MCMC Analysis for Optimization of Stochastic Models

In any decision making under uncertainties, the goal is mostly to minimize the expected cost. The minimization of cost under uncertainties is usually done by optimization. For simple models, the optimization can easily be done using deterministic methods.However, many models practically contain some complex and varying parameters that can not easily be taken into account using usual deterministic methods of optimization. Thus, it is very important to look for other methods that can be used to get insight into such models. MCMC method is one of the practical methods that can be used for optimization of stochastic models under uncertainty. This method is based on simulation that provides a general methodology which can be applied in nonlinear and non-Gaussian state models. MCMC method is very important for practical applications because it is a uni ed estimation procedure which simultaneously estimates both parameters and state variables. MCMC computes the distribution of the state variables and parameters of the given data measurements. MCMC method is faster in terms of computing time when compared to other optimization methods. This thesis discusses the use of Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods for optimization of Stochastic models under uncertainties .The thesis begins with a short discussion about Bayesian Inference, MCMC and Stochastic optimization methods. Then an example is given of how MCMC can be applied for maximizing production at a minimum cost in a chemical reaction process. It is observed that this method performs better in optimizing the given cost function with a very high certainty.

Diversification benefits for a Finnish non-industrial private forest investor: Real Estate Investment Trusts in the USA

This thesis examined both domestic and international forest investment options for a Finnish non-industrial private forest investor. The focus was on forest-based investment instruments. The influence of movements of currency exchange rates on foreign returns were also taken into account. Annual data from 1995 to 2011 was used. The main portfolio optimization model in this study was the Mean-Variance model but the results were also validated by using the Value at Risk and Expected Shortfall models. In addition, the exchange rate risk hedging was established by using one-week-maturity forward contracts. The results suggested that 75 % of the total wealth should be invested in Finnish private forests and the rest, 25 %, to a US REIT, in this case Rayonier. With hedging, the total return on the portfolio was 7.21 % (NIPF 5.3%) with the volatility of 6.63 % (NIPF 7.9%). Taxation supported US investments in this case. As a conclusion, a Finnish private forest investor may, as evidenced, benefit in diversifying a portfolio using REITs in the US.

Towards sustainable Iron- and steelmaking with economic optimization

The iron and steelmaking industry is among the major contributors to the anthropogenic emissions of carbon dioxide in the world. The rising levels of CO2 in the atmosphere and the global concern about the greenhouse effect and climate change have brought about considerable investigations on how to reduce the energy intensity and CO2 emissions of this industrial sector. In this thesis the problem is tackled by mathematical modeling and optimization using three different approaches. The possibility to use biomass in the integrated steel plant, particularly as an auxiliary reductant in the blast furnace, is investigated. By pre-processing the biomass its heating value and carbon content can be increased at the same time as the oxygen content is decreased. As the compression strength of the preprocessed biomass is lower than that of coke, it is not suitable for replacing a major part of the coke in the blast furnace burden. Therefore the biomass is assumed to be injected at the tuyere level of the blast furnace. Carbon capture and storage is, nowadays, mostly associated with power plants but it can also be used to reduce the CO2 emissions of an integrated steel plant. In the case of a blast furnace, the effect of CCS can be further increased by recycling the carbon dioxide stripped top gas back into the process. However, this affects the economy of the integrated steel plant, as the amount of top gases available, e.g., for power and heat production is decreased. High quality raw materials are a prerequisite for smooth blast furnace operation. High quality coal is especially needed to produce coke with sufficient properties to ensure proper gas permeability and smooth burden descent. Lower quality coals as well as natural gas, which some countries have in great volumes, can be utilized with various direct and smelting reduction processes. The DRI produced with a direct reduction process can be utilized as a feed material for blast furnace, basic oxygen furnace or electric arc furnace. The liquid hot metal from a smelting reduction process can in turn be used in basic oxygen furnace or electric arc furnace. The unit sizes and investment costs of an alternative ironmaking process are also lower than those of a blast furnace. In this study, the economy of an integrated steel plant is investigated by simulation and optimization. The studied system consists of linearly described unit processes from coke plant to steel making units, with a more detailed thermodynamical model of the blast furnace. The results from the blast furnace operation with biomass injection revealed the importance of proper pre-processing of the raw biomass as the composition of the biomass as well as the heating value and the yield are all affected by the pyrolysis temperature. As for recycling of CO2 stripped blast furnace top gas, substantial reductions in the emission rates are achieved if the stripped CO2 can be stored. However, the optimal recycling degree together with other operation conditions is heavily dependent on the cost structure of CO2 emissions and stripping/storage. The economical feasibility related to the use of DRI in the blast furnace depends on the price ratio between the DRI pellets and the BF pellets. The high amount of energy needed in the rotary hearth furnace to reduce the iron ore leads to increased CO2 emissions.

