Frontières d'Espagne. 1718, 1719

Ancien possesseur : Argenson, Antoine-René de Voyer (1722-1787 ; marquis de Paulmy d')

Mémoire relatif aux cartes des Pirennées : Légende de tous les cols, passages, et ports qui vont de France en Espagne traversant les Pirennées, à compter depuis la Mer Meditterranée prés de Collioure, jusqu'au Royaume d'Aragon, les endroits d'où ils partent, ou ils vont aboutir. Le tems qu'il faut d'un lieu à un autre d'un pas reglé, les passages qu'on pourroit detruire, et les troupes qu'il faudroit pour garder cette frontière

Ancien possesseur : Argenson, Antoine-René de Voyer (1722-1787 ; marquis de Paulmy d')

Time-lapse and probabilistic inversion strategies for plane-wave electromagnetic data.

L'utilisation efficace des systèmes géothermaux, la séquestration du CO2 pour limiter le changement climatique et la prévention de l'intrusion d'eau salée dans les aquifères costaux ne sont que quelques exemples qui démontrent notre besoin en technologies nouvelles pour suivre l'évolution des processus souterrains à partir de la surface. Un défi majeur est d'assurer la caractérisation et l'optimisation des performances de ces technologies à différentes échelles spatiales et temporelles. Les méthodes électromagnétiques (EM) d'ondes planes sont sensibles à la conductivité électrique du sous-sol et, par conséquent, à la conductivité électrique des fluides saturant la roche, à la présence de fractures connectées, à la température et aux matériaux géologiques. Ces méthodes sont régies par des équations valides sur de larges gammes de fréquences, permettant détudier de manières analogues des processus allant de quelques mètres sous la surface jusqu'à plusieurs kilomètres de profondeur. Néanmoins, ces méthodes sont soumises à une perte de résolution avec la profondeur à cause des propriétés diffusives du champ électromagnétique. Pour cette raison, l'estimation des modèles du sous-sol par ces méthodes doit prendre en compte des informations a priori afin de contraindre les modèles autant que possible et de permettre la quantification des incertitudes de ces modèles de façon appropriée. Dans la présente thèse, je développe des approches permettant la caractérisation statique et dynamique du sous-sol à l'aide d'ondes EM planes. Dans une première partie, je présente une approche déterministe permettant de réaliser des inversions répétées dans le temps (time-lapse) de données d'ondes EM planes en deux dimensions. Cette stratégie est basée sur l'incorporation dans l'algorithme d'informations a priori en fonction des changements du modèle de conductivité électrique attendus. Ceci est réalisé en intégrant une régularisation stochastique et des contraintes flexibles par rapport à la gamme des changements attendus en utilisant les multiplicateurs de Lagrange. J'utilise des normes différentes de la norme l2 pour contraindre la structure du modèle et obtenir des transitions abruptes entre les régions du model qui subissent des changements dans le temps et celles qui n'en subissent pas. Aussi, j'incorpore une stratégie afin d'éliminer les erreurs systématiques de données time-lapse. Ce travail a mis en évidence l'amélioration de la caractérisation des changements temporels par rapport aux approches classiques qui réalisent des inversions indépendantes à chaque pas de temps et comparent les modèles. Dans la seconde partie de cette thèse, j'adopte un formalisme bayésien et je teste la possibilité de quantifier les incertitudes sur les paramètres du modèle dans l'inversion d'ondes EM planes. Pour ce faire, je présente une stratégie d'inversion probabiliste basée sur des pixels à deux dimensions pour des inversions de données d'ondes EM planes et de tomographies de résistivité électrique (ERT) séparées et jointes. Je compare les incertitudes des paramètres du modèle en considérant différents types d'information a priori sur la structure du modèle et différentes fonctions de vraisemblance pour décrire les erreurs sur les données. Les résultats indiquent que la régularisation du modèle est nécessaire lorsqu'on a à faire à un large nombre de paramètres car cela permet d'accélérer la convergence des chaînes et d'obtenir des modèles plus réalistes. Cependent, ces contraintes mènent à des incertitudes d'estimations plus faibles, ce qui implique des distributions a posteriori qui ne contiennent pas le vrai modèledans les régions ou` la méthode présente une sensibilité limitée. Cette situation peut être améliorée en combinant des méthodes d'ondes EM planes avec d'autres méthodes complémentaires telles que l'ERT. De plus, je montre que le poids de régularisation des paramètres et l'écart-type des erreurs sur les données peuvent être retrouvés par une inversion probabiliste. Finalement, j'évalue la possibilité de caractériser une distribution tridimensionnelle d'un panache de traceur salin injecté dans le sous-sol en réalisant une inversion probabiliste time-lapse tridimensionnelle d'ondes EM planes. Etant donné que les inversions probabilistes sont très coûteuses en temps de calcul lorsque l'espace des paramètres présente une grande dimension, je propose une stratégie de réduction du modèle ou` les coefficients de décomposition des moments de Legendre du panache de traceur injecté ainsi que sa position sont estimés. Pour ce faire, un modèle de résistivité de base est nécessaire. Il peut être obtenu avant l'expérience time-lapse. Un test synthétique montre que la méthodologie marche bien quand le modèle de résistivité de base est caractérisé correctement. Cette méthodologie est aussi appliquée à un test de trac¸age par injection d'une solution saline et d'acides réalisé dans un système géothermal en Australie, puis comparée à une inversion time-lapse tridimensionnelle réalisée selon une approche déterministe. L'inversion probabiliste permet de mieux contraindre le panache du traceur salin gr^ace à la grande quantité d'informations a priori incluse dans l'algorithme. Néanmoins, les changements de conductivités nécessaires pour expliquer les changements observés dans les données sont plus grands que ce qu'expliquent notre connaissance actuelle des phénomenès physiques. Ce problème peut