Approximation de la distribution a posteriori d'un modèle Gamma-Poisson hiérarchique à effets mixtes

La méthode que nous présentons pour modéliser des données dites de "comptage" ou données de Poisson est basée sur la procédure nommée Modélisation multi-niveau et interactive de la régression de Poisson (PRIMM) développée par Christiansen et Morris (1997). Dans la méthode PRIMM, la régression de Poisson ne comprend que des effets fixes tandis que notre modèle intègre en plus des effets aléatoires. De même que Christiansen et Morris (1997), le modèle étudié consiste à faire de l'inférence basée sur des approximations analytiques des distributions a posteriori des paramètres, évitant ainsi d'utiliser des méthodes computationnelles comme les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Les approximations sont basées sur la méthode de Laplace et la théorie asymptotique liée à l'approximation normale pour les lois a posteriori. L'estimation des paramètres de la régression de Poisson est faite par la maximisation de leur densité a posteriori via l'algorithme de Newton-Raphson. Cette étude détermine également les deux premiers moments a posteriori des paramètres de la loi de Poisson dont la distribution a posteriori de chacun d'eux est approximativement une loi gamma. Des applications sur deux exemples de données ont permis de vérifier que ce modèle peut être considéré dans une certaine mesure comme une généralisation de la méthode PRIMM. En effet, le modèle s'applique aussi bien aux données de Poisson non stratifiées qu'aux données stratifiées; et dans ce dernier cas, il comporte non seulement des effets fixes mais aussi des effets aléatoires liés aux strates. Enfin, le modèle est appliqué aux données relatives à plusieurs types d'effets indésirables observés chez les participants d'un essai clinique impliquant un vaccin quadrivalent contre la rougeole, les oreillons, la rub\'eole et la varicelle. La régression de Poisson comprend l'effet fixe correspondant à la variable traitement/contrôle, ainsi que des effets aléatoires liés aux systèmes biologiques du corps humain auxquels sont attribués les effets indésirables considérés.

Analytical strategies for the comprehensive profiling of histone post translational modifications by mass spectrometry and implications for functional analyses

Le long bio-polymère d'ADN est condensé à l’intérieur du noyau des cellules eukaryotes à l'aide de petites protéines appelées histones. En plus de leurs fonctions condensatrices,ces histones sont également la cible de nombreuses modifications post-traductionnelles(MPT), particulièrement au niveau de leur section N-terminale. Ces modifications réversibles font partie d’un code d’histones épi-génétique transmissible qui orchestre et module dynamiquement certains événements impliquant la chromatine, tels l’activation et la désactivation de gènes ainsi que la duplication et la réparation d’ADN. Ces modifications sont impliquées subséquemment dans la signalisation et la progression de cancers, tels que la leucémie. En conséquence, l'élucidation des modifications d’histones est importante pour comprendre leurs fonctions biologiques. Une méthodologie analytique a été mise au point en laboratoire pour isoler, détecter, et quantifier les MPT d’histones en utilisant une approche rapide à deux volets à l’aide d’outils bioinformatiques spécialisés. La méthodologie développée en laboratoire a été validée en utilisant des histones de souche sauvage ainsi que deux types d’histones mutants déficients en enzymes acétyltransferase. Des trois sources d’histones utilisées, la seule MPT qui a démontré un changement significatif est l’acétylation de l’histone H3 à lysine 56 (H3K56ac). L’expression et la stoechiométrie de cette MPT, issue de cellules de souche sauvage et de cellules mutantes, ont été déterminées avec précision et comparées. Les fonctions de balayage polyvalentes d'un instrument à trappe ionique quadrupôle linéaire hybride ont été utilisées pour améliorer la détection de protéines intactes. Le mode de balayage « enhanced multiply charged » (EMC) a été modifié pour contenir et détecter les ions de protéines intactes situées dans la trappe ionique linéaire. Ce mode de balayage nommé « targeted EMC » (tEMC) a permis de quadrupler le niveau de sensibilité (signal/interférence), et quintupler la résolution du mode de balayage conventionnel. De plus, la capacité de séparation des charges du tEMC a réduit de façon significative les effets de « space charge » dans la trappe ionique linéaire. La résolution supérieure du mode tEMC a permis de différencier plusieurs isoformes modifiées, particulièrement pour l’histone H3. L’analyse des peptides d’histones trypsiques à l’aide du mode de balayage « MRM » a permis le séquençage et la quantification de MPT avec un haut degré de précision. La seule MPT qui était sous-exprimée entre l’histone de souche sauvage et le mutant DOT1L fut la méthylation de l’histone H3 lysine 79(H3K79me1). Les effets de deux inhibiteurs d’enzymes HDAC (HDACi) sur l’expression de MPT d’histone ont été évalués en utilisant la méthodologie analytique mentionnée. Les histones extraites de cellules normales et cancéreuses ont été exposées à du Vorinostat(SAHA) ou du Entinostat (MS-275) pour une période de 24 à 72 heures. Deux histones furent principalement affectées, soit H3 et H4. Étonnamment, les mêmes effets n'ont pas été détectés lorsque les cellules normales ont été traitées avec le HDACi pour une période de 48 à 72 heures. Une méthode absolue de quantification avec une courbe d’étalonnage a été développée pour le peptide H3K56ac. Contrairement à certaines publications, nos résultats démontrent que cette MPT est présente dans les cellules mammifères avec une stoechiométrie très basse (< 0,1%) et n'est pas surexprimée de façon significative après le traitement au HDACi.