The effect of L-arginine on guinea-pig and rabbit airway smooth muscle function in vitro

We have investigated the effects of L-arginine, D-arginine and L-lysine on airway smooth muscle responsiveness to spasmogens in vitro. Both L-arginine and D-arginine (100 mM) significantly reduced the contractile potency and maximal contractile response to histamine but not to methacholine or potassium chloride in guinea-pig epithelium-denuded isolated trachea. Similarly, the contractile response to histamine was significantly reduced by L-arginine (100 mM) in rabbit epithelium-denuded isolated bronchus. The amino acid L-lysine (100 mM) failed to significantly alter the contractile potency of histamine in guinea-pig isolated trachea (P>0.05). In guinea-pig isolated trachea precontracted with histamine, both L-arginine and D-arginine produced a concentration-dependent relaxation which was not significantly altered by epithelium removal or by the presence of the nitric oxide synthase inhibitor, NG-nitro L-arginine methyl ester (L-NAME; 50 µM). Thus, at very high concentrations, arginine exhibit a non-competitive antagonism of histamine-induced contraction of isolated airway preparations that was independent of the generation of nitric oxide and was not dependent on charge. These observations confirm previous studies of cutaneous permeability responses and of contractile responses of guinea-pig isolated ileal smooth muscle. Taken together, the data suggest that high concentrations of arginine can exert an anti-histamine effect.

Role of non-nitric oxide non-prostaglandin endothelium-derived relaxing factor(s) in bradykinin vasodilation

The most conspicuous effect of bradykinin following its administration into the systemic circulation is a transient hypotension due to vasodilation. In the present study most of the available evidence regarding the mechanisms involved in bradykinin-induced arterial vasodilation is reviewed. It has become firmly established that in most species vasodilation in response to bradykinin is mediated by the release of endothelial relaxing factors following the activation of B2-receptors. Although in some cases the action of bradykinin is entirely mediated by the endothelial release of nitric oxide (NO) and/or prostacyclin (PGI2), a large amount of evidence has been accumulated during the last 10 years indicating that a non-NO/PGI2 factor accounts for bradykinin-induced vasodilation in a wide variety of perfused vascular beds and isolated small arteries from several species including humans. Since the effect of the non-NO/PGI2 endothelium-derived relaxing factor is practically abolished by disrupting the K+ electrochemical gradient together with the fact that bradykinin causes endothelium-dependent hyperpolarization of vascular smooth muscle cells, the action of such factor has been attributed to the opening of K+ channels in these cells. The pharmacological characteristics of these channels are not uniform among the different blood vessels in which they have been examined. Although there is some evidence indicating a role for KCa or KV channels, our findings in the mesenteric bed together with other reports indicate that the K+ channels involved do not correspond exactly to any of those already described. In addition, the chemical identity of such hyperpolarizing factor is still a matter of controversy. The postulated main contenders are epoxyeicosatrienoic acids or endocannabinoid agonists for the CB1-receptors. Based on the available reports and on data from our laboratory in the rat mesenteric bed, we conclude that the NO/PGI2-independent endothelium-dependent vasodilation induced by BK is unlikely to involve a cytochrome P450 arachidonic acid metabolite or an endocannabinoid agonist.

Effects of lipopolysaccharide on low- and high-density cultured rabbit vascular smooth muscle cells: differential modulation of nitric oxide release, ERK1/ERK2 MAP kinase activity, protein tyrosine phosphatase activity, and DNA synthesis