être lié à la qualité limitée du modèle de résistivité de base utilisé, indiquant ainsi que des efforts plus grands devront être fournis dans le futur pour obtenir des modèles de base de bonne qualité avant de réaliser des expériences dynamiques. Les études décrites dans cette thèse montrent que les méthodes d'ondes EM planes sont très utiles pour caractériser et suivre les variations temporelles du sous-sol sur de larges échelles. Les présentes approches améliorent l'évaluation des modèles obtenus, autant en termes d'incorporation d'informations a priori, qu'en termes de quantification d'incertitudes a posteriori. De plus, les stratégies développées peuvent être appliquées à d'autres méthodes géophysiques, et offrent une grande flexibilité pour l'incorporation d'informations additionnelles lorsqu'elles sont disponibles. -- The efficient use of geothermal systems, the sequestration of CO2 to mitigate climate change, and the prevention of seawater intrusion in coastal aquifers are only some examples that demonstrate the need for novel technologies to monitor subsurface processes from the surface. A main challenge is to assure optimal performance of such technologies at different temporal and spatial scales. Plane-wave electromagnetic (EM) methods are sensitive to subsurface electrical conductivity and consequently to fluid conductivity, fracture connectivity, temperature, and rock mineralogy. These methods have governing equations that are the same over a large range of frequencies, thus allowing to study in an analogous manner processes on scales ranging from few meters close to the surface down to several hundreds of kilometers depth. Unfortunately, they suffer from a significant resolution loss with depth due to the diffusive nature of the electromagnetic fields. Therefore, estimations of subsurface models that use these methods should incorporate a priori information to better constrain the models, and provide appropriate measures of model uncertainty. During my thesis, I have developed approaches to improve the static and dynamic characterization of the subsurface with plane-wave EM methods. In the first part of this thesis, I present a two-dimensional deterministic approach to perform time-lapse inversion of plane-wave EM data. The strategy is based on the incorporation of prior information into the inversion algorithm regarding the expected temporal changes in electrical conductivity. This is done by incorporating a flexible stochastic regularization and constraints regarding the expected ranges of the changes by using Lagrange multipliers. I use non-l2 norms to penalize the model update in order to obtain sharp transitions between regions that experience temporal changes and regions that do not. I also incorporate a time-lapse differencing strategy to remove systematic errors in the time-lapse inversion. This work presents improvements in the characterization of temporal changes with respect to the classical approach of performing separate inversions and computing differences between the models. In the second part of this thesis, I adopt a Bayesian framework and use Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations to quantify model parameter uncertainty in plane-wave EM inversion. For this purpose, I present a two-dimensional pixel-based probabilistic inversion strategy for separate and joint inversions of plane-wave EM and electrical resistivity tomography (ERT) data. I compare the uncertainties of the model parameters when considering different types of prior information on the model structure and different likelihood functions to describe the data errors. The results indicate that model regularization is necessary when dealing with a large number of model parameters because it helps to accelerate the convergence of the chains and leads to more realistic models. These constraints also lead to smaller uncertainty estimates, which imply posterior distributions that do not include the true underlying model in regions where the method has limited sensitivity. This situation can be improved by combining planewave EM methods with complimentary geophysical methods such as ERT. In addition, I show that an appropriate regularization weight and the standard deviation of the data errors can be retrieved by the MCMC inversion. Finally, I evaluate the possibility of characterizing the three-dimensional distribution of an injected water plume by performing three-dimensional time-lapse MCMC inversion of planewave EM data. Since MCMC inversion involves a significant computational burden in high parameter dimensions, I propose a model reduction strategy where the coefficients of a Legendre moment decomposition of the injected water plume and its location are estimated. For this purpose, a base resistivity model is needed which is obtained prior to the time-lapse experiment. A synthetic test shows that the methodology works well when the base resistivity model is correctly characterized. The methodology is also applied to an injection experiment performed in a geothermal system in Australia, and compared to a three-dimensional time-lapse inversion performed within a deterministic framework. The MCMC inversion better constrains the water plumes due to the larger amount of prior information that is included in the algorithm. The conductivity changes needed to explain the time-lapse data are much larger than what is physically possible based on present day understandings. This issue may be related to the base resistivity model used, therefore indicating that more efforts should be given to obtain high-quality base models prior to dynamic experiments. The studies described herein give clear evidence that plane-wave EM methods are useful to characterize and monitor the subsurface at a wide range of scales. The presented approaches contribute to an improved appraisal of the obtained models, both in terms of the incorporation of prior information in the algorithms and the posterior uncertainty quantification. In addition, the developed strategies can be applied to other geophysical methods, and offer great flexibility to incorporate additional information when available.

