Effet de la microstructure sur les propriétés excitoniques des polymères semi-conducteurs semi-cristallins

Les polymères semi-conducteurs semicristallins sont utilisés au sein de diodes électroluminescentes, transistors ou dispositifs photovoltaïques organiques. Ces matériaux peuvent être traités à partir de solutions ou directement à partir de leur état solide et forment des agrégats moléculaires dont la morphologie dicte en grande partie leurs propriétés optoélectroniques. Le poly(3-hexylthiophène) est un des polymères semi-conducteurs les plus étudiés. Lorsque le poids moléculaire (Mw) des chaînes est inférieur à 50 kg/mol, la microstructure est polycristalline et composée de chaînes formant des empilements-π. Lorsque Mw>50 kg/mol, la morphologie est semicristalline et composée de domaines cristallins imbriquées dans une matrice de chaînes amorphes. À partir de techniques de spectroscopie en continu et ultrarapide et appuyé de modèles théoriques, nous démontrons que la cohérence spatiale des excitons dans ce matériau est légèrement anisotrope et dépend de Mw. Ceci nous permet d’approfondir la compréhension de la relation intime entre le couplage inter et intramoléculaire sur la forme spectrale en absorption et photoluminescence. De plus, nous démontrons que les excitations photogénérées directement aux interfaces entre les domaines cristallins et les régions amorphes génèrent des paires de polarons liés qui se recombinent par effet tunnel sur des échelles de temps supérieures à 10ns. Le taux de photoluminescence à long temps de vie provenant de ces paires de charges dépend aussi de Mw et varie entre ∼10% et ∼40% pour les faibles et hauts poids moléculaires respectivement. Nous fournissons un modèle permettant d’expliquer le processus de photogénération des paires de polarons et nous élucidons le rôle de la microstructure sur la dynamique de séparation et recombinaison de ces espèces.

Les modèles vectoriels et multiplicatifs avec erreurs non-négatives de séries chronologiques.

L'objectif du présent mémoire vise à présenter des modèles de séries chronologiques multivariés impliquant des vecteurs aléatoires dont chaque composante est non-négative. Nous considérons les modèles vMEM (modèles vectoriels et multiplicatifs avec erreurs non-négatives) présentés par Cipollini, Engle et Gallo (2006) et Cipollini et Gallo (2010). Ces modèles représentent une généralisation au cas multivarié des modèles MEM introduits par Engle (2002). Ces modèles trouvent notamment des applications avec les séries chronologiques financières. Les modèles vMEM permettent de modéliser des séries chronologiques impliquant des volumes d'actif, des durées, des variances conditionnelles, pour ne citer que ces applications. Il est également possible de faire une modélisation conjointe et d'étudier les dynamiques présentes entre les séries chronologiques formant le système étudié. Afin de modéliser des séries chronologiques multivariées à composantes non-négatives, plusieurs spécifications du terme d'erreur vectoriel ont été proposées dans la littérature. Une première approche consiste à considérer l'utilisation de vecteurs aléatoires dont la distribution du terme d'erreur est telle que chaque composante est non-négative. Cependant, trouver une distribution multivariée suffisamment souple définie sur le support positif est plutôt difficile, au moins avec les applications citées précédemment. Comme indiqué par Cipollini, Engle et Gallo (2006), un candidat possible est une distribution gamma multivariée, qui impose cependant des restrictions sévères sur les corrélations contemporaines entre les variables. Compte tenu que les possibilités sont limitées, une approche possible est d'utiliser la théorie des copules. Ainsi, selon cette approche, des distributions marginales (ou marges) peuvent être spécifiées, dont les distributions en cause ont des supports non-négatifs, et une fonction de copule permet de tenir compte de la dépendance entre les composantes. Une technique d'estimation possible est la méthode du maximum de vraisemblance. Une approche alternative est la méthode des moments généralisés (GMM). Cette dernière méthode présente l'avantage d'être semi-paramétrique dans le sens que contrairement à l'approche imposant une loi multivariée, il n'est pas nécessaire de spécifier une distribution multivariée pour le terme d'erreur. De manière générale, l'estimation des modèles vMEM est compliquée. Les algorithmes existants doivent tenir compte du grand nombre de paramètres et de la nature élaborée de la fonction de vraisemblance. Dans le cas de l'estimation par la méthode GMM, le système à résoudre nécessite également l'utilisation de solveurs pour systèmes non-linéaires. Dans ce mémoire, beaucoup d'énergies ont été consacrées à l'élaboration de code informatique (dans le langage R) pour estimer les différents paramètres du modèle. Dans le premier chapitre, nous définissons les processus stationnaires, les processus autorégressifs, les processus autorégressifs conditionnellement hétéroscédastiques (ARCH) et les processus ARCH généralisés (GARCH). Nous présentons aussi les modèles de durées ACD et les modèles MEM. Dans le deuxième chapitre, nous présentons la théorie des copules nécessaire pour notre travail, dans le cadre des modèles vectoriels et multiplicatifs avec erreurs non-négatives vMEM. Nous discutons également des méthodes possibles d'estimation. Dans le troisième chapitre, nous discutons les résultats des simulations pour plusieurs méthodes d'estimation. Dans le dernier chapitre, des applications sur des séries financières sont présentées. Le code R est fourni dans une annexe. Une conclusion complète ce mémoire.