Identification de nouveaux substrats des kinases Erk1/2 par une approche bio-informatique, pharmacologique et phosphoprotéomique

La phosphorylation est une modification post-traductionnelle omniprésente des protéines Cette modification est ajoutée et enlevée par l’activité enzymatique respective des protéines kinases et phosphatases. Les kinases Erk1/2 sont au cœur d’une voie de signalisation importante qui régule l’activité de protéines impliquées dans la traduction, le cycle cellulaire, le réarrangement du cytosquelette et la transcription. Ces kinases sont aussi impliquées dans le développement de l’organisme, le métabolisme du glucose, la réponse immunitaire et la mémoire. Différentes pathologies humaines comme le diabète, les maladies cardiovasculaires et principalement le cancer, sont associées à une perturbation de la phosphorylation sur les différents acteurs de cette voie. Considérant l’importance biologique et clinique de ces deux kinases, connaître l’étendue de leur activité enzymatique pourrait mener au développement de nouvelles thérapies pharmacologiques. Dans ce contexte, l’objectif principal de cette thèse était de mesurer l’influence de cette voie sur le phosphoprotéome et de découvrir de nouveaux substrats des kinases Erk1/2. Une étude phosphoprotéomique de cinétique d’inhibition pharmacologique de la voie de signalisation Erk1/2 a alors été entreprise. Le succès de cette étude était basé sur trois technologies clés, soit l’enrichissement des phosphopeptides avec le dioxyde de titane, la spectrométrie de masse haut débit et haute résolution, et le développement d’une plateforme bio-informatique nommée ProteoConnections. Cette plateforme permet d’organiser les données de protéomique, évaluer leur qualité, indiquer les changements d’abondance et accélérer l’interprétation des données. Une fonctionnalité distinctive de ProteoConnections est l’annotation des sites phosphorylés identifiés (kinases, domaines, structures, conservation, interactions protéiques phospho-dépendantes). Ces informations ont été essentielles à l’analyse des 9615 sites phosphorylés sur les 2108 protéines identifiées dans cette étude, soit le plus large ensemble rapporté chez le rat jusqu’à ce jour. L’analyse des domaines protéiques a révélé que les domaines impliqués dans les interactions avec les protéines, les acides nucléiques et les autres molécules sont les plus fréquemment phosphorylés et que les sites sont stratégiquement localisés pour affecter les interactions. Un algorithme a été implémenté pour trouver les substrats potentiels des kinases Erk1/2 à partir des sites identifiés selon leur motif de phosphorylation, leur cinétique de stimulation au sérum et l’inhibition pharmacologique de Mek1/2. Une liste de 157 substrats potentiels des kinases Erk1/2 a ainsi été obtenue. Parmi les substrats identifiés, douze ont déjà été rapportés et plusieurs autres ont des fonctions associées aux substrats déjà connus. Six substrats (Ddx47, Hmg20a, Junb, Map2k2, Numa1, Rras2) ont été confirmés par un essai kinase in vitro avec Erk1. Nos expériences d’immunofluorescence ont démontré que la phosphorylation de Hmg20a sur la sérine 105 par Erk1/2 affecte la localisation nucléocytoplasmique de cette protéine. Finalement, les phosphopeptides isomériques positionnels, soit des peptides avec la même séquence d’acides aminés mais phosphorylés à différentes positions, ont été étudiés avec deux nouveaux algorithmes. Cette étude a permis de déterminer leur fréquence dans un extrait enrichi en phosphopeptides et d’évaluer leur séparation par chromatographie liquide en phase inverse. Une stratégie analytique employant un des algorithmes a été développée pour réaliser une analyse de spectrométrie de masse ciblée afin de découvrir les isomères ayant été manqués par la méthode d’analyse conventionnelle.