Heterogeneous discounting in consumption-investment problems. Time consistent solutions

[cat] En aquest treball s'analitza un model estocàstic en temps continu en el que l'agent decisor descompta les utilitats instantànies i la funció final amb taxes de preferència temporal constants però diferents. En aquest context es poden modelitzar problemes en els quals, quan el temps s'acosta al moment final, la valoració de la funció final incrementa en comparació amb les utilitats instantànies. Aquest tipus d'asimetria no es pot descriure ni amb un descompte estàndard ni amb un variable. Per tal d'obtenir solucions consistents temporalment es deriva l'equació de programació dinàmica estocàstica, les solucions de la qual són equilibris Markovians. Per a aquest tipus de preferències temporals, s'estudia el model clàssic de consum i inversió (Merton, 1971) per a les funcions d'utilitat del tipus CRRA i CARA, comparant els equilibris Markovians amb les solucions inconsistents temporalment. Finalment es discuteix la introducció del temps final aleatori.

Ruin Theory with Excess of Loss Reinsurance and Reinstatements

The present paper studies the probability of ruin of an insurer, if excess of loss reinsurance with reinstatements is applied. In the setting of the classical Cramer-Lundberg risk model, piecewise deterministic Markov processes are used to describe the free surplus process in this more general situation. It is shown that the finite-time ruin probability is both the solution of a partial integro-differential equation and the fixed point of a contractive integral operator. We exploit the latter representation to develop and implement a recursive algorithm for numerical approximation of the ruin probability that involves high-dimensional integration. Furthermore we study the behavior of the finite-time ruin probability under various levels of initial surplus and security loadings and compare the efficiency of the numerical algorithm with the computational alternative of stochastic simulation of the risk process. (C) 2011 Elsevier Inc. All rights reserved.