Searching for novel gene functions in yeast : identification of thousands of novel molecular interactions by protein-fragment complementation assay followed by automated gene function prediction and high-throughput lipidomics

La compréhension de processus biologiques complexes requiert des approches expérimentales et informatiques sophistiquées. Les récents progrès dans le domaine des stratégies génomiques fonctionnelles mettent dorénavant à notre disposition de puissants outils de collecte de données sur l’interconnectivité des gènes, des protéines et des petites molécules, dans le but d’étudier les principes organisationnels de leurs réseaux cellulaires. L’intégration de ces connaissances au sein d’un cadre de référence en biologie systémique permettrait la prédiction de nouvelles fonctions de gènes qui demeurent non caractérisées à ce jour. Afin de réaliser de telles prédictions à l’échelle génomique chez la levure Saccharomyces cerevisiae, nous avons développé une stratégie innovatrice qui combine le criblage interactomique à haut débit des interactions protéines-protéines, la prédiction de la fonction des gènes in silico ainsi que la validation de ces prédictions avec la lipidomique à haut débit. D’abord, nous avons exécuté un dépistage à grande échelle des interactions protéines-protéines à l’aide de la complémentation de fragments protéiques. Cette méthode a permis de déceler des interactions in vivo entre les protéines exprimées par leurs promoteurs naturels. De plus, aucun biais lié aux interactions des membranes n’a pu être mis en évidence avec cette méthode, comparativement aux autres techniques existantes qui décèlent les interactions protéines-protéines. Conséquemment, nous avons découvert plusieurs nouvelles interactions et nous avons augmenté la couverture d’un interactome d’homéostasie lipidique dont la compréhension demeure encore incomplète à ce jour. Par la suite, nous avons appliqué un algorithme d’apprentissage afin d’identifier huit gènes non caractérisés ayant un rôle potentiel dans le métabolisme des lipides. Finalement, nous avons étudié si ces gènes et un groupe de régulateurs transcriptionnels distincts, non préalablement impliqués avec les lipides, avaient un rôle dans l’homéostasie des lipides. Dans ce but, nous avons analysé les lipidomes des délétions mutantes de gènes sélectionnés. Afin d’examiner une grande quantité de souches, nous avons développé une plateforme à haut débit pour le criblage lipidomique à contenu élevé des bibliothèques de levures mutantes. Cette plateforme consiste en la spectrométrie de masse à haute resolution Orbitrap et en un cadre de traitement des données dédié et supportant le phénotypage des lipides de centaines de mutations de Saccharomyces cerevisiae. Les méthodes expérimentales en lipidomiques ont confirmé les prédictions fonctionnelles en démontrant certaines différences au sein des phénotypes métaboliques lipidiques des délétions mutantes ayant une absence des gènes YBR141C et YJR015W, connus pour leur implication dans le métabolisme des lipides. Une altération du phénotype lipidique a également été observé pour une délétion mutante du facteur de transcription KAR4 qui n’avait pas été auparavant lié au métabolisme lipidique. Tous ces résultats démontrent qu’un processus qui intègre l’acquisition de nouvelles interactions moléculaires, la prédiction informatique des fonctions des gènes et une plateforme lipidomique innovatrice à haut débit , constitue un ajout important aux méthodologies existantes en biologie systémique. Les développements en méthodologies génomiques fonctionnelles et en technologies lipidomiques fournissent donc de nouveaux moyens pour étudier les réseaux biologiques des eucaryotes supérieurs, incluant les mammifères. Par conséquent, le stratégie présenté ici détient un potentiel d’application au sein d’organismes plus complexes.

