A distributed algorithm for hexagonal topology formation in wireless sensor networks

Hexagonal wireless sensor network refers to a network topology where a subset of nodes have six peer neighbors. These nodes form a backbone for multi-hop communications. In a previous work, we proposed the use of hexagonal topology in wireless sensor networks and discussed its properties in relation to real-time (bounded latency) multi-hop communications in large-scale deployments. In that work, we did not consider the problem of hexagonal topology formation in practice - which is the subject of this research. In this paper, we present a decentralized algorithm that forms the hexagonal topology backbone in an arbitrary but sufficiently dense network deployment. We implemented a prototype of our algorithm in NesC for TinyOS based platforms. We present data from field tests of our implementation, collected using a deployment of fifty wireless sensor nodes.

Synapse formation on adult-born hippocampal neurons.

It is now widely accepted that adult neurogenesis plays a fundamental role in hippocampal function. Neurons born in the adult dentate gyrus of the hippocampus undergo a series of events before they fully integrate in the network and eventually become undistinguishable from neurons born during embryogenesis. Adult hippocampal neurogenesis is strongly regulated by neuronal activity and neurotransmitters, and the synaptic integration of adult-born neurons occurs in discrete steps, some of which are very different from perinatal synaptogenesis. Here, we review the current knowledge on the development of the synaptic input and output of neurons born in the adult hippocampus, from the stem/progenitor cell to the fully mature neuron. We also provide insight on the regulation of adult neurogenesis by some neurotransmitters and discuss some specificities of the integration of new neurons in an adult environment. The understanding of the mechanisms regulating the synaptic integration of adult-born neurons is not only crucial for our understanding of brain plasticity, but also provides a framework for the manipulation and monitoring of endogenous adult neurogenesis as well as grafted cells, for potential therapeutic applications.

New gene functions in megakaryopoiesis and platelet formation.

Platelets are the second most abundant cell type in blood and are essential for maintaining haemostasis. Their count and volume are tightly controlled within narrow physiological ranges, but there is only limited understanding of the molecular processes controlling both traits. Here we carried out a high-powered meta-analysis of genome-wide association studies (GWAS) in up to 66,867 individuals of European ancestry, followed by extensive biological and functional assessment. We identified 68 genomic loci reliably associated with platelet count and volume mapping to established and putative novel regulators of megakaryopoiesis and platelet formation. These genes show megakaryocyte-specific gene expression patterns and extensive network connectivity. Using gene silencing in Danio rerio and Drosophila melanogaster, we identified 11 of the genes as novel regulators of blood cell formation. Taken together, our findings advance understanding of novel gene functions controlling fate-determining events during megakaryopoiesis and platelet formation, providing a new example of successful translation of GWAS to function.

Étude de la formation d'une communauté épistémique : l'influence réciproque d'acteurs sociaux et de conceptualisations en santé publique

L'étude de la formation d'une communauté épistémique québécoise en santé publique en ayant recours à l'interactionnisme-structural permet d'appréhender ce phénomène social sous l'angle d'une influence réciproque entre d'une part des acteurs sociaux interagissant entre-eux et d'autre part, des conceptualisations variées des objets de santé publique; ces éléments sociaux et sémantiques subissent des transformations simultanées. Notre étude démontre et illustre qu'au même moment où un réseau social de chercheurs prend forme, une thématique nouvelle prend place et rallie ces mêmes chercheurs, non pas seulement dans leurs relations sociales, mais dans les idées qu'ils manipulent lors de leur travail de production et de diffusion de connaissances; les identités sociales se lient, mais pas au hasard, parce qu'elles partagent des éléments sémantiques communs. C'est notamment en explorant 20 ans de collaborations scientifiques à l'aide d'outils d'analyse de réseaux, d'analyse en composantes discrètes et par l'exporation de treillis de Galois que cette étude a été menée. Notre approche est principalement exploratoire et une attention toute particulière est portée sur les aspects méthodologiques et théoriques du travail de recherche scientifique.