Testing Spatial Autocorrelation in Weighted Networks : the Modes Permutation Test

In a weighted spatial network, as specified by an exchange matrix, the variances of the spatial values are inversely proportional to the size of the regions. Spatial values are no more exchangeable under independence, thus weakening the rationale for ordinary permutation and bootstrap tests of spatial autocorrelation. We propose an alternative permutation test for spatial autocorrelation, based upon exchangeable spatial modes, constructed as linear orthogonal combinations of spatial values. The coefficients obtain as eigenvectors of the standardised exchange matrix appearing in spectral clustering, and generalise to the weighted case the concept of spatial filtering for connectivity matrices. Also, two proposals aimed at transforming an acessibility matrix into a exchange matrix with with a priori fixed margins are presented. Two examples (inter-regional migratory flows and binary adjacency networks) illustrate the formalism, rooted in the theory of spectral decomposition for reversible Markov chains.

Analyse économique et comportements à risque

Introduction Le cadre conceptuel de l'analyse économique considère que l'individu prend des décisions en mettant en balance les avantages et les inconvénients que ces décisions présentent pour lui. En s'appuyant sur ses préférences et en intégrant ses contraintes (matérielles, physiques, externes, etc.), il choisit d'effectuer ou non une action, d'adopter ou pas un comportement, de façon à ce que les conséquences de ses choix maximisent sa satisfaction. Le fait qu'un individu adopte un certain comportement révèle donc le caractère positif pour lui des conséquences de ce comportement. C'est le postulat méthodologique de rationalité du consommateur, fondement de toute analyse économique. L'adoption par un individu d'un comportement qui implique un risque pour son bien-être physique ou mental suit le même schéma d'analyse. Il résulte d'un arbitrage inter temporel entre la satisfaction que procure ce comportement et le coût du risque associé. Ce risque se définit par la combinaison de la probabilité d'occurrence de l'événement redouté avec la gravité de ses conséquences. En adoptant un comportement à risque, l'individu révèle donc que ce comportement a pour lui un impact net positif. Certains comportements à risque, comme la consommation de tabac et, plus largement, de psychotropes, engendrent une dépendance à même de brider le libre-arbitre du consommateur. Un individu peut être amené à consommer un produit alors même que sa raison lui dicte de ne pas le faire. Ces comportements ont longtemps été considérés par les économistes comme extérieurs au champ d'analyse de leur discipline, la dépendance paraissant antinomique avec le concept de rationalité du consommateur. Par son modèle de dépendance rationnelle, Gary Stanley Becker prend le contre-pied de cette approche en montrant qu'un comportement de dépendance pouvait parfaitement s'expliquer par la maximisation de la fonction de satisfaction d'un individu rationnel et informé. Il postule que les consommateurs de stupéfiants sont conscients des conséquences futures de leurs décisions présentes, tant du point de vue de leur santé que de celui de la dépendance. Dans ce modèle, la dépendance implique deux effets le renforcement et la tolérance. Le renforcement signifie que plus un bien a été consommé dans le passé, plus l'augmentation de sa consommation courante est valorisée. En d'autres termes, l'utilité marginale de la consommation courante augmente avec la consommation antérieure. La tolérance traduit le fait qu'un individu habitué à la consommation d'un bien tirera d'une consommation donnée une satisfaction inférieure par rapport à un individu qui a peu consommé par le passé. Dans l'exemple du tabagisme, l'effet de renforcement implique qu'un grand fumeur ressent une forte envie de fumer, mais que plus il a fumé dans le passé, plus le plaisir qu'il ressent en fumant une quantité donnée de cigarettes diminue. Le premier effet explique le phénomène de manque et le second explique pourquoi la satisfaction qu'un fumeur retire de sa consommation de cigarettes tend à diminuer avec le temps. Selon Becker, l'individu choisit de devenir dépendant : il sait que sa consommation présente de cigarettes contraint ses choix futurs et il détermine au départ sa consommation sur l'ensemble de sa vie. Cependant, ce modèle n'est pas compatible avec les regrets exprimés par de nombreux fumeurs et les tentatives infructueuses de sevrage souvent concomitantes. Un fumeur qui anticiperait parfaitement le phénomène de dépendance arrêterait de fumer à la date voulue, à sa première tentative. Partant de ce constat, Athanasios Orphanides a construit un modèle dans lequel les fumeurs peuvent se retrouver prisonniers de leur consommation par des anticipations imparfaites du pouvoir addictif du tabac. Leur théorie suppose que les individus ne sont pas tous sujets de la même manière à la dépendance, que chacun a une perception subjective de son risque de dépendance et que cette perception évolue constamment durant la période de consommation du bien addictif. Dans ce contexte, un individu qui maximise des préférences stables, mais qui sous-estime le potentiel addictif d'un produit peut devenir dépendant par accident et regretter ensuite cette dépendance. Le modèle de Becker ou celui d'Orphanides ont des conséquences très différentes sur l'action régulatrice que doit ou non jouer l'État sur le marché d'un bien addictif. Si, comme Becker, on considère que les consommateurs sont rationnels et parfaitement informés des conséquences de leurs actes, l'action du régulateur devrait se limiter à l'internalisation du coût externe que les fumeurs font peser sur la société. Si