Previous studies have shown that exogenously generated nitric oxide (NO) inhibits smooth muscle cell proliferation. In the present study, we stimulated rabbit vascular smooth muscle cells (RVSMC) with E. coli lipopolysaccharide (LPS), a known inducer of NO synthase transcription, and established a connection between endogenous NO, phosphorylation/dephosphorylation-mediated signaling pathways, and DNA synthesis. Non-confluent RVSMC were cultured with 0, 5, 10, or 100 ng/ml of the endotoxin. NO release was increased by 86.6% (maximum effect) in low-density cell cultures stimulated with 10 ng/ml LPS as compared to non-stimulated controls. Conversely, LPS (5 to 100 ng/ml) did not lead to enhanced NO production in multilayered (high density) RVSMC. DNA synthesis measured by thymidine incorporation showed that LPS was mitogenic only to non-confluent RVSMC; furthermore, the effect was prevented statistically by aminoguanidine (AG), a potent inhibitor of the inducible NO synthase, and oxyhemoglobin, an NO scavenger. Finally, there was a cell density-dependent LPS effect on protein tyrosine phosphatase (PTP) and ERK1/ERK2 mitogen-activated protein (MAP) kinase activities. Short-term transient stimulation of ERK1/ERK2 MAP kinases was maximal at 12 min in non-confluent RVSMC and was prevented by preincubation with AG, whereas PTP activities were inhibited in these cells after 24-h LPS stimulation. Conversely, no significant LPS-mediated changes in kinase or phosphatase activities were observed in high-density cells. LPS-induced NO generation by RVSMC may switch on a cell density-dependent proliferative signaling cascade, which involves the participation of PTP and the ERK1/ERK2 MAP kinases.

Unequal Teeth Widths for Torque Ripple Reduction in Permanent Magnet Synchronous Machines With Fractional-Slot Non-Overlapping Windings

Permanent magnet synchronous machines with fractional-slot non-overlapping windings (FSPMSM), also known as tooth-coil winding permanent magnet synchronous machines (TCW PMSM), have been under intensive research during the latest decade. There are many optimization routines explained and implemented in the literature in order to improve the characteristics of this machine type. This paper introduces a new technique for torque ripple minimization in TCW PMSM. The source of torque harmonics is also described. The low order torque harmonics can be harmful for a variety of applications, such as direct drive wind generators, direct drive light vehicle electrical motors, and for some high precision servo applications. The reduction of the torque ripple harmonics with the lowest orders (6th and 12th) is realized by machine geometry optimization technique using finite element analysis (FEA). The presented optimization technique includes the stator geometry adjustment in TCW PMSMs with rotor surface permanent magnets and with rotor embedded permanent magnets. Influence of the permanent magnet skewing on the torque ripple reduction and cogging torque elimination was also investigated. It was implemented separately and together with the stator optimization technique. As a result, the reduction of some torque ripple harmonics was attained.

Histogram filtering as a tool in variational Monte Carlo optimization

Optimization of wave functions in quantum Monte Carlo is a difficult task because the statistical uncertainty inherent to the technique makes the absolute determination of the global minimum difficult. To optimize these wave functions we generate a large number of possible minima using many independently generated Monte Carlo ensembles and perform a conjugate gradient optimization. Then we construct histograms of the resulting nominally optimal parameter sets and "filter" them to identify which parameter sets "go together" to generate a local minimum. We follow with correlated-sampling verification runs to find the global minimum. We illustrate this technique for variance and variational energy optimization for a variety of wave functions for small systellls. For such optimized wave functions we calculate the variational energy and variance as well as various non-differential properties. The optimizations are either on par with or superior to determinations in the literature. Furthermore, we show that this technique is sufficiently robust that for molecules one may determine the optimal geometry at tIle same time as one optimizes the variational energy.

