Approches générales de résolution pour les problèmes multi-attributs de tournées de véhicules et confection d'horaires

Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de Troyes

Evaluation of mitochondrial function in a model of developmental programming of hypertension associated with transient neonatal oxygen exposure

UNE EXPOSITION NÉONATALE À L’OXYGÈNE MÈNE À DES MODIFICATIONS DE LA FONCTION MITOCHONDRIALE CHEZ LE RAT ADULTE Introduction: L’exposition à l’oxygène (O2) des ratons nouveau-nés a des conséquences à l’âge adulte dont une hypertension artérielle (HTA), une dysfonction vasculaire, une néphropénie et des indices de stress oxydant. En considérant que les reins sont encore en développement actif lors des premiers jours après la naissance chez les rats, jouent un rôle clé dans le développement de l’hypertension et qu’une dysfonction mitochondriale est associé à une augmentation du stress oxydant, nous postulons que les conditions délétères néonatales peuvent avoir un impact significatif au niveau rénal sur la modulation de l’expression de protéines clés du fonctionnement mitochondrial et une production mitochondriale excessive d’espèces réactives de l’ O2. Méthodes: Des ratons Sprague-Dawley sont exposés à 80% d’O2 (H) ou 21% O2 (Ctrl) du 3e au 10e jr de vie. En considérant que plusieurs organes des rats sont encore en développement actif à la naissance, ces rongeurs sont un modèle reconnu pour étudier les complications d’une hyperoxie néonatale, comme celles liées à une naissance prématurée chez l’homme. À 4 et à 16 semaines, les reins sont prélevés et les mitochondries sont extraites suivant une méthode d’extraction standard, avec un tampon contenant du sucrose 0.32 M et différentes centrifugations. L’expression des protéines mitochondriales a été mesurée par Western blot, tandis que la production d’ H202 et les activités des enzymes clés du cycle de Krebs ont été évaluées par spectrophotométrie. Les résultats sont exprimés par la moyenne ± SD. Résultats: Les rats mâles H de 16 semaines (n=6) présentent une activité de citrate synthase (considéré standard interne de l’expression protéique et de l’abondance mitochondriales) augmentée (12.4 ± 8.4 vs 4.1 ± 0.5 μmole/mL/min), une diminution de l’activité d’aconitase (enzyme sensible au redox mitochondrial) (0.11 ± 0.05 vs 0.20 ± 0.04 μmoles/min/mg mitochondrie), ainsi qu’une augmentation dans la production de H202 (7.0 ± 1.3 vs 5.4 ± 0.8 ρmoles/mg protéines mitochondriales) comparativement au groupe Ctrl (n=6 mâles et 4 femelles). Le groupe H (vs Ctrl) présente également une diminution dans l’expression de peroxiredoxin-3 (Prx3) (H 0.61±0.06 vs. Ctrl 0.78±0.02 unité relative, -23%; p<0.05), une protéine impliquée dans l’élimination d’ H202, de l’expression du cytochrome C oxidase (Complexe IV) (H 1.02±0.04 vs. Ctrl 1.20±0.02 unité relative, -15%; p<0.05), une protéine de la chaine de respiration mitochondriale, tandis que l’expression de la protéine de découplage (uncoupling protein)-2 (UCP2), impliquée dans la dispersion du gradient proton, est significativement augmentée (H 1.05±0.02 vs. Ctrl 0.90±0.03 unité relative, +17%; p<0.05). Les femelles H (n=6) (vs Ctrl, n=6) de 16 semaines démontrent une augmentation significative de l’activité de l’aconitase (0.33±0.03 vs 0.17±0.02 μmoles/min/mg mitochondrie), de l’expression de l’ATP synthase sous unité β (H 0.73±0.02 vs. Ctrl 0.59±0.02 unité relative, +25%; p<0.05) et de l’expression de MnSOD (H 0.89±0.02 vs. Ctrl 0.74±0.03 unité relative, +20%; p<0.05) (superoxide dismutase mitochondriale, important antioxidant), tandis que l’expression de Prx3 est significativement réduite (H 1.1±0.07 vs. Ctrl 0.85±0.01 unité relative, -24%; p<0.05). À 4 semaines, les mâles H (vs Ctrl) présentent une augmentation significative de l’expression de Prx3 (H 0.72±0.03 vs. Ctrl 0.56±0.04 unité relative, +31%; p<0.05) et les femelles présentent une augmentation significative de l’expression d’UCP2 (H 1.22±0.05 vs. Ctrl 1.03±0.04 unité relative, +18%; p<0.05) et de l’expression de MnSOD (H 1.36±0.01 vs. 1.19±0.06 unité relative, +14%; p<0.05). Conclusions: Une exposition néonatale à l’O2 chez le rat adulte mène à des indices de dysfonction mitochondriale dans les reins adultes, associée à une augmentation dans la production d’espèces réactives de l’oxygène, suggérant que ces modifications mitochondriales pourraient jouer un rôle dans l’hypertension artérielle et d’un stress oxydant, et par conséquent, être un facteur possible dans la progression vers des maladies cardiovasculaires. Mots-clés: Mitochondries, Reins, Hypertension, Oxygène, Stress Oxydant, Programmation