le fumeur est conscient du risque qu'il prend et que pour lui le plaisir qu'il retire de cette consommation dépasse le déplaisir engendré par ses conséquences, une intervention du régulateur reposerait sur une base paternaliste, l'État posant alors un jugement de valeur sur les préférences des individus. En revanche, si on considère, comme dans la modélisation d'Orphanides, que les fumeurs sous-estiment le phénomène de dépendance lorsqu'ils décident de se mettre à fumer, un marché non régulé conduit à une consommation supérieure à celle qui prévaudrait en information parfaite. Certains fumeurs peuvent ainsi se retrouver accrochés à leur consommation de tabac, sans que cela ait été leur but. Dans cette perspective, l'État est légitimé à intervenir par des politiques de lutte contre le tabagisme, afin de compenser les erreurs d'anticipation des individus. Cette thèse propose d'appliquer les outils de l'analyse économique à des problématiques de santé publique dans le domaine des comportements à risque et en particulier du tabagisme. Elle a pour finalité d'apporter de nouveaux éléments de connaissance permettant d'éclairer certains choix de régulation dans ce domaine. Le premier chapitre est une analyse coût-efficacité des thérapies médicamenteuses de soutien à la désaccoutumance tabagique. Comme nous l'avons vu plus haut, certains fumeurs se trouvent piégés dans leur consommation par le phénomène de dépendance et ont des difficultés à arrêter de fumer. Ces dernières années, plusieurs médicaments de soutien au fumeur en phase de sevrage ont fait leur apparition. Parmi eux, on compte des substituts nicotiniques sous forme de gomme, patch, spray ou inhalateur, mais aussi un antidépresseur ne contenant pas de nicotine. Ces traitements présentent des efficacités et des coûts différents. L'évaluation économique en santé permet de calculer un indicateur unique d'efficience qui synthétise l'efficacité d'un traitement et son coût. Cette méthode permet de comparer différents types de prises en charge médicales d'une même pathologie, mais aussi de comparer des interventions thérapeutiques dans des domaines différents. Nous développons un modèle de Markov pour estimer le gain en année de vie d'une stratégie de prévention du tabagisme. Ce modèle permet de simuler le devenir d'une cohorte de fumeurs en fonction du type de soutien à la désaccoutumance qui leur est proposé. Sur cette base, nous calculons le coût par année de vie gagnée de chaque type d'intervention. Les résultats permettent de classer les cinq types de prise en charge selon leur efficience, mais aussi de les comparer à d'autres interventions de prévention dans des domaines différents. Le deuxième chapitre traite des corrélations entre le niveau de formation des individus et leur consommation de tabac. Sur un plan épidémiologique, on constate que les personnes qui atteignent un niveau de formation plus élevé ont une propension à fumer plus faible que les autres. Peut-on en conclure qu'il existe une relation causale inverse entre formation et tabagisme ? Sous l'angle de la théorie économique, il existe deux principales hypothèses à même d'expliquer cette corrélation. La première hypothèse repose sur le modèle de capital santé développé par Michael Grossman au début des années 1970. Dans ce modèle, l'individu dispose d'un stock de santé qui se déprécie avec le temps. Ce stock peut être augmenté grâce à des dépenses en soins médicaux ou à des investissements en temps consacré à l'amélioration de sa santé. La formation a pour effet d'augmenter l'efficacité des investissements en santé. Dans le cas du tabac, Grossman considère que des individus mieux formés auront une meilleurs information sur les méfaits du tabac sur la santé, ce qui tendra à diminuer leur consommation de tabac. La seconde hypothèse ne considère pas un lien causal entre la formation et la santé, mais repose sur l'existence d'une tierce variable qui influencerait parallèlement, et dans un sens opposé, le niveau de formation et la propension à fumer. Cette tierce variable est le taux de préférence pour le présent. Pour un individu fortement tourné vers le présent, l'investissement en temps de formation a un coût relativement élevé dans la mesure où il doit sacrifier du revenu aujourd'hui pour obtenir un revenu plus élevé demain. Parallèlement, il pondère moins fortement la santé future et a donc une plus forte propension à fumer. Nous développons une méthode économétrique qui permet de séparer l'effet de causalité de l'effet de sélection. Le troisième chapitre traite du rôle des interactions sociales dans les comportements à risque des adolescents. La théorie économique considère que chaque individu définit seul ses choix de consommation en maximisant sa fonction d'utilité. Cela ne signifie pas pour autant qu'il soit insensible aux influences extérieures, notamment au comportement de son entourage. Dans certaines situations et pour certains produits, l'utilité que procure la consommation d'un bien est corrélée avec le nombre de personnes qui consomment ce même bien dans l'entourage. En d'autres termes, la consommation des autres, augmente la valeur que l'on attribue à un bien. Ce mécanisme est souvent appliqué à l'analyse des comportements à risque des adolescents et du rôle que peut y jouer le groupe des pairs. Si cet impact est bien connu du point de vue théorique, il est beaucoup plus difficile de le quantifier sur un plan empirique. Pour identifier cet effet, nous développons une méthodologie économétrique, originale dans ce contexte, qui permet de séparer l'effet individuel de l'effet d'influence des pairs dans l'adoption d'un comportement à risque. Nous appliquons cette méthode aux trois comportements à risque que sont la consommation de tabac, d'alcool et de cannabis chez les adolescents.