An algorithm for identifying agent-k-linked allocations in economies with indivisibilities

We consider envy-free (and budget-balanced) rules that are least manipulable with respect to agents counting or with respect to utility gains. Recently it has been shown that for any profile of quasi-linear preferences, the outcome of any such least manipulable envy-free rule can be obtained via agent-k-linked allocations. This note provides an algorithm for identifying agent-k-linked allocations.

A robust algorithm for segmenting fluorescence images and its application to single-molecule counting

La microscopie par fluorescence de cellules vivantes produit de grandes quantités de données. Ces données sont composées d’une grande diversité au niveau de la forme des objets d’intérêts et possèdent un ratio signaux/bruit très bas. Pour concevoir un pipeline d’algorithmes efficaces en traitement d’image de microscopie par fluorescence, il est important d’avoir une segmentation robuste et fiable étant donné que celle-ci constitue l’étape initiale du traitement d’image. Dans ce mémoire, je présente MinSeg, un algorithme de segmentation d’image de microscopie par fluorescence qui fait peu d’assomptions sur l’image et utilise des propriétés statistiques pour distinguer le signal par rapport au bruit. MinSeg ne fait pas d’assomption sur la taille ou la forme des objets contenus dans l’image. Par ce fait, il est donc applicable sur une grande variété d’images. Je présente aussi une suite d’algorithmes pour la quantification de petits complexes dans des expériences de microscopie par fluorescence de molécules simples utilisant l’algorithme de segmentation MinSeg. Cette suite d’algorithmes a été utilisée pour la quantification d’une protéine nommée CENP-A qui est une variante de l’histone H3. Par cette technique, nous avons trouvé que CENP-A est principalement présente sous forme de dimère.

A heuristic algorithm for the Capacitated Vehicle Routing Problem with Synchronized Pick-ups and Drop-offs : a case study for medications delivery and supervision in DR Congo