Étude du système dopaminergique pré- et postsynaptique : régulation de l'autorécepteur D2 par la neurotensine et formation des synapses excitatrices dans le striatum

La dopamine (DA) est un neurotransmetteur impliqué dans la modulation de fonctions essentielles du cerveau telles que le contrôle des mouvements volontaires, le système de récompense et certains aspects de la cognition. Depuis sa découverte, la DA a attiré énormément d'attention scientifique en partie à cause des pathologies majeures associées aux dysfonctions du système DAergique, comme la maladie de Parkinson, la schizophrénie et la toxicomanie. On retrouve la majorité des neurones qui synthétisent la DA au niveau du mésencéphale ventral, dans les noyaux de la substance noire compacte (SNc) et de l'aire tegmentaire ventrale (ATV). Ces neurones projettent leurs axones dans un très dense réseau de fibres qui s'organisent en trois voies DAergiques classiques: la voie nigrostriée, la voie mésolimbique et la voie mésocorticale. La transmission DAergique s'effectue par l'activation de récepteurs de la DA qui font partie de la grande famille des récepteurs couplés aux protéines G (RCPGs). Les récepteurs de la DA sont abondamment exprimés aussi bien par les neurones DAergiques que par les neurones des régions cibles, ce qui implique que la compréhension de la signalisation et des fonctions particulières des récepteurs de la DA pré- et postsynaptiques représente un enjeu crucial dans l'étude du système DAergique. Cette thèse de doctorat se sépare donc en deux volets distincts: le premier s'intéresse à la régulation du récepteur D2 présynaptique par la neurotensine (NT), un neuropeptide intimement lié à la modulation du système DAergique; le deuxième s'intéresse au côté postsynaptique du système DAergique, plus particulièrement à la ségrégation de l'expression des récepteurs de la DA dans le striatum et aux fonctions de ces récepteurs dans l'établissement des circuits neuronaux excitateurs prenant place dans cette région. Dans la première partie de cette thèse, nous démontrons que l'activation du récepteur à haute affinité de la NT, le NTR1, provoque une internalisation hétérologue du récepteur D2, avec une amplitude et une cinétique différente selon l'isoforme D2 observé. Cette internalisation hétérologue dépend de la protéine kinase C (PKC), et nous montrons que la surexpression d'un récepteur D2 muté sur des sites de phosphorylation par la PKC ii ainsi que l'inhibition de l'expression de β-arrestine1 par ARNs interférents dans des neurones DAergiques bloquent complètement l'interaction fonctionnelle entre le NTR1 et le D2. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous démontrons d'abord que la ségrégation de l'expression des récepteurs D1 et D2 dans le striatum est déjà bien établie dès le 18e jour embryonnaire, bien qu'elle progresse encore significativement aux jours 0 et 14 postnataux. Nos résultats témoignent aussi d'un maintien complet de cette ségrégation lorsque les neurones striataux sont mis en culture aussi bien en présence ou en absence de neurones corticaux et/ou mésencéphaliques. Ensuite, nous montrons que la présence de neurones mésencéphaliques stimule la formation d’épines et de synapses excitatrices sur les neurones striataux épineux exprimant le récepteur D2 (MSN-D2). Le co-phénotype glutamatergique des neurones dopaminergiques semble nécessaire à une grande partie de cet effet. Par ailleurs, le nombre total de terminaisons excitatrices formées sur les MSN-D2 par les neurones corticaux et mésencéphaliques apparaît être régit par un équilibre dynamique. Finalement, nous démontrons que le blocage de la signalisation des récepteurs D1 et D2 de la DA n'est pas nécessaire pour la formation des synapses excitatrices des MSN-D2, alors que l'antagonisme des récepteurs glutamatergiques ionotropes diminue la densité d'épines dendritiques et contrôle de façon opposée le nombre de terminaisons excitatrices corticales et mésencéphaliques. Globalement, ce travail représente une contribution significative pour une meilleure compréhension du fonctionnement normal du système DAergique. Ces découvertes sont susceptibles d’être utiles pour mieux comprendre les dysfonctions de ce système dans le cadre de pathologies du cerveau comme la maladie de Parkinson.