A dynamic sequential route choice model for micro-simulation

Dans les études sur le transport, les modèles de choix de route décrivent la sélection par un utilisateur d’un chemin, depuis son origine jusqu’à sa destination. Plus précisément, il s’agit de trouver dans un réseau composé d’arcs et de sommets la suite d’arcs reliant deux sommets, suivant des critères donnés. Nous considérons dans le présent travail l’application de la programmation dynamique pour représenter le processus de choix, en considérant le choix d’un chemin comme une séquence de choix d’arcs. De plus, nous mettons en œuvre les techniques d’approximation en programmation dynamique afin de représenter la connaissance imparfaite de l’état réseau, en particulier pour les arcs éloignés du point actuel. Plus précisément, à chaque fois qu’un utilisateur atteint une intersection, il considère l’utilité d’un certain nombre d’arcs futurs, puis une estimation est faite pour le restant du chemin jusqu’à la destination. Le modèle de choix de route est implanté dans le cadre d’un modèle de simulation de trafic par événements discrets. Le modèle ainsi construit est testé sur un modèle de réseau routier réel afin d’étudier sa performance.

Lagrangian-informed mixed integer programming reformulations

La programmation linéaire en nombres entiers est une approche robuste qui permet de résoudre rapidement de grandes instances de problèmes d'optimisation discrète. Toutefois, les problèmes gagnent constamment en complexité et imposent parfois de fortes limites sur le temps de calcul. Il devient alors nécessaire de développer des méthodes spécialisées afin de résoudre approximativement ces problèmes, tout en calculant des bornes sur leurs valeurs optimales afin de prouver la qualité des solutions obtenues. Nous proposons d'explorer une approche de reformulation en nombres entiers guidée par la relaxation lagrangienne. Après l'identification d'une forte relaxation lagrangienne, un processus systématique permet d'obtenir une seconde formulation en nombres entiers. Cette reformulation, plus compacte que celle de Dantzig et Wolfe, comporte exactement les mêmes solutions entières que la formulation initiale, mais en améliore la borne linéaire: elle devient égale à la borne lagrangienne. L'approche de reformulation permet d'unifier et de généraliser des formulations et des méthodes de borne connues. De plus, elle offre une manière simple d'obtenir des reformulations de moins grandes tailles en contrepartie de bornes plus faibles. Ces reformulations demeurent de grandes tailles. C'est pourquoi nous décrivons aussi des méthodes spécialisées pour en résoudre les relaxations linéaires. Finalement, nous appliquons l'approche de reformulation à deux problèmes de localisation. Cela nous mène à de nouvelles formulations pour ces problèmes; certaines sont de très grandes tailles, mais nos méthodes de résolution spécialisées les rendent pratiques.

Études des premières étapes d’oligomérisation de la région Non-Aβ Component de l’a-synucléine et de Aβ1-40

