur activité signalétique reste encore limitée. De ces domaines de recherche, une avancée récente a mis à jour un nouveau phénomène, appelé sélectivité fonctionnelle des ligands, qui a bouleversé les paradigmes décrivant leu fonctionnement de ces récepteurs. Ce concept émane d’observations montrant que l’activité pharmacologique de certains ligands n’est pas nécessairement conservée sur tout le répertoire signalétiques connu du récepteur et peu se restreindre à l'activation sélective d’un sous-groupe de voies de signalisation.Ce nouveau modèle pharmacologique de l'activation des RCPG ouvre de nouvelles possibilités pour la découverte de médicaments plus efficace et sûr, ciblant les RCPGs. En effet, il permet la conception de molécules modulant spécifiquement les voies signalétiques d’intérêt thérapeutique, sans engager les autres voies qui pourraient mener à des effets secondaires indésirables ou de la tolérance. Cette thèse décrit l'utilisation d'une nouvelle approche sans marquage, basée sur la mesure du changement l'impédance cellulaire. Par la mesure des changements cellulaires, comme la morphologie, l’adhésion et/ou la redistribution des macromolécules, cette approche permet de mesurer de façon simultanée l'activité de plusieurs voies de signalisation impliqués dans ces réponses. Utilisant le récepteur β2-adrénergique (β2AR) comme modèle, nous avons démontré que les variations dans l’impédance cellulaire étaient directement liées à l’activation de multiples voies de signalisation suite à la stimulation du récepteur par son ligand. L’agoniste type du β2AR, l’isoprotérénol, s’est avéré induire une réponse d’impédance dose-dépendante constituée, dans le temps, de plusieurs caractéristiques distinctes pouvant être bloquées de façon compétitive par l’antagoniste ICI118,551 Par l’utilisation d’inhibiteurs sélectifs, nous avons été en mesure de déterminer la contribution de plusieurs voies signalétiques canoniques, comme les voies dépendantes de Gs et Gi, la production d’AMPc et l’activation de ERK1/2, sur ces changements. De plus, la dissection de la réponse d’impédance a permis d’identifier une nouvelle voie de mobilisation du Ca2+ contribuant à la réponse globale des changements initiés par la stimulation du β2AR. Dans une autre étude, nous avons rapporté que la réponse calcique induite par le β2AR serait attribuable à une transactivation Gs-dépendant du récepteur purinergique P2Y11, lui-même couplé à la protéine Gq. La mesure d’impédance permettant de distinguer et de décrire une pléiade d’activités signalétiques, nous avons émis l’hypothèse que des ligands arborant des profils signalétiques différents généreraient des réponses d’impédance distinctes. Le criblage d’une librairie de ligands spécifiques au β2AR a révélé une grande variété de signatures d’impédance. Grâce au développement d’une approche computationnelle innovatrice, nous avons été en mesure de regrouper ces signatures en cinq classes de composés, un regroupement qui s’est avéré hautement corrélé avec le profil signalétique des différents ligands. Nous avons ensuite combiné le criblage de composés par impédance avec l’utilisation d’inhibiteurs sélectifs de voies signalétiques afin d’augmenter la résolution du regroupement. En évaluant l’impact d’une voie signalétique donnée sur la signature d’impédance, nous avons été en mesure de révéler une plus grande variété de textures parmi les ligands. De plus, cette méthode s’est avérée efficace pour prédire le profil signalétique d’une librairie de composés non caractérisés, ciblant le β2AR. Ces travaux ont mené à l’élaboration d’une méthode permettant d’exprimer visuellement la sélectivité fonctionnelle de ligands et ont révélé de nouvelles classes de composés pour ce récepteur. Ces nouvelles classes de composés ont ensuite été testées sur des cardiomyocytes humains, confirmant que les composés regroupés dans différentes classes produisent des effets distincts sur la contractilité de ces cellules. Globalement, ces travaux démontrent la pertinence de l’utilisation de l’impédance cellulaire pour une évaluation précise des différences fonctionnelles parmi les composés ciblant les RCPGs. En fournissant une représentation pluridimensionnelle de la signalisation émanant des RCPGs à l’aide d’un seul essai ne requérant pas de marquage, les signatures d’impédance représentent une stratégie simple et innovante pour l’évaluation de la fonctionnalité sélective des ligands. Cette méthode pourrait être d’une grande utilité dans le processus de découverte de nouveaux médicaments.