Le soin du monde : incursions anthropologiques dans le Pan-African e-Network Project

Cette thèse enquête sur l’émergence d’espaces de soin à l’ère de la mondialisation numérique. Elle s’articule autour d’incursions au sein du Pan-African e Network Project (PAN), un réseau de cybersanté par l’entremise duquel des hôpitaux tertiaires situés en Inde offrent des services de téléconsultations et de formation médicale à des centres de santé africains. Des incursions sur la piste d’un projet en constante mutation, pour en saisir la polyvalence ontologique, la pertinence politique, la valeur thérapeutique. Le PAN, c’est une entreprise colossale, aux ramifications multiples. C’est le travail quotidien d’ingénieurs, médecins, gestionnaires. Ce sont des routines techniques, des équipements. À la fois emblème d’une résurgence de la coopération indo-africaine et expression d’une étonnante histoire cybermédicale indienne, le réseau incarne une Inde néolibérale, portée par l’ambition technique et commerciale de propulser la nation au centre de la marche du monde. Le PAN, c’est une ouverture numérique de la clinique, qui reconfigure la spatialité de la prise en charge de patients. C’est un réseau clé en main, une quête insatiable de maîtrise, une infrastructure largement sous-utilisée. C’est le projet d’une humanité à prendre en charge : une humanité prospère, en santé, connectée. De part en part, l’expérience du PAN problématise le telos cybermédical. Au romantisme d’une circulation fluide et désincarnée de l’information et de l’expertise, elle oppose la concrétude, la plasticité et la pure matérialité de pratiques situées. Qu’on parle de « dispositifs » (Foucault), de « réseaux » (Latour), ou de « sphères » (Sloterdijk), la prise en charge du vivant ne s’effectue pas sur des surfaces neutres et homogènes, mais relève plutôt de forces locales et immanentes. Le PAN pose la nécessité de penser la technique et le soin ensemble, et d’ainsi déprendre la question du devenir de la clinique autant du triomphalisme moderne de l’émancipation que du recueillement phénoménologique devant une expérience authentique du monde. Il s’agit, en somme, de réfléchir sur les pratiques, événements et formes de pouvoir qui composent ces « espaces intérieurs » que sont les réseaux cybermédicaux, dans tout leur vacarme, leur splendeur et leur insuffisance.

Évaluation et amélioration du rendement de la formation en entreprise : vers une démarche basée sur la gestion des processus d’affaires.

La formation est une stratégie clé pour le développement des compétences. Les entreprises continuent à investir dans la formation et le développement, mais elles possèdent rarement des données pour évaluer les résultats de cet investissement. La plupart des entreprises utilisent le modèle Kirkpatrick/Phillips pour évaluer la formation en entreprise. Cependant, il ressort de la littérature que les entreprises ont des difficultés à utiliser ce modèle. Les principales barrières sont la difficulté d’isoler l’apprentissage comme un facteur qui a une incidence sur les résultats, l’absence d’un système d’évaluation utile avec le système de gestion de l’apprentissage (Learning Management System - LMS) et le manque de données standardisées pour pouvoir comparer différentes fonctions d’apprentissage. Dans cette thèse, nous proposons un modèle (Analyse, Modélisation, Monitoring et Optimisation - AM2O) de gestion de projets de formation en entreprise, basée sur la gestion des processus d’affaires (Business Process Management - BPM). Un tel scénario suppose que les activités de formation en entreprise doivent être considérées comme des processus d’affaires. Notre modèle est inspiré de cette méthode (BPM), à travers la définition et le suivi des indicateurs de performance pour gérer les projets de formation dans les organisations. Elle est basée sur l’analyse et la modélisation des besoins de formation pour assurer l’alignement entre les activités de formation et les objectifs d’affaires de l’entreprise. Elle permet le suivi des projets de formation ainsi que le calcul des avantages tangibles et intangibles de la formation (sans coût supplémentaire). En outre, elle permet la production d’une classification des projets de formation en fonction de critères relatifs à l’entreprise. Ainsi, avec assez de données, notre approche peut être utilisée pour optimiser le rendement de la formation par une série de simulations utilisant des algorithmes d’apprentissage machine : régression logistique, réseau de neurones, co-apprentissage. Enfin, nous avons conçu un système informatique, Enterprise TRaining programs Evaluation and Optimization System - ETREOSys, pour la gestion des programmes de formation en entreprise et l’aide à la décision. ETREOSys est une plateforme Web utilisant des services en nuage (cloud services) et les bases de données NoSQL. A travers AM2O et ETREOSys nous résolvons les principaux problèmes liés à la gestion et l’évaluation de la formation en entreprise à savoir : la difficulté d’isoler les effets de la formation dans les résultats de l’entreprise et le manque de systèmes informatiques.