Les protéines amyloïdes sont retrouvées sous forme de fibres dans de nombreuses maladies neurodégénératives. En tentant d’élucider le mécanisme de fibrillation, les chercheurs ont découvert que cette réaction se fait par un phénomène de nucléation passant par des oligomères. Il semblerait que ces espèces soient la principale cause de la toxicité observée dans les cellules des patients atteints d’amyloïdose. C’est pourquoi un intérêt particulier est donc porté aux premières étapes d’oligomérisation. Dans ce mémoire, nous nous intéressons à une séquence d’acide aminé fortement hydrophobe de l’α-synucléine appelée composante non β -amyloïde (Non-Amyloid β Component ou NAC). Cette dernière est retrouvée sous forme de fibres dans les corps et les neurites de Lewy des patients atteints de la maladie de Parkinson. De plus, elle constitue une composante minoritaire des fibres impliquées dans la maladie d’Alzheimer. Nous avons observé les changements structuraux qui ont lieu pour le monomère, le dimère et le trimère de la séquence NAC de l’α-synucléine. Nous nous sommes aussi intéressés aux conséquences structurelles observées dans des oligomères hétérogènes qui impliqueraient, Aβ1−40. Pour cela nous utilisons des dynamiques moléculaires, d’échange de répliques couplées au potentiel gros-grain, OPEP. Nous constatons une disparition des hélices α au profit des feuillets β , ainsi que le polymorphisme caractéristique des fibres amyloïdes. Certaines régions se sont démarquées par leurs capacités à former des feuillets β . La disparition de ces régions lorsque NAC est combinée à Aβ laisse entrevoir l’importance de l’emplacement des résidus hydrophobes dans des structures susceptibles de former des fibres amyloïdes.

What is reflection? A conceptual analysis of major definitions and a proposal of a five-component definition and model

La réflexion est considérée comme un élément significatif de la pédagogie et de la pratique médicales sans qu’il n’existe de consensus sur sa définition ou sur sa modélisation. Comme la réflexion prend concurremment plusieurs sens, elle est difficile à opérationnaliser. Une définition et un modèle standard sont requis afin d’améliorer le développement d’applications pratiques de la réflexion. Dans ce mémoire, nous identifions, explorons et analysons thématiquement les conceptualisations les plus influentes de la réflexion, et développons de nouveaux modèle et définition. La réflexion est définie comme le processus de s’engager (le « soi » (S)) dans des interactions attentives, critiques, exploratoires et itératives (ACEI) avec ses pensées et ses actions (PA), leurs cadres conceptuels sous-jacents (CC), en visant à les changer et en examinant le changement lui-même (VC). Notre modèle conceptuel comprend les cinq composantes internes de la réflexion et les éléments extrinsèques qui l’influencent.

New insights into small molecules inhibitors and protein-protein interactions of VirB8 : a critical conserved component of the type IV secretion system.

Les systèmes bactériens de sécrétion de type IV (T4SS) sont constitués d’un ensemble de 8 à 12 protéines conservées. Ces dernières sont utilisées lors de la translocation de protéines, la translocation de complexes ADN-protéines mais aussi pour le transport de ces derniers au travers de la membrane cellulaire. Les T4SS, en tant que facteurs de virulence pour beaucoup de pathogènes comme Brucella suis, sont donc d’excellents modèles cibles pour le développement de médicaments d’antivirulence. Ces médicaments, en privant le pathogène de son facteur essentiel de virulence : le T4SS, constituent une alternative ou encore une amélioration des traitements antibiotiques utilisés actuellement. VirB8, un facteur d’assemblage conservé dans le T4SS, forme des dimères qui sont importants pour la fonction des T4SS dans ces pathogènes. De par ses interactions multiples, VirB8 est un excellent modèle pour l’analyse des facteurs d’assemblage mais aussi en tant que cible de médicaments qui empêcheraient son interaction avec d’autres protéines et qui, in fine, désarmeraient les bactéries en les privant de leur fonctions essentielles de virulence. À ce jour, nous savons qu’il existe un équilibre monomère-dimère et un processus d’homodimerization de VirB8 dont l’importance est vitale pour la fonctionnement biologique des T4SSs. En se basant sur des essais quantitatifs d’interaction, nous avons identifié (i) des sites potentiels d’interaction avec d’autres protéines VirB du T4SS mais aussi (ii) isolé des petites molécules inhibitrices afin de tester la fonction protéique de VirB8. Afin de déterminer les acides aminés importants pour l’hétérodimérization de VirB8 avec VirB10, nous avons effectué des expériences de mutagenèse aléatoire, de phage display et d’arrimage moléculaire in silico. Ces expériences ont démontré l’importance de trois acides aminés localisés sur le feuillet β : R160, S162, T164 et I165. Ces derniers seraient importants pour l’association de VirB8 avec VirB10 étant donné que leur mutagenèse entraine une diminution de la formation du complexe VirB8-VirB10. L’objectif actuel de notre projet de recherche est de pouvoir mieux comprendre mais aussi d’évaluer le rôle de VirB8 dans l’assemblage du T4SS. Grace à un méthode de criblage adaptée à partir de la structure de VirB8, nous avons pu identifié une petite molécule inhibitrice BAR-068, qui aurait un rôle prometteur dans l’inhibition du T4SS. Nous avons utilisé la spectroscopie par fluorescence, l’essai à deux hybrides, le cross-linking et la cristallographie afin de déterminer le mécanisme d'interaction existant entre VirB8 et BAR-068. Ces travaux pourraient permettre de nombreuses avancées, notamment en termes de compréhension des mécanismes d’inhibition du T4SS. Notre objectif ultime est de pouvoir caractériser la séquence d’évènements essentiels à l’assemblage et au fonctionnement du T4SS. De manière globale, notre projet de recherche permettrait de révéler les grands principes d’assemblage des protéines membranaires, les processus de sécrétion de protéines chez les bactéries mais aussi de proposer une nouvelle stratégie lors du développement de drogues antimicrobiennes.