Étude de dépendance des dynamiques de Polarons avec microstructures des semi-conducteurs polymériques

Cet ouvrage présente une étude portant sur le polymère P3EHT (poly(3-(20-ethyl)hexyl-thiophene)). Parmi les nombreuses caractéristiques de la dynamique des polarons pouvant être étudiées, seules celles liées aux changement de morphologie le seront dans ce travail. De plus, la vérification du modèle HJ permet d’expliquer la photophysique des polymères conjugués, grâce à l’étude des spectres de photoluminescence. L’étude de la dynamique des polarons à travers l’absorption photo-induite en fonction de la fréquence a permis de trouver les durées de vie pour un même échantillon avec des morphologies différentes. Les résultats ont démontré que la morphologie est non seulement fondamentale pour l’étude des polarons, mais consiste aussi en une caractéristique essentielle pour comprendre le nouveau modèle HJ.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.

Segmentation du rein fonctionnel à partir de CTdouble énergie injectés

Les néphropaties (maladie des tissus rénaux) postradiques constituent l'un des facteurs limitants pour l'élaboration des plans de traitement lors des radiothérapies abdominales. Le processus actuel, qui consiste à évaluer la fonctionnalité relative des reins grâce à une scintigraphie gamma deux dimensions, ne permet pas d'identifier les portions fonctionnelles qui pourraient être évitées lors de l' élaboration des plans de traitement. Une méthode permettant de cartographier la fonctionnalité rénale en trois dimensions et d'extraire un contour fonctionnel utilisable lors de la planification a été développée à partir de CT double énergie injectés à l'iode. La concentration en produit de contraste est considérée reliée à la fonctionnalité rénale. La technique utilisée repose sur la décomposition à trois matériaux permettant de reconstruire des images en concentration d'iode. Un algorithme de segmentation semi-automatisé basé sur la déformation hiérarchique et anamorphique de surfaces permet ensuite d'extraire le contour fonctionnel des reins. Les premiers résultats obtenus avec des images patient démontrent qu'une utilisation en clinique est envisageable et pourra être bénéfique.