Optimization of p-cycle protection schemes in optical networks

La survie des réseaux est un domaine d'étude technique très intéressant ainsi qu'une préoccupation critique dans la conception des réseaux. Compte tenu du fait que de plus en plus de données sont transportées à travers des réseaux de communication, une simple panne peut interrompre des millions d'utilisateurs et engendrer des millions de dollars de pertes de revenu. Les techniques de protection des réseaux consistent à fournir une capacité supplémentaire dans un réseau et à réacheminer les flux automatiquement autour de la panne en utilisant cette disponibilité de capacité. Cette thèse porte sur la conception de réseaux optiques intégrant des techniques de survie qui utilisent des schémas de protection basés sur les p-cycles. Plus précisément, les p-cycles de protection par chemin sont exploités dans le contexte de pannes sur les liens. Notre étude se concentre sur la mise en place de structures de protection par p-cycles, et ce, en supposant que les chemins d'opération pour l'ensemble des requêtes sont définis a priori. La majorité des travaux existants utilisent des heuristiques ou des méthodes de résolution ayant de la difficulté à résoudre des instances de grande taille. L'objectif de cette thèse est double. D'une part, nous proposons des modèles et des méthodes de résolution capables d'aborder des problèmes de plus grande taille que ceux déjà présentés dans la littérature. D'autre part, grâce aux nouveaux algorithmes, nous sommes en mesure de produire des solutions optimales ou quasi-optimales. Pour ce faire, nous nous appuyons sur la technique de génération de colonnes, celle-ci étant adéquate pour résoudre des problèmes de programmation linéaire de grande taille. Dans ce projet, la génération de colonnes est utilisée comme une façon intelligente d'énumérer implicitement des cycles prometteurs. Nous proposons d'abord des formulations pour le problème maître et le problème auxiliaire ainsi qu'un premier algorithme de génération de colonnes pour la conception de réseaux protegées par des p-cycles de la protection par chemin. L'algorithme obtient de meilleures solutions, dans un temps raisonnable, que celles obtenues par les méthodes existantes. Par la suite, une formulation plus compacte est proposée pour le problème auxiliaire. De plus, nous présentons une nouvelle méthode de décomposition hiérarchique qui apporte une grande amélioration de l'efficacité globale de l'algorithme. En ce qui concerne les solutions en nombres entiers, nous proposons deux méthodes heurisiques qui arrivent à trouver des bonnes solutions. Nous nous attardons aussi à une comparaison systématique entre les p-cycles et les schémas classiques de protection partagée. Nous effectuons donc une comparaison précise en utilisant des formulations unifiées et basées sur la génération de colonnes pour obtenir des résultats de bonne qualité. Par la suite, nous évaluons empiriquement les versions orientée et non-orientée des p-cycles pour la protection par lien ainsi que pour la protection par chemin, dans des scénarios de trafic asymétrique. Nous montrons quel est le coût de protection additionnel engendré lorsque des systèmes bidirectionnels sont employés dans de tels scénarios. Finalement, nous étudions une formulation de génération de colonnes pour la conception de réseaux avec des p-cycles en présence d'exigences de disponibilité et nous obtenons des premières bornes inférieures pour ce problème.

Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

Développement et validation d'un instrument non-invasifde caractérisation du comportement musculaire respiratoire

Réalisé en cotutelle avec l'Université Joseph Fourier École Doctorale Ingénierie pour la Santé,la Cognition et l'Environnement (France)

Optimization and validation of a new 3D-US imaging robot to detect, localize and quantify lower limb arterial stenoses

L’athérosclérose est une maladie qui cause, par l’accumulation de plaques lipidiques, le durcissement de la paroi des artères et le rétrécissement de la lumière. Ces lésions sont généralement localisées sur les segments artériels coronariens, carotidiens, aortiques, rénaux, digestifs et périphériques. En ce qui concerne l’atteinte périphérique, celle des membres inférieurs est particulièrement fréquente. En effet, la sévérité de ces lésions artérielles est souvent évaluée par le degré d’une sténose (réduction >50 % du diamètre de la lumière) en angiographie, imagerie par résonnance magnétique (IRM), tomodensitométrie ou échographie. Cependant, pour planifier une intervention chirurgicale, une représentation géométrique artérielle 3D est notamment préférable. Les méthodes d’imagerie par coupe (IRM et tomodensitométrie) sont très performantes pour générer une imagerie tridimensionnelle de bonne qualité mais leurs utilisations sont dispendieuses et invasives pour les patients. L’échographie 3D peut constituer une avenue très prometteuse en imagerie pour la localisation et la quantification des sténoses. Cette modalité d’imagerie offre des avantages distincts tels la commodité, des coûts peu élevés pour un diagnostic non invasif (sans irradiation ni agent de contraste néphrotoxique) et aussi l’option d’analyse en Doppler pour quantifier le flux sanguin. Étant donné que les robots médicaux ont déjà été utilisés avec succès en chirurgie et en orthopédie, notre équipe a conçu un nouveau système robotique d’échographie 3D pour détecter et quantifier les sténoses des membres inférieurs. Avec cette nouvelle technologie, un radiologue fait l’apprentissage manuel au robot d’un balayage échographique du vaisseau concerné. Par la suite, le robot répète à très haute précision la trajectoire apprise, contrôle simultanément le processus d’acquisition d’images échographiques à un pas d’échantillonnage constant et conserve de façon sécuritaire la force appliquée par la sonde sur la peau du patient. Par conséquent, la reconstruction d’une géométrie artérielle 3D des membres inférieurs à partir de ce système pourrait permettre une localisation et une quantification des sténoses à très grande fiabilité. L’objectif de ce projet de recherche consistait donc à valider et optimiser ce système robotisé d’imagerie échographique 3D. La fiabilité d’une géométrie reconstruite en 3D à partir d’un système référentiel robotique dépend beaucoup de la précision du positionnement et de la procédure de calibration. De ce fait, la précision pour le positionnement du bras robotique fut évaluée à travers son espace de travail avec un fantôme spécialement conçu pour simuler la configuration des artères des membres inférieurs (article 1 - chapitre 3). De plus, un fantôme de fils croisés en forme de Z a été conçu pour assurer une calibration précise du système robotique (article 2 - chapitre 4). Ces méthodes optimales ont été utilisées pour valider le système pour l’application clinique et trouver la transformation qui convertit les coordonnées de l’image échographique 2D dans le référentiel cartésien du bras robotisé. À partir de ces résultats, tout objet balayé par le système robotique peut être caractérisé pour une reconstruction 3D adéquate. Des fantômes vasculaires compatibles avec plusieurs modalités d’imagerie ont été utilisés pour simuler différentes représentations artérielles des membres inférieurs (article 2 - chapitre 4, article 3 - chapitre 5). La validation des géométries reconstruites a été effectuée à l`aide d`analyses comparatives. La précision pour localiser et quantifier les sténoses avec ce système robotisé d’imagerie échographique 3D a aussi été déterminée. Ces évaluations ont été réalisées in vivo pour percevoir le potentiel de l’utilisation d’un tel système en clinique (article 3- chapitre 5).