Dans des contextes de post-urgence tels que le vit la partie occidentale de la République Démocratique du Congo (RDC), l’un des défis cruciaux auxquels font face les hôpitaux ruraux est de maintenir un niveau de médicaments essentiels dans la pharmacie. Sans ces médicaments pour traiter les maladies graves, l’impact sur la santé de la population est significatif. Les hôpitaux encourent également des pertes financières dues à la péremption lorsque trop de médicaments sont commandés. De plus, les coûts du transport des médicaments ainsi que du superviseur sont très élevés pour les hôpitaux isolés ; les coûts du transport peuvent à eux seuls dépasser ceux des médicaments. En utilisant la province du Bandundu, RDC pour une étude de cas, notre recherche tente de déterminer la faisabilité (en termes et de la complexité du problème et des économies potentielles) d’un problème de routage synchronisé pour la livraison de médicaments et pour les visites de supervision. Nous proposons une formulation du problème de tournées de véhicules avec capacité limitée qui gère plusieurs exigences nouvelles, soit la synchronisation des activités, la préséance et deux fréquences d’activités. Nous mettons en œuvre une heuristique « cluster first, route second » avec une base de données géospatiales qui permet de résoudre le problème. Nous présentons également un outil Internet qui permet de visualiser les solutions sur des cartes. Les résultats préliminaires de notre étude suggèrent qu’une solution synchronisée pourrait offrir la possibilité aux hôpitaux ruraux d’augmenter l’accessibilité des services médicaux aux populations rurales avec une augmentation modique du coût de transport actuel.

Array pattern nulling by element position perturbations using a genetic algorithm

A genetic algorithm has been used for null steering in phased and adaptive arrays . It has been shown that it is possible to steer the array null s precisely to the required interference directions and to achieve any prescribed null depths . A comparison with the results obtained from the analytic solution shows the advantages of using the genetic algorithm for null steering in linear array patterns

Analytical Equations for Compact Dual Frequency Microstrip Antenna

Design equations are presented for calculating the resonance frequencies for a compact dual frequency arrow-shaped microstrip antenna. This provides a fast and simple way to predict the resonant frequencies of the antenna. The antenna is also analyzed using the IE3D simulation package. The theoretical predictions are found to be very close to the IE3D results and thus establish the validity of the design formulae

An analytical study of the power distribution pattterns of silica waveguides with high paraboloic cylindrical deformation

An attempt is made to determine the relative power distribution in a step-index parabolic cylindrical waveguide (PCW) with high deformation across the direction of propagation. The guide is assumed to be made of silica. The scalar field approximation is employed for the analysis under which a vanishing refractive-index (RI) difference in the waveguide materials is considered. Further, no approximation for folds- is used in the analytical treatment. Due to the geometry of such waceguides, PCWs lose the well-defined modal discreteness, and a kind of mode bunching is observed instead, which becomes much more prominent in PCWs with high bends. However, with the increase in cross-sectional size, the mode-bunching tendency is slightly reduced. The general expressions for power in the guiding and nonguiding sections are obtained, and the fractional power patterns in all of the sections are presented for PCWs of various cross-sectional dimensions. It is observed that the confinement of power in the core section is increased for PCWs of larger cross-sectional size. Moreover, a fairly uniform distribution of power is seen over the modes having intermediate values of propagation constants

Analytical Investigations 0n Collapse of Cylindrical Submarine Shells

Submarine hull structure is a watertight envelope, under hydrostatic pressure when in operation. Stiffened cylindrical shells constitute the major portion of these submarine hulls and these thin shells under compression are susceptible to buckling failure. Normally loss of stability occurs at the limit point rather than at the bifurcation point and the stability analysis has to consider the change in geometry at each load step. Hence geometric nonlinear analysis of the shell forms becomes. a necessity. External hydrostatic pressure will follow the deformed configuration of the shell and hence follower force effect has to be accounted for. Computer codes have been developed based on all-cubic axisymmetric cylindrical shell finite element and discrete ring stiffener element for linear elastic, linear buckling and geometric nonIinear analysis of stiffened cylindrical shells. These analysis programs have the capability to treat hydrostatic pressure as a radial load and as a follower force. Analytical investigations are carried out on two attack submarine cylindrical hull models besides standard benchmark problems. In each case, the analysis has been carried out for interstiffener, interdeepframe and interbulkhead configurations. The shell stiffener attachment in each of this configuration has been represented by the simply supported-simply supported, clamped-clamped and fixed-fixed boundary conditions in this study. The results of the analytical investigations have been discussed and the observations and conclusions are described. Rotation restraint at the ends is influential for interstiffener and interbulkhead configurations and the significance of axial restraint becomes predominant in the interbulkhead configuration. The follower force effect of hydrostatic pressure is not significant in interstiffener and interdeepframe configurations where as it has very high detrimental effect on buckling pressure on interbulkhead configuration. The geometric nonlinear interbulkhead analysis incorporating follower force effect gives the critical value of buckling pressure and this analysis is recommended for the determination of collapse pressure of stiffened cylindrical submarine shells.