Inférence robuste à la présence des valeurs aberrantes dans les enquêtes

Cette thèse comporte trois articles dont un est publié et deux en préparation. Le sujet central de la thèse porte sur le traitement des valeurs aberrantes représentatives dans deux aspects importants des enquêtes que sont : l’estimation des petits domaines et l’imputation en présence de non-réponse partielle. En ce qui concerne les petits domaines, les estimateurs robustes dans le cadre des modèles au niveau des unités ont été étudiés. Sinha & Rao (2009) proposent une version robuste du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique pour la moyenne des petits domaines. Leur estimateur robuste est de type «plugin», et à la lumière des travaux de Chambers (1986), cet estimateur peut être biaisé dans certaines situations. Chambers et al. (2014) proposent un estimateur corrigé du biais. En outre, un estimateur de l’erreur quadratique moyenne a été associé à ces estimateurs ponctuels. Sinha & Rao (2009) proposent une procédure bootstrap paramétrique pour estimer l’erreur quadratique moyenne. Des méthodes analytiques sont proposées dans Chambers et al. (2014). Cependant, leur validité théorique n’a pas été établie et leurs performances empiriques ne sont pas pleinement satisfaisantes. Ici, nous examinons deux nouvelles approches pour obtenir une version robuste du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique : la première est fondée sur les travaux de Chambers (1986), et la deuxième est basée sur le concept de biais conditionnel comme mesure de l’influence d’une unité de la population. Ces deux classes d’estimateurs robustes des petits domaines incluent également un terme de correction pour le biais. Cependant, ils utilisent tous les deux l’information disponible dans tous les domaines contrairement à celui de Chambers et al. (2014) qui utilise uniquement l’information disponible dans le domaine d’intérêt. Dans certaines situations, un biais non négligeable est possible pour l’estimateur de Sinha & Rao (2009), alors que les estimateurs proposés exhibent un faible biais pour un choix approprié de la fonction d’influence et de la constante de robustesse. Les simulations Monte Carlo sont effectuées, et les comparaisons sont faites entre les estimateurs proposés et ceux de Sinha & Rao (2009) et de Chambers et al. (2014). Les résultats montrent que les estimateurs de Sinha & Rao (2009) et de Chambers et al. (2014) peuvent avoir un biais important, alors que les estimateurs proposés ont une meilleure performance en termes de biais et d’erreur quadratique moyenne. En outre, nous proposons une nouvelle procédure bootstrap pour l’estimation de l’erreur quadratique moyenne des estimateurs robustes des petits domaines. Contrairement aux procédures existantes, nous montrons formellement la validité asymptotique de la méthode bootstrap proposée. Par ailleurs, la méthode proposée est semi-paramétrique, c’est-à-dire, elle n’est pas assujettie à une hypothèse sur les distributions des erreurs ou des effets aléatoires. Ainsi, elle est particulièrement attrayante et plus largement applicable. Nous examinons les performances de notre procédure bootstrap avec les simulations Monte Carlo. Les résultats montrent que notre procédure performe bien et surtout performe mieux que tous les compétiteurs étudiés. Une application de la méthode proposée est illustrée en analysant les données réelles contenant des valeurs aberrantes de Battese, Harter & Fuller (1988). S’agissant de l’imputation en présence de non-réponse partielle, certaines formes d’imputation simple ont été étudiées. L’imputation par la régression déterministe entre les classes, qui inclut l’imputation par le ratio et l’imputation par la moyenne sont souvent utilisées dans les enquêtes. Ces méthodes d’imputation peuvent conduire à des estimateurs imputés biaisés si le modèle d’imputation ou le modèle de non-réponse n’est pas correctement spécifié. Des estimateurs doublement robustes ont été développés dans les années récentes. Ces estimateurs sont sans biais si l’un au moins des modèles d’imputation ou de non-réponse est bien spécifié. Cependant, en présence des valeurs aberrantes, les estimateurs imputés doublement robustes peuvent être très instables. En utilisant le concept de biais conditionnel, nous proposons une version robuste aux valeurs aberrantes de l’estimateur doublement robuste. Les résultats des études par simulations montrent que l’estimateur proposé performe bien pour un choix approprié de la constante de robustesse.