Direct functionalization of heterocyclic and non-heterocyclic arenes

L’application des métaux de transition à la fonctionnalisation directe a ouvert la voie à une nouvelle classe de réactions pour la formation de liens carbone-carbone. De par l'omniprésence des liaisons C–H, l’introduction de nouvelles fonctionnalités chimiques par voie directe et pré-activation minimale s’impose comme une stratégie de synthèse très attrayante. Ainsi, il est envisageable de préparer de manière rapide et efficace des supports complexes menant à des molécules complexes, qui pourraient être utiles dans divers domaines de la chimie. L'objectif principal de la présente thèse vise la fonctionnalisation directe des arènes hétérocycliques et non hétérocycliques et, plus précisément, les techniques d’arylation. Dans un premier temps, nous allons aborder le thème de l’arylation directe tout en mettant l’accent sur les pyridines (Chapitre 1). Ces molécules sont à la base d'une multitude de composés biologiquement actifs et jouent un rôle important dans le domaine des sciences des matériaux, de l’agrochimie et de la synthèse des produits naturels. Dans un deuxième temps, nous discuterons de nos travaux sur l’arylation directe catalysé par un complex de palladium sur des ylures de N-iminopyridinium en soulignant la dérivatisation du sel de pyridinium après une phénylation sp2 (Chapitre 2). L’étude de ce procédé nous a permis de mettre en lumière plusieurs découvertes importantes, que nous expliquerons en détails une à une : l’arylation benzylique directe lorsque des ylures N-iminopyridinium substituées avec un groupement alkyl à la position 2 sont utilisés comme partenaires dans la réaction; les allylations Tsuji-Trost catalysée par un complex de palladium; et l’alkylation directe et sans métal via une catalyse par transfert de phase. Plusieurs défis restent à relever pour le développement de procédés directs utilisant des métaux de transition peu coûteux, d’autant plus que la synthèse par transformation directe des pyridines 2-alcényles, lesquelles sont pertinentes sur le plan pharmacologique, n’a pas encore été rapportée à ce jour. Avec cette problématique en tête, nous avons réussi à mettre au point une alcénylation directe catalysé par un complex de cuivre sur des ylures de N-iminopyridinium. Nous discuterons également d’une nouvelle méthode pour la préparation des iodures de vinyle utilisés dans les couplages. Ces réactions sont non seulement remarquablement chimiosélectives, mais sont aussi applicables à plusieurs substrats (Chapitre 3). En optimisant ce procédé direct, nous avons découvert une façon unique de synthétiser les pyrazolo[1,5-a]pyridines 2-substituées (Chapitre 4). Le mécanisme global met en jeu une séquence tandem de fonctionnalisation-cyclisation directe et un procédé direct en cascade, qui n’avais jamais été rapporté. Cela simplifie ansi la synthèse autrement compliquée de ces substrats en y apportant une solution à un problème de longue date. Dans les deux derniers chapitres, nous examinerons en détail les techniques d’arylation directe qui n'impliquent pas les partenaires de couplage hétérocycliques. Entre autres, au Chapitre 5, nous soulignerons notre découverte d’un umpolung dirigé et catalysé par un complexe de palladium du benzène et de quelques autres dérivés arènes. Il s’agit là du premier cas de fonctionnalisation directe dans laquelle le groupe directeur se trouve sur le partenaire halogène et il s’ajoute à la courte liste d’exemples connus dans la littérature rapportant une arylation directe du benzène. Finalement, au Chapitre 6, nous passerons en revue une nouvelle arylation directe catalysée au fer, qui se veut un procédé peu coûteux, durable et présentant une économie d’atomes. Nous discutons des substrats possibles ainsi des études mécanistiques réalisés.