Three Component Mannich Reaction and 1,5-Benzodiazepine Synthesis Catalyzed by a Tetranitrile-Silver Complex

This manuscript describes the first example of silver ion complex of a dendritic tetranitrile ligand catalyzed one-pot three component Mannich reaction and 1,5-benzodiazepine synthesis. The catalyst can be separated from the products by a change in the solvent. The catalyst is reusable.

Studies on Metallocene Polyolefin and Polyvinyl Chloride for Blood and Blood Component Storage Applications

Plasticized poly(vinyl chloride) (pPVC), although a major player in the medical field, is at present facing lot of criticism due to some of its limitations like the leaching out of the toxic plasticizer, di ethylhexyl phthalate (DEHP) to the medium and the emission of an environmental pollutant,dioxin gas,at the time of the post use disposal of PVC Products by incineration. Due to these reasons, efforts are on to reduce the use of pPVC considerably in the medical field and to find viable alternative materials. The present study has been undertaken in this context to find a suitable material for the manufacture of medical aids in place of pPVC. The main focus of this study has been to find out a non-DEHP material as plasticizer for pPVC and another suitable material for the complete repalcement of pPVC for blood/ blood component storage applications.Two approaches have been undertaken for this purpose-(1)the controversial plasticizer, DEHP has been partially replaced by polymeric plasticizers(2) an alternative material, namely, metallocene polyolefin (mPO) has been used and suitably modified to match the properties of flexible PVC used for blood and blood component storage applications.

Investigations on nanosecond laser produced plasma in air from the multi-component material YBa2Cu3O7

The laser produced plasma from the multi-component target YBa2CU3O7 was analyzed using Michelson interferometry and time resolved emission spectroscopy. The interaction of 10 ns pulses of 1.06 mum radiation from a Q-switched Nd:YAG laser at laser power densities ranging from 0.55 GW cm-2 to 1.5 GW cm-2 has been studied. Time resolved spectral measurements of the plasma evolution show distinct features at different points in its temporal history. For a time duration of less than 55 ns after the laser pulse (for a typical laser power density of 0.8 GW cm-2, the emission spectrum is dominated by black-body radiation. During cooling after 55 ns the spectral emission consists mainly of neutral and ionic species. Line averaged electron densities were deduced from interferometric line intensity measurements at various laser power densities. Plasma electron densities are of the order of 1017 cm-3 and the plasma temperature at the core region is about 1 eV. The measurement of plasma emission line intensities of various ions inside the plasma gave evidence of multiphoton ionization of the elements constituting the target at low laser power densities. At higher laser power densities the ionization mechanism is collision dominated. For elements such as nitrogen present outside the target, ionization is due to collisions only.