“Reconstruction of Gene Regulatory Network from Expression Profile of Plasma RNA Data of Colorectal Cancer Patients using Soft Computing Techniques”

Microarray data analysis is one of data mining tool which is used to extract meaningful information hidden in biological data. One of the major focuses on microarray data analysis is the reconstruction of gene regulatory network that may be used to provide a broader understanding on the functioning of complex cellular systems. Since cancer is a genetic disease arising from the abnormal gene function, the identification of cancerous genes and the regulatory pathways they control will provide a better platform for understanding the tumor formation and development. The major focus of this thesis is to understand the regulation of genes responsible for the development of cancer, particularly colorectal cancer by analyzing the microarray expression data. In this thesis, four computational algorithms namely fuzzy logic algorithm, modified genetic algorithm, dynamic neural fuzzy network and Takagi Sugeno Kang-type recurrent neural fuzzy network are used to extract cancer specific gene regulatory network from plasma RNA dataset of colorectal cancer patients. Plasma RNA is highly attractive for cancer analysis since it requires a collection of small amount of blood and it can be obtained at any time in repetitive fashion allowing the analysis of disease progression and treatment response.

Supramolecular helix and beta-sheet through self-assembly of two isomeric tetrapeptides in crystals and formation of filaments and ribbons in the solid state

Single crystal X-ray diffraction studies show that the beta-turn structure of tetrapeptide I, Boc-Gly-Phe-Aib-Leu-OMe (Aib: alpha-amino isobutyric acid) self-assembles to a supramolecular helix through intermolecular hydrogen bonding along the crystallographic a axis. By contrast the beta-turn structure of an isomeric tetrapeptide II, Boc-Gly-Leu-Aib-Phe-OMe self-assembles to a supramolecular beta-sheet-like structure via a two-dimensional (a, b axis) intermolecular hydrogen bonding network and pi-pi interactions. FT-IR studies of the peptides revealed that both of them form intermolecularly hydrogen bonded supramolecular structures in the solid state. Field emission scanning electron micrographs (FE-SEM) of the dried fibrous materials of the peptides show different morphologies, non-twisted filaments in case of peptide I and non-twisted filaments and ribbon-like structures in case of peptide II.

pH-mediated interactions between poly(acrylic acid) and methylcellulose in the formation of ultrathin multilayered hydrogels and spherical nanoparticles