Mean Squared Residue Based Biclustering Algorithms for the Analysis of Gene Expression Data

Computational Biology is the research are that contributes to the analysis of biological data through the development of algorithms which will address significant research problems.The data from molecular biology includes DNA,RNA ,Protein and Gene expression data.Gene Expression Data provides the expression level of genes under different conditions.Gene expression is the process of transcribing the DNA sequence of a gene into mRNA sequences which in turn are later translated into proteins.The number of copies of mRNA produced is called the expression level of a gene.Gene expression data is organized in the form of a matrix. Rows in the matrix represent genes and columns in the matrix represent experimental conditions.Experimental conditions can be different tissue types or time points.Entries in the gene expression matrix are real values.Through the analysis of gene expression data it is possible to determine the behavioral patterns of genes such as similarity of their behavior,nature of their interaction,their respective contribution to the same pathways and so on. Similar expression patterns are exhibited by the genes participating in the same biological process.These patterns have immense relevance and application in bioinformatics and clinical research.Theses patterns are used in the medical domain for aid in more accurate diagnosis,prognosis,treatment planning.drug discovery and protein network analysis.To identify various patterns from gene expression data,data mining techniques are essential.Clustering is an important data mining technique for the analysis of gene expression data.To overcome the problems associated with clustering,biclustering is introduced.Biclustering refers to simultaneous clustering of both rows and columns of a data matrix. Clustering is a global whereas biclustering is a local model.Discovering local expression patterns is essential for identfying many genetic pathways that are not apparent otherwise.It is therefore necessary to move beyond the clustering paradigm towards developing approaches which are capable of discovering local patterns in gene expression data.A biclusters is a submatrix of the gene expression data matrix.The rows and columns in the submatrix need not be contiguous as in the gene expression data matrix.Biclusters are not disjoint.Computation of biclusters is costly because one will have to consider all the combinations of columans and rows in order to find out all the biclusters.The search space for the biclustering problem is 2 m+n where m and n are the number of genes and conditions respectively.Usually m+n is more than 3000.The biclustering problem is NP-hard.Biclustering is a powerful analytical tool for the biologist.The research reported in this thesis addresses the problem of biclustering.Ten algorithms are developed for the identification of coherent biclusters from gene expression data.All these algorithms are making use of a measure called mean squared residue to search for biclusters.The objective here is to identify the biclusters of maximum size with the mean squared residue lower than a given threshold. All these algorithms begin the search from tightly coregulated submatrices called the seeds.These seeds are generated by K-Means clustering algorithm.The algorithms developed can be classified as constraint based,greedy and metaheuristic.Constarint based algorithms uses one or more of the various constaints namely the MSR threshold and the MSR difference threshold.The greedy approach makes a locally optimal choice at each stage with the objective of finding the global optimum.In metaheuristic approaches particle Swarm Optimization(PSO) and variants of Greedy Randomized Adaptive Search Procedure(GRASP) are used for the identification of biclusters.These algorithms are implemented on the Yeast and Lymphoma datasets.Biologically relevant and statistically significant biclusters are identified by all these algorithms which are validated by Gene Ontology database.All these algorithms are compared with some other biclustering algorithms.Algorithms developed in this work overcome some of the problems associated with the already existing algorithms.With the help of some of the algorithms which are developed in this work biclusters with very high row variance,which is higher than the row variance of any other algorithm using mean squared residue, are identified from both Yeast and Lymphoma data sets.Such biclusters which make significant change in the expression level are highly relevant biologically.