Effets d'un programme d'exercices aérobie et en résistance, combinés, chez les patients atteints de fibrose kystique, intolérants au glucose ou diabétiques

La fibrose kystique (FK) est une des maladies rares la plus fréquente au Canada avec un âge médian de survie de 50.9 ans. Toutefois, l'amélioration de l’espérance de vie est associée à l'émergence de complications secondaires telles que le diabète associé à la FK (DAFK). Présent chez 25 à 40% des adultes, il augmente de 6 fois le risque de morbidité et de mortalité. Plusieurs études sur des populations atteintes de diabète de type 2 ont démontrés les bienfaits de programmes d’exercices combinés (aérobie et résistance) sur l’amélioration du contrôle glycémique. L’objectif de l’étude visait à déterminer si un programme d’exercices combinés permettait d’améliorer les anomalies de la tolérance au glucose et le contrôle glycémique chez les patients atteints de FK. Méthodologie: 18 adultes atteints de FK, sédentaires avec une intolérance au glucose ont été recrutés pour cette étude (8 hommes, 10 femmes, âge: 33 ± 9.4 ans, FEV1 71.5% pred ± 12.5, IMC 23.57 kg/m2 ± 3,4). Les participants ont été assignés au hasard à un groupe contrôle ou exercice. Les tests suivants ont été réalisés avant et après l’intervention : VO2max, HGPO, mesure de l'endurance et de la force musculaire, ainsi qu’un questionnaire sur la qualité de vie. Résultats: 14 participants ont complété le protocole. Les participants du groupe exercice ont amélioré leur valeur de glycémie plasmatique à la 2e heure de l’HGPO (-2.34 +/- 0.87 mmol/L; p <0.01; CI 99.22%), à la 1re heure de l’HGPO (-2.0 mmol/L; p<0.05) et ont présenté une réduction de 17.2% (p<0.05) de l’aire sous la courbe de glucose. Conclusion: Un programme d'exercices combinés améliore le contrôle glycémique chez les patients atteints de FK. Cette approche thérapeutique non-pharmacologique pourrait offrir une intervention ayant le potentiel de retarder l'apparition de DAFK.

Déterminer le lien entre l’hyperglycémie et/ou l’hypoinsulinémie et la dégradation clinique observée avant le diagnostic du Diabète Associé à la Fibrose Kystique.

La Fibrose kystique (FK) est une maladie génétique qui se traduit par une destruction progressive des poumons et éventuellement, à la mort. La principale complication secondaire est le diabète associé à la FK (DAFK). Une dégradation clinique (perte de poids et de la fonction pulmonaire) accélérée est observée avant le diagnostic. L’objectif principal de mon projet de doctorat est de déterminer, par l’intermédiaire du test d’hyperglycémie provoquée par voie orale (HGPO), s’il existe un lien entre l’hyperglycémie et/ou l’hypoinsulinémie et la dégradation clinique observée avant le diagnostic du DAFK. Nous allons ainsi évaluer l’importance des temps intermédiaires de l’HGPO afin de simplifier le diagnostic d’une dysglycémie ainsi que d’établir des nouveaux marqueurs indicateurs de patients à risque d’une détérioration clinique. L’HGPO est la méthode standard utilisée dans la FK pour le diagnostic du DAFK. Nous avons démontré que les valeurs de glycémie obtenues au temps 90-min de l’HGPO seraient suffisantes pour prédire la tolérance au glucose des patients adultes avec la FK, autrement établie à l’aide des valeurs à 2-h de l’HGPO. Nous proposons des glycémies à 90-min de l’HGPO supérieure à 9.3 mmol/L et supérieure à 11.5 mmol/L pour détecter l’intolérance au glucose et le DAFK, respectivement. Une cause importante du DAFK est un défaut de la sécrétion d’insuline. Les femmes atteintes de la FK ont un risque plus élevé de développer le DAFK que les hommes, nous avons donc exploré si leur sécrétion était altérée. Contrairement à notre hypothèse, nous avons observé que les femmes avec la FK avaient une sécrétion d’insuline totale plus élevée que les hommes avec la FK, mais à des niveaux comparables aux femmes en santé. Le groupe de tolérance au glucose récemment proposé et nommé indéterminé (INDET : 60-min HGPO > 11.0 mais 2h-HGPO <7.8mmol/L) est à risque élevé de développer le DAFK. Par contre, les caractéristiques cliniques de ce groupe chez les patients adultes avec la FK n’ont pas été établies. Nous avons observé que le groupe INDET a une fonction pulmonaire réduite et similaire au groupe DAFK de novo et aucun des paramètres glucidiques et insulinémiques expliqueraient cette observation. Dans une population pédiatrique de patients avec la FK, une association a été rapportée entre une glycémie élevée à 60-min de l’HGPO et une fonction pulmonaire diminuée. Dans notre groupe de patients adultes avec la FK, il existe une association négative entre la glycémie à 60-min de l’HGPO et la fonction pulmonaire et une corrélation positive entre l’insulinémie à 60-min de l’HGPO et l’indice de masse corporelle (IMC). De plus, les patients avec une glycémie à 60-min HGPO > 11.0 mmol/L ont une fonction pulmonaire diminuée et une sensibilité à l’insuline basse alors que ceux avec une insulinémie à 60-min HGPO < 43.4 μU/mL ont un IMC ainsi qu’une fonction pulmonaire diminués. En conclusion, nous sommes le premier groupe à démontrer que 1) le test d’HGPO peut être raccourci de 30 min sans compromettre la catégorisation de la tolérance au glucose, 2) les femmes avec la FK démontrent une préservation de leur sécrétion de l’insuline, 3) le groupe INDET présente des anomalies précoces de la fonction pulmonaire comparable au groupe DAFK de novo et 4) la glycémie et l’insuline à la première heure de l’HGPO sont associées aux deux éléments clefs de la dégradation clinique. Il est crucial d’élucider les mécanismes pathophysiologiques importants afin de mieux prévoir la survenue de la dégradation clinique précédant le DAFK.