Reinforcement Learning Approaches to Power System Scheduling

One major component of power system operation is generation scheduling. The objective of the work is to develop efficient control strategies to the power scheduling problems through Reinforcement Learning approaches. The three important active power scheduling problems are Unit Commitment, Economic Dispatch and Automatic Generation Control. Numerical solution methods proposed for solution of power scheduling are insufficient in handling large and complex systems. Soft Computing methods like Simulated Annealing, Evolutionary Programming etc., are efficient in handling complex cost functions, but find limitation in handling stochastic data existing in a practical system. Also the learning steps are to be repeated for each load demand which increases the computation time.Reinforcement Learning (RL) is a method of learning through interactions with environment. The main advantage of this approach is it does not require a precise mathematical formulation. It can learn either by interacting with the environment or interacting with a simulation model. Several optimization and control problems have been solved through Reinforcement Learning approach. The application of Reinforcement Learning in the field of Power system has been a few. The objective is to introduce and extend Reinforcement Learning approaches for the active power scheduling problems in an implementable manner. The main objectives can be enumerated as:(i) Evolve Reinforcement Learning based solutions to the Unit Commitment Problem.(ii) Find suitable solution strategies through Reinforcement Learning approach for Economic Dispatch. (iii) Extend the Reinforcement Learning solution to Automatic Generation Control with a different perspective. (iv) Check the suitability of the scheduling solutions to one of the existing power systems.First part of the thesis is concerned with the Reinforcement Learning approach to Unit Commitment problem. Unit Commitment Problem is formulated as a multi stage decision process. Q learning solution is developed to obtain the optimwn commitment schedule. Method of state aggregation is used to formulate an efficient solution considering the minimwn up time I down time constraints. The performance of the algorithms are evaluated for different systems and compared with other stochastic methods like Genetic Algorithm.Second stage of the work is concerned with solving Economic Dispatch problem. A simple and straight forward decision making strategy is first proposed in the Learning Automata algorithm. Then to solve the scheduling task of systems with large number of generating units, the problem is formulated as a multi stage decision making task. The solution obtained is extended in order to incorporate the transmission losses in the system. To make the Reinforcement Learning solution more efficient and to handle continuous state space, a fimction approximation strategy is proposed. The performance of the developed algorithms are tested for several standard test cases. Proposed method is compared with other recent methods like Partition Approach Algorithm, Simulated Annealing etc.As the final step of implementing the active power control loops in power system, Automatic Generation Control is also taken into consideration.Reinforcement Learning has already been applied to solve Automatic Generation Control loop. The RL solution is extended to take up the approach of common frequency for all the interconnected areas, more similar to practical systems. Performance of the RL controller is also compared with that of the conventional integral controller.In order to prove the suitability of the proposed methods to practical systems, second plant ofNeyveli Thennal Power Station (NTPS IT) is taken for case study. The perfonnance of the Reinforcement Learning solution is found to be better than the other existing methods, which provide the promising step towards RL based control schemes for practical power industry.Reinforcement Learning is applied to solve the scheduling problems in the power industry and found to give satisfactory perfonnance. Proposed solution provides a scope for getting more profit as the economic schedule is obtained instantaneously. Since Reinforcement Learning method can take the stochastic cost data obtained time to time from a plant, it gives an implementable method. As a further step, with suitable methods to interface with on line data, economic scheduling can be achieved instantaneously in a generation control center. Also power scheduling of systems with different sources such as hydro, thermal etc. can be looked into and Reinforcement Learning solutions can be achieved.

An Efficient Multi-component Synthesis of 6-Amino-3-methyl-4-Aryl-2,4- dihydropyrano[2,3-c]Pyrazole-5-carbonitriles