Poly(acrylic acid) forms insoluble hydrogen-bonded interpolymer complexes with methylcellulose in aqueous solutions under acidic conditions. In this work the reaction heats and binding constants were determined for the complexation between poly(acrylic acid) and methylcellulose by isothermal titration calorimetry at different pH and findings are correlated with the aggregation processes occurring in this system. The principal contribution to the complexation heat results from primary polycomplex particle aggregation. Transmission electron microscopy of nanoparticles produced at pH 1.4 and 2.4 demonstrated that they are spherical and dense structures. The nanoparticles ranged from 80 to 200 nm, whereas particles formed at pH 3.2 were 20-30 nm and were stabilized against aggregation by a network of uncomplexed macromolecules. For the first time, multilayered materials were developed on the basis of hydrogen-bonded complexes of poly(acrylic acid) and methylcellulose using layer-by-layer deposition on a glass surface. The thickness of these films was a linear function of the number of deposition cycles. The materials were subsequently cross-linked by thermal treatment, resulting in ultrathin hydrogels which detached from the glass substrate upon swelling. The swelling capacity of ultrathin hydrogels differed from the swelling of the thicker films of a similar chemical composition.

Prefrontal social cognition network dysfunction underlying face encoding and social anxiety in fragile X syndrome

Individuals with fragile X syndrome (FXS) commonly display characteristics of social anxiety, including gaze aversion, increased time to initiate social interaction, and difficulty forming meaningful peer relationships. While neural correlates of face processing, an important component of social interaction, are altered in FXS, studies have not examined whether social anxiety in this population is related to higher cognitive processes, such as memory. This study aimed to determine whether the neural circuitry involved in face encoding was disrupted in individuals with FXS, and whether brain activity during face encoding was related to levels of social anxiety. A group of 11 individuals with FXS (5 M) and 11 age-and gender-matched control participants underwent fMRI scanning while performing a face encoding task with onlineeye-tracking. Results indicate that compared to the control group, individuals with FXS exhibited decreased activation of prefrontal regions associated with complex social cognition, including the medial and superior frontal cortex, during successful face encoding. Further, the FXS and control groups showed significantly different relationships between measures of social anxiety (including gaze-fixation) and brain activity during face encoding. These data indicate that social anxiety in FXS may be related to the inability to successfully recruit higher level social cognition regions during the initial phases of memory formation. (C) 2008 Elsevier Inc. All rights reserved.

Generalized neurofuzzy network modeling algorithms using Bezier-Bernstein polynomial functions and additive decomposition

This paper introduces a new neurofuzzy model construction algorithm for nonlinear dynamic systems based upon basis functions that are Bezier-Bernstein polynomial functions. This paper is generalized in that it copes with n-dimensional inputs by utilising an additive decomposition construction to overcome the curse of dimensionality associated with high n. This new construction algorithm also introduces univariate Bezier-Bernstein polynomial functions for the completeness of the generalized procedure. Like the B-spline expansion based neurofuzzy systems, Bezier-Bernstein polynomial function based neurofuzzy networks hold desirable properties such as nonnegativity of the basis functions, unity of support, and interpretability of basis function as fuzzy membership functions, moreover with the additional advantages of structural parsimony and Delaunay input space partition, essentially overcoming the curse of dimensionality associated with conventional fuzzy and RBF networks. This new modeling network is based on additive decomposition approach together with two separate basis function formation approaches for both univariate and bivariate Bezier-Bernstein polynomial functions used in model construction. The overall network weights are then learnt using conventional least squares methods. Numerical examples are included to demonstrate the effectiveness of this new data based modeling approach.

Social networks and occupational choice: the endogenous formation of attitudes and beliefs about tax compliance

The paper analyses the emergence of group-specific attitudes and beliefs about tax compliance when individuals interact in a social network. It develops a model in which taxpayers possess a range of individual characteristics – including attitude to risk, potential for success in self-employment, and the weight attached to the social custom for honesty – and make an occupational choice based on these characteristics. Occupations differ in the possibility for evading tax. The social network determines which taxpayers are linked, and information about auditing and compliance is transmitted at meetings between linked taxpayers. Using agent-based simulations, the analysis demonstrates how attitudes and beliefs endogenously emerge that differ across sub-groups of the population. Compliance behaviour is different across occupational groups, and this is reinforced by the development of group-specific attitudes and beliefs. Taxpayers self-select into occupations according to the degree of risk aversion, the subjective probability of audit is sustained above the objective probability, and the weight attached to the social custom differs across occupations. These factors combine to lead to compliance levels that differ across occupations.