Decreased GyBAA Receptor Function in the Brain Stem during Pancreatic Regeneration in Rats

Gamma amino outyric acid is a major inhibitory neurotrarsr titter in the central nervous system. In the preset study sv, Have investigate(' the alteration of GABA receptor, In t he hrain stem of rats during pancreatic regeneration. Three groups of rats were used for the study: sham operated, 72 It and 7 days partially pancreatectonnsea. GABA was (juan- (ified by [H]GABA receptor iispiacement method. GABA receptor kin: 10, pat at i et•ers were studied by using the binding of F'.](iAhA as ligand to the Triton X-100 treated me,i1,;-:mes a1,J displacement with unlabelled GABA. GhRA,v receptor activity was studied by using the [` -1 h3cuculline and displacement with unlabellecV euculline. ;.\13A content significantly decreased (1' < (1.(101 ) it, 0-e brain stern during the regeneration of pancreas. 'I hl, high affinity (IAI3A receptor binding sho?:ed it sigii'f cant decrease in 131„.,\ (P < 11.01) and K,I 1).05) n 72 h and 7 days after partial pancreatee 'timv. ";:flhicuculline hin(Iing showed it signih eat, 'le ( r(, :,e in /Jn1,s and K,I (P < 0.001) in 72 h pa^.rcreaw,, mised rats when compared with sham wt--tt' as P,n and K,I reversed to near sham after 7 da,s of pancreatectomv. The results sugge,) that GAB A throur,r; ('GABA receptors in brain Atcem has a regulatory uie during active regeneration of pancreas which will have inunense clinical significance in the treatment of cliahetcs.

Brain Glutamate Dehydrogenase Changes In Streptozotocin Diabetic Rats As A Function Of Age

Kinetic parameters of brain glutamate dehydrogenase (GDH) were compared in the brain stem, cerebellum and cerebral cortex of three weeks and one year old streptozotocin (STZ) induced four day diabetic rats with respective controls. A single intrafemoral dose of STZ (60mg/Kg body weight) was administered to induce diabetes in both age groups. After four days the blood glucose levels showed a significant increase in the diabetic animals of both age groups compared with the respective controls. The increase in blood glucose was significant in one year old compared to the three weeks old diabetic rats. The Vmm of the enzyme was decreased in all the brain regions studied, of the three weeks old diabetic rats without any significant change in the Km. In the adult the Vmax of GDH was increased in cerebellum and brain stem but was unchanged in the cerebral cortex. The K. was unchanged in cerebellum and cerebral cortex but was increased in the brain stem. These results suggest there may be an important regulatory role of the glutamate pathway in brain neural network disturbances and neuronal degeneration in diabetes as a function of age.

