924 resultados para chaîne de Markov


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La présentation antigénique par les molécules de classe II du complexe majeur d’histocompatibilité (CMH II) est un mécanisme essentiel au contrôle des pathogènes par le système immunitaire. Le CMH II humain existe en trois isotypes, HLA-DP, DQ et DR, tous des hétérodimères composés d’une chaîne α et d’une chaîne β. Le CMH II est entre autres exprimé à la surface des cellules présentatrices d’antigènes (APCs) et des cellules épithéliales activées et a pour fonction de présenter des peptides d’origine exogène aux lymphocytes T CD4+. L’oligomérisation et le trafic intracellulaire du CMH II sont largement facilités par une chaperone, la chaîne invariante (Ii). Il s’agit d’une protéine non-polymorphique de type II. Après sa biosynthèse dans le réticulum endoplasmique (ER), Ii hétéro- ou homotrimérise, puis interagit via sa région CLIP avec le CMH II pour former un complexe αβIi. Le complexe sort du ER pour entamer son chemin vers différents compartiments et la surface cellulaire. Chez l’homme, quatre isoformes d’Ii sont répertoriées : p33, p35, p41 et p43. Les deux isoformes exprimées de manière prédominante, Iip33 et p35, diffèrent par une extension N-terminale de 16 acides aminés portée par Iip35. Cette extension présente un motif de rétention au réticulum endoplasmique (ERM) composé des résidus RXR. Ce motif doit être masqué par la chaîne β du CMH II pour permettre au complexe de quitter le ER. Notre groupe s’est intéressé au mécanisme du masquage et au mode de sortie du ER des complexes αβIi. Nous montrons ici que l’interaction directe, ou en cis, entre la chaîne β du CMH II et Iip35 dans une structure αβIi est essentielle pour sa sortie du ER, promouvant la formation de structures de haut niveau de complexité. Par ailleurs, nous démontrons que NleA, un facteur de virulence bactérien, permet d’altérer le trafic de complexes αβIi comportant Iip35. Ce phénotype est médié par l’interaction entre p35 et les sous-unités de COPII. Bref, Iip35 joue un rôle central dans la formation des complexes αβIi et leur transport hors du ER. Ceci fait d’Iip35 un régulateur clef de la présentation antigénique par le CMH II.

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This master thesis deals with determining of innovative projects "viability". "Viability" is the probability of innovative project being implemented. Hidden Markov Models are used for evaluation of this factor. The problem of determining parameters of model, which produce given data sequence with the highest probability, are solving in this research. Data about innovative projects contained in reports of Russian programs "UMNIK", "START" and additional data obtained during study are used as input data for determining of model parameters. The Baum-Welch algorithm which is one implementation of expectation-maximization algorithm is used at this research for calculating model parameters. At the end part of the master thesis mathematical basics for practical implementation are given (in particular mathematical description of the algorithm and implementation methods for Markov models).

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On cover: AD719413.

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"Extrait du Bulletin de la Société d'histoire naturelle d'Autun, tome 7. (année 1895)"

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"Als anhang zur Geschichte des osmanischen reichs." "Türkische quellen," p. 7-11.

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Thesis (Master's)--University of Washington, 2016-06

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Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2016-06

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A recent development of the Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique is the emergence of MCMC samplers that allow transitions between different models. Such samplers make possible a range of computational tasks involving models, including model selection, model evaluation, model averaging and hypothesis testing. An example of this type of sampler is the reversible jump MCMC sampler, which is a generalization of the Metropolis-Hastings algorithm. Here, we present a new MCMC sampler of this type. The new sampler is a generalization of the Gibbs sampler, but somewhat surprisingly, it also turns out to encompass as particular cases all of the well-known MCMC samplers, including those of Metropolis, Barker, and Hastings. Moreover, the new sampler generalizes the reversible jump MCMC. It therefore appears to be a very general framework for MCMC sampling. This paper describes the new sampler and illustrates its use in three applications in Computational Biology, specifically determination of consensus sequences, phylogenetic inference and delineation of isochores via multiple change-point analysis.

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Let (Phi(t))(t is an element of R+) be a Harris ergodic continuous-time Markov process on a general state space, with invariant probability measure pi. We investigate the rates of convergence of the transition function P-t(x, (.)) to pi; specifically, we find conditions under which r(t) vertical bar vertical bar P-t (x, (.)) - pi vertical bar vertical bar -> 0 as t -> infinity, for suitable subgeometric rate functions r(t), where vertical bar vertical bar - vertical bar vertical bar denotes the usual total variation norm for a signed measure. We derive sufficient conditions for the convergence to hold, in terms of the existence of suitable points on which the first hitting time moments are bounded. In particular, for stochastically ordered Markov processes, explicit bounds on subgeometric rates of convergence are obtained. These results are illustrated in several examples.