Optimization Studies to Improve MSC-based Cardiac Cell Therapy : Cytokine Preconditioning and Nanoparticle Coupling

Contexte: La cardiopathie ischémique (IHD) reste une cause majeure de mortalité en Amérique du Nord. La thérapie cellulaire cardiaque (CCT) a émergé comme une thérapie prometteuse pour aider à guérir certaines malades cardiaques. Parmi les cellulaires avec propriétés pluripotentes, les cellules stromales mésenchymateuses (MSC) sont prometteuses. Cependant, plusieurs questions demeurent non résolues et certaines défis empêchent l'application clinique de la CCT se dans l'IHD, tels que le faible taux de rétention cellulaire in situ, le suivi des cellules in vivo post-implantation et post-acheminements et l`apoptose. Ici, le traitement préliminaire des MSC avec des facteurs de croissance et leur couplage avec des nanoparticules (NP) seront étudiés comme des méthodes pour optimiser MSC. Méthodes: Des MSCs provenant du rat (rMSC) et du cochon (pMSC) ont été isolés à partir de moelle osseuse. Les rMSC ont été préconditionnées avec SDF-1a, TSG-6 et PDGF-BB, et ensuite soumises à une hypoxie, une privation de sérum et a un stress oxydatif. Des études de cicatrisation ont également été effectués avec rMSCs préconditionnées. En parallèle, de nouvelles NP ferromagnétiques liées aux silicones ont été synthétisées. Les NPs ont été couplées aux pMSCs suivant leur fonctionnalisation avec l`anticorps, CD44, un antigène de surface du MSC bien connu. Par la suite, les études de biocompatibilité ont été réalisées sur pMSC-NP et en incluant des tests des processus cellulaires tels que la migration, l'adhésion, la prolifération et les propriétés de la différenciation. Résultats: Parmi toutes les cytokines testées, PDGF-BB a démontré la plus grande capacité à améliorer la survie de MSC dans des conditions d'hypoxie, de privation de sérum et en reponse au stress oxydatif. La conjugaison de NP a atténué la migration et la prolifération des pMSCs, mais n`a pas changé leur capacité de différenciation. Enfin, la complexe du MSC-NP est détectable par IRM. Conclusion: Nos données suggèrent que de nouvelles stratégies, telles que traitement préliminaire de PDGF-BB et le couplage des nanoparticules ferromagnétiques, peuvent être considérés comme des avenues prometteuse pour optimiser les MSCs pour la CCT.

Revisiting optimization algorithms for maximum likelihood estimation

Parmi les méthodes d’estimation de paramètres de loi de probabilité en statistique, le maximum de vraisemblance est une des techniques les plus populaires, comme, sous des conditions l´egères, les estimateurs ainsi produits sont consistants et asymptotiquement efficaces. Les problèmes de maximum de vraisemblance peuvent être traités comme des problèmes de programmation non linéaires, éventuellement non convexe, pour lesquels deux grandes classes de méthodes de résolution sont les techniques de région de confiance et les méthodes de recherche linéaire. En outre, il est possible d’exploiter la structure de ces problèmes pour tenter d’accélerer la convergence de ces méthodes, sous certaines hypothèses. Dans ce travail, nous revisitons certaines approches classiques ou récemment d´eveloppées en optimisation non linéaire, dans le contexte particulier de l’estimation de maximum de vraisemblance. Nous développons également de nouveaux algorithmes pour résoudre ce problème, reconsidérant différentes techniques d’approximation de hessiens, et proposons de nouvelles méthodes de calcul de pas, en particulier dans le cadre des algorithmes de recherche linéaire. Il s’agit notamment d’algorithmes nous permettant de changer d’approximation de hessien et d’adapter la longueur du pas dans une direction de recherche fixée. Finalement, nous évaluons l’efficacité numérique des méthodes proposées dans le cadre de l’estimation de modèles de choix discrets, en particulier les modèles logit mélangés.