A thermoresponsive supramolecular polymer network comprising pyrene-functionalized gold nano-particles and a chain-folding polydiimide.

A thermoresponsive, supramolecular nanocomposite has been prepared by the addition of pyrenyl functionalized gold nanoparticles (AuNPs) to a polydiimide that contains receptor residues designed to form defined complexes with pyrene. The novel pyrenyl-functionalized AuNPs (P-AuNPs) were characterized by transmission electron microscopy, with surface functionalization confirmed by infrared and UV–visible spectroscopic analyses. Mixing solutions of the P-AuNPs and a π-electron-deficient polydiimide resulted in the formation of electronically complementary, chain-folded and π–π-stacked complexes, so affording a new supramolecular nanocomposite network which precipitated from solution. The P-AuNPs bind to the polydiimide via π–π stacking interactions to create supramolecular cross-links. UV–visible spectroscopic analysis confirmed the thermally reversible nature of the complexation process, and transmission electron microscopy (TEM), infrared spectroscopy (IR), and differential scanning calorimetry (DSC) were used to characterize the supramolecular-nanocomposite material. The supramolecular polymer network is insoluble at room temperature, yet may be dissolved at temperatures above 60 °C. The thermal reversibility of this system is maintained over five heat/cool cycles without diminishment of the network characteristics. In contrast to the individual components, the nanocomposite formed self-supporting films, demonstrating the benefit of the supramolecular network in terms of mechanical properties. Control experiments probing the interactions between a model diimide compound that can also form a π-stacked complex with the π-electron rich pyrene units on P-AuNPs showed that, while complexation was readily apparent, precipitation did not occur because a supramolecular cross-linked network system could not be formed with this system.

Observing wind, aerosol particles, clouds and precipitation: Finland's new ground-based remote-sensing network

The Finnish Meteorological Institute, in collaboration with the University of Helsinki, has established a new ground-based remote-sensing network in Finland. The network consists of five topographically, ecologically and climatically different sites distributed from southern to northern Finland. The main goal of the network is to monitor air pollution and boundary layer properties in near real time, with a Doppler lidar and ceilometer at each site. In addition to these operational tasks, two sites are members of the Aerosols, Clouds and Trace gases Research InfraStructure Network (ACTRIS); a Ka band cloud radar at Sodankylä will provide cloud retrievals within CloudNet, and a multi-wavelength Raman lidar, PollyXT (POrtabLe Lidar sYstem eXTended), in Kuopio provides optical and microphysical aerosol properties through EARLINET (the European Aerosol Research Lidar Network). Three C-band weather radars are located in the Helsinki metropolitan area and are deployed for operational and research applications. We performed two inter-comparison campaigns to investigate the Doppler lidar performance, compare the backscatter signal and wind profiles, and to optimize the lidar sensitivity through adjusting the telescope focus length and data-integration time to ensure sufficient signal-to-noise ratio (SNR) in low-aerosol-content environments. In terms of statistical characterization, the wind-profile comparison showed good agreement between different lidars. Initially, there was a discrepancy in the SNR and attenuated backscatter coefficient profiles which arose from an incorrectly reported telescope focus setting from one instrument, together with the need to calibrate. After diagnosing the true telescope focus length, calculating a new attenuated backscatter coefficient profile with the new telescope function and taking into account calibration, the resulting attenuated backscatter profiles all showed good agreement with each other. It was thought that harsh Finnish winters could pose problems, but, due to the built-in heating systems, low ambient temperatures had no, or only a minor, impact on the lidar operation – including scanning-head motion. However, accumulation of snow and ice on the lens has been observed, which can lead to the formation of a water/ice layer thus attenuating the signal inconsistently. Thus, care must be taken to ensure continuous snow removal.