Cost effectiveness and cost utility of risedronate for osteoporosis treatment and fracture prevention in women: a Swiss perspective.

OBJECTIVES: To assess the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) and incremental cost-utility ratio (ICUR) of risedronate compared to no intervention in postmenopausal osteoporotic women in a Swiss perspective. METHODS: A previously validated Markov model was populated with epidemiological and cost data specific to Switzerland and published utility values, and run on a population of 1,000 women of 70 years with established osteoporosis and previous vertebral fracture, treated over 5 years with risedronate 35 mg weekly or no intervention (base case), and five cohorts (according to age at therapy start) with eight risk factor distributions and three lengths of residual effects. RESULTS: In the base case population, the ICER of averting a hip fracture and the ICUR per quality-adjusted life year gained were both dominant. In the presence of a previous vertebral fracture, the ICUR was below euro45,000 (pound30,000) in all the scenarios. For all osteoporotic women>or=70 years of age with at least one risk factor, the ICUR was below euro45,000 or the intervention may even be cost saving. Age at the start of therapy and the fracture risk profile had a significant impact on results. CONCLUSION: Assuming a 2-year residual effect, that ICUR of risedronate in women with postmenopausal osteoporosis is below accepted thresholds from the age of 65 and even cost saving above the age of 70 with at least one risk factor.

Malaria haplotype frequency estimation.