Studies on function projective synchronization in chaotic and hyperchaotic systems

FPS is a more general form of synchronization. Hyperchaotic systems possessing more than one positive Lypaunov exponent exhibit highly complex behaviour and are more suitable for some applications like secure communications. In this thesis we report studies of FPS and MFPS of a few chaotic and hyperchaotic systems. When all the parameters of the system are known we show that active nonlinear control method can be efectively used to obtain FPS. Adaptive nonlinear control and OPCL control method are employed for obtaining FPS and MFPS when some or all parameters of the system are uncertain. A secure communication scheme based on MFPS is also proposed in theory. All our theoretical calculations are verified by numerical simulations.

Photothermal and photoacoustic investigations on certain polymers and semi conducting materials

Material synthesizing and characterization has been one of the major areas of scientific research for the past few decades. Various techniques have been suggested for the preparation and characterization of thin films and bulk samples according to the industrial and scientific applications. Material characterization implies the determination of the electrical, magnetic, optical or thermal properties of the material under study. Though it is possible to study all these properties of a material, we concentrate on the thermal and optical properties of certain polymers. The thermal properties are detennined using photothermal beam deflection technique and the optical properties are obtained from various spectroscopic analyses. In addition, thermal properties of a class of semiconducting compounds, copper delafossites, arc determined by photoacoustic technique.Photothermal technique is one of the most powerful tools for non-destructive characterization of materials. This forms a broad class of technique, which includes laser calorimetry, pyroelectric technique, photoacollstics, photothermal radiometric technique, photothermal beam deflection technique etc. However, the choice of a suitable technique depends upon the nature of sample and its environment, purpose of measurement, nature of light source used etc. The polynler samples under the present investigation are thermally thin and optically transparent at the excitation (pump beam) wavelength. Photothermal beam deflection technique is advantageous in that it can be used for the detennination of thermal diffusivity of samples irrespective of them being thermally thick or thennally thin and optically opaque or optically transparent. Hence of all the abovementioned techniques, photothemlal beam deflection technique is employed for the successful determination of thermal diffusivity of these polymer samples. However, the semi conducting samples studied are themlally thick and optically opaque and therefore, a much simpler photoacoustic technique is used for the thermal characterization.The production of polymer thin film samples has gained considerable attention for the past few years. Different techniques like plasma polymerization, electron bombardment, ultra violet irradiation and thermal evaporation can be used for the preparation of polymer thin films from their respective monomers. Among these, plasma polymerization or glow discharge polymerization has been widely lIsed for polymer thin fi Im preparation. At the earlier stages of the discovery, the plasma polymerization technique was not treated as a standard method for preparation of polymers. This method gained importance only when they were used to make special coatings on metals and began to be recognized as a technique for synthesizing polymers. Thc well-recognized concept of conventional polymerization is based on molecular processcs by which thc size of the molecule increases and rearrangemcnt of atoms within a molecule seldom occurs. However, polymer formation in plasma is recognized as an atomic process in contrast to the above molecular process. These films are pinhole free, highly branched and cross linked, heat resistant, exceptionally dielectric etc. The optical properties like the direct and indirect bandgaps, refractive indices etc of certain plasma polymerized thin films prepared are determined from the UV -VIS-NIR absorption and transmission spectra. The possible linkage in the formation of the polymers is suggested by comparing the FTIR spectra of the monomer and the polymer. The thermal diffusivity has been measured using the photothermal beam deflection technique as stated earlier. This technique measures the refractive index gradient established in the sample surface and in the adjacent coupling medium, by passing another optical beam (probe beam) through this region and hence the name probe beam deflection. The deflection is detected using a position sensitive detector and its output is fed to a lock-in-amplifIer from which the amplitude and phase of the deflection can be directly obtained. The amplitude and phase of the deflection signal is suitably analyzed for determining the thermal diffusivity.Another class of compounds under the present investigation is copper delafossites. These samples in the form of pellets are thermally thick and optically opaque. Thermal diffusivity of such semiconductors is investigated using the photoacoustic technique, which measures the pressure change using an elcctret microphone. The output of the microphone is fed to a lock-in-amplificr to obtain the amplitude and phase from which the thermal properties are obtained. The variation in thermal diffusivity with composition is studied.