Multi-component reactions are effective in building complex molecules in a single step in a minimum amount of time and with facile isolation procedures; they have high economy1–7 and thus have become a powerful synthetic strategy in recent years.8–10 The multicomponent protocols are even more attractive when carried out in aqueous medium. Water offers several benefits, including control over exothermicity, and the isolation of products can be carried out by single phase separation technique. Pyranopyrazoles are a biologically important class of heterocyclic compounds and in particular dihydropyrano[2,3-c]pyrazoles play an essential role in promoting biological activity and represent an interesting template in medicinal chemistry. Heterocyclic compounds bearing the 4-H pyran unit have received much attention in recent years as they constitute important precursors for promising drugs.11–13 Pyrano[2,3-c]pyrazoles exhibit analgesic,14 anti-cancer,15 anti-microbial and anti-inflammatory16 activity. Furthermore dihydropyrano[2,3-c]pyrazoles show molluscidal activity17,18 and are used in a screening kit for Chk 1 kinase inhibitor activity.19,20 They also find applications as pharmaceutical ingredients and bio-degradable agrochemicals.21–29 Junek and Aigner30 first reported the synthesis of pyrano[2,3-c]pyrazole derivatives from 3-methyl-1-phenylpyrazolin-5-one and tetracyanoethylene in the presence of triethylamine. Subsequently, a number of synthetic approaches such as the use of triethylamine,31 piperazine,32 piperidine,33 N-methylmorpholine in ethanol,34 microwave irradiation,35,36 solvent-free conditions,37–39 cyclodextrins (CDs),40 different bases in water,41 γ -alumina,42 and l-proline43 have been reported for the synthesis of 6-amino-4-alkyl/aryl-3-methyl- 2,4-dihydropyrano[2,3-c]pyrazole-5-carbonitriles. Recently, tetraethylammonium bromide (TEABr) has emerged as mild, water-tolerant, eco-friendly and inexpensive catalyst. To the best of our knowledge, quaternary ammonium salts, more specifically TEABr, have notbeen used as catalysts for the synthesis of pyrano[2,3-c]pyrazoles, and we decided to investigate the application of TEABr as a catalyst for the synthesis of a series of pyrazole-fused pyran derivatives via multi-component reactions

Spectral clustering independent component analysis for tissue classification from brain MRI

A spectral angle based feature extraction method, Spectral Clustering Independent Component Analysis (SC-ICA), is proposed in this work to improve the brain tissue classification from Magnetic Resonance Images (MRI). SC-ICA provides equal priority to global and local features; thereby it tries to resolve the inefficiency of conventional approaches in abnormal tissue extraction. First, input multispectral MRI is divided into different clusters by a spectral distance based clustering. Then, Independent Component Analysis (ICA) is applied on the clustered data, in conjunction with Support Vector Machines (SVM) for brain tissue analysis. Normal and abnormal datasets, consisting of real and synthetic T1-weighted, T2-weighted and proton density/fluid-attenuated inversion recovery images, were used to evaluate the performance of the new method. Comparative analysis with ICA based SVM and other conventional classifiers established the stability and efficiency of SC-ICA based classification, especially in reproduction of small abnormalities. Clinical abnormal case analysis demonstrated it through the highest Tanimoto Index/accuracy values, 0.75/98.8%, observed against ICA based SVM results, 0.17/96.1%, for reproduced lesions. Experimental results recommend the proposed method as a promising approach in clinical and pathological studies of brain diseases

Brain Tissue Classification from Multispectral MRI by Wavelet based Principal Component Analysis

In this paper, we propose a multispectral analysis system using wavelet based Principal Component Analysis (PCA), to improve the brain tissue classification from MRI images. Global transforms like PCA often neglects significant small abnormality details, while dealing with a massive amount of multispectral data. In order to resolve this issue, input dataset is expanded by detail coefficients from multisignal wavelet analysis. Then, PCA is applied on the new dataset to perform feature analysis. Finally, an unsupervised classification with Fuzzy C-Means clustering algorithm is used to measure the improvement in reproducibility and accuracy of the results. A detailed comparative analysis of classified tissues with those from conventional PCA is also carried out. Proposed method yielded good improvement in classification of small abnormalities with high sensitivity/accuracy values, 98.9/98.3, for clinical analysis. Experimental results from synthetic and clinical data recommend the new method as a promising approach in brain tissue analysis.

Wavelet based Independent Component Analysis for Multispectral Brain Tissue Classification

Multispectral analysis is a promising approach in tissue classification and abnormality detection from Magnetic Resonance (MR) images. But instability in accuracy and reproducibility of the classification results from conventional techniques keeps it far from clinical applications. Recent studies proposed Independent Component Analysis (ICA) as an effective method for source signals separation from multispectral MR data. However, it often fails to extract the local features like small abnormalities, especially from dependent real data. A multisignal wavelet analysis prior to ICA is proposed in this work to resolve these issues. Best de-correlated detail coefficients are combined with input images to give better classification results. Performance improvement of the proposed method over conventional ICA is effectively demonstrated by segmentation and classification using k-means clustering. Experimental results from synthetic and real data strongly confirm the positive effect of the new method with an improved Tanimoto index/Sensitivity values, 0.884/93.605, for reproduced small white matter lesions