Modeling and Analysis of Some Heavy Tailed Time Series

The thesis has covered various aspects of modeling and analysis of finite mean time series with symmetric stable distributed innovations. Time series analysis based on Box and Jenkins methods are the most popular approaches where the models are linear and errors are Gaussian. We highlighted the limitations of classical time series analysis tools and explored some generalized tools and organized the approach parallel to the classical set up. In the present thesis we mainly studied the estimation and prediction of signal plus noise model. Here we assumed the signal and noise follow some models with symmetric stable innovations.We start the thesis with some motivating examples and application areas of alpha stable time series models. Classical time series analysis and corresponding theories based on finite variance models are extensively discussed in second chapter. We also surveyed the existing theories and methods correspond to infinite variance models in the same chapter. We present a linear filtering method for computing the filter weights assigned to the observation for estimating unobserved signal under general noisy environment in third chapter. Here we consider both the signal and the noise as stationary processes with infinite variance innovations. We derived semi infinite, double infinite and asymmetric signal extraction filters based on minimum dispersion criteria. Finite length filters based on Kalman-Levy filters are developed and identified the pattern of the filter weights. Simulation studies show that the proposed methods are competent enough in signal extraction for processes with infinite variance.Parameter estimation of autoregressive signals observed in a symmetric stable noise environment is discussed in fourth chapter. Here we used higher order Yule-Walker type estimation using auto-covariation function and exemplify the methods by simulation and application to Sea surface temperature data. We increased the number of Yule-Walker equations and proposed a ordinary least square estimate to the autoregressive parameters. Singularity problem of the auto-covariation matrix is addressed and derived a modified version of the Generalized Yule-Walker method using singular value decomposition.In fifth chapter of the thesis we introduced partial covariation function as a tool for stable time series analysis where covariance or partial covariance is ill defined. Asymptotic results of the partial auto-covariation is studied and its application in model identification of stable auto-regressive models are discussed. We generalize the Durbin-Levinson algorithm to include infinite variance models in terms of partial auto-covariation function and introduce a new information criteria for consistent order estimation of stable autoregressive model.In chapter six we explore the application of the techniques discussed in the previous chapter in signal processing. Frequency estimation of sinusoidal signal observed in symmetric stable noisy environment is discussed in this context. Here we introduced a parametric spectrum analysis and frequency estimate using power transfer function. Estimate of the power transfer function is obtained using the modified generalized Yule-Walker approach. Another important problem in statistical signal processing is to identify the number of sinusoidal components in an observed signal. We used a modified version of the proposed information criteria for this purpose.

Creation and Annihilation of Fluxons in ac‐driven Semi-annular Josephson Junction

A new geometry (semiannular) for Josephson junction has been proposed and theoretical studies have shown that the new geometry is useful for electronic applications [1, 2]. In this work we study the voltage‐current response of the junction with a periodic modulation. The fluxon experiences an oscillating potential in the presence of the ac‐bias which increases the depinning current value. We show that in a system with periodic boundary conditions, average progressive motion of fluxon commences after the amplitude of the ac drive exceeds a certain threshold value. The analytic studies are justified by simulating the equation using finite‐difference method. We observe creation and annihilation of fluxons in semiannular Josephson junction with an ac‐bias in the presence of an external magnetic field.