We present a Bayesian approach for estimating the relative frequencies of multi-single nucleotide polymorphism (SNP) haplotypes in populations of the malaria parasite Plasmodium falciparum by using microarray SNP data from human blood samples. Each sample comes from a malaria patient and contains one or several parasite clones that may genetically differ. Samples containing multiple parasite clones with different genetic markers pose a special challenge. The situation is comparable with a polyploid organism. The data from each blood sample indicates whether the parasites in the blood carry a mutant or a wildtype allele at various selected genomic positions. If both mutant and wildtype alleles are detected at a given position in a multiply infected sample, the data indicates the presence of both alleles, but the ratio is unknown. Thus, the data only partially reveals which specific combinations of genetic markers (i.e. haplotypes across the examined SNPs) occur in distinct parasite clones. In addition, SNP data may contain errors at non-negligible rates. We use a multinomial mixture model with partially missing observations to represent this data and a Markov chain Monte Carlo method to estimate the haplotype frequencies in a population. Our approach addresses both challenges, multiple infections and data errors.

Mean first-passage time of continuous non-Markovian processes driven by colored noise

An equation for mean first-passage times of non-Markovian processes driven by colored noise is derived through an appropriate backward integro-differential equation. The equation is solved in a Bourret-like approximation. In a weak-noise bistable situation, non-Markovian effects are taken into account by an effective diffusion coefficient. In this situation, our results compare satisfactorily with other approaches and experimental data.

Congenital disorder of glycosylation type Id (CDG Id) : phenotypic, biochemical and molecular characterization of a new patient

Rapport de synthèseLes troubles de la glycosylation (Congenital Disorders of Glycosylation, CDG) regroupent une famille de maladies multi-systémiques héréditaires causées par des défauts dans la synthèse de glycoconjugés. La glycosylation est une réaction enzymatique consistant à lier de façon covalente un glucide à une chaîne peptidique ou une protéine. Il existe deux types de glycosylation. La N-gjycosylation est l'addition de glucides aux chaînes peptidiques en croissance dès leur entrée dans la lumière du réticulum endoplasmique. Elle s'effectue sur les futures glycoprotéines membranaires et conduit à des chaînes de sucres courtes et ramifiées. La O-glycosylation est l'addition de glucides au niveau des résidus hydroxylés des acides aminés sérine et thréonine des chaînes peptidiques déjà présentes dans la lumière de l'appareil de Golgi. Elle est, dans la plupart des cas, effectuée sur îes protéoglycanes et conduit à des chaînes de sucres longues et non ramifiées. La classification des CDG repose sur le niveau de l'étape limitante de la glycosylation. Les CDG de type 1, plus fréquents, regroupent les déficits enzymatiques se situant en amont du transfert de Poligosaccharide sur la chaîne peptidique. Les CDG de type 2 regroupent ceux ayant lieu en aval de ce transfert. Parmi les nombreux différents sous-types de CDG, le CDG de type ld est causé par une anomalie de la mannosyltransferase, enzyme codée par le gène ALG3 (chromosome 3q27). Jusqu'à ce jour, six patients atteints de CDG ld ont été reportés dans la littérature. Notre travail a permis de décrire un septième patient et d'affiner les caractéristiques cliniques, biologiques, neuroradiologiques et moléculaires du CDG ld. Notre patient est notamment porteur d'une nouvelle mutation de type missense sur le gène ALG3. Tous les patients atteints de CDG ld présentent une encéphalopathie progressive avec microcéphalie, retard psychomoteur sévère et épilepsie. Une ostéopénie marquée est présente chez certains patients. Elle est parfois sous diagnostiquée et révélée uniquement lors de fracture pathologique. Les patients atteints de CDG ld présentent également des traits dysmorphiques typiques, mais aucune atteinte multi-systémique ou anomalie biologique spécifique n'est retrouvée telle que dans les autres types de CDG. Le dépistage biochimique des troubles de la glycosylation se fait par une analyse simple et peu coûteuse qui est l'analyse de la transferrine sérique par isoelectrofocusing ou par électrophorèse capillaire. Un tel dépistage devrait être effectué chez tout patient présentant une encéphalopathie d'origine indéterminée, et cela même en l'absence d'atteinte multi- systémique. Notre travail a été publié sous forme d'article de type « short report », peer-reviewed, dans le Journal of Inherited Metabolic Diseases. Le Journal est une révue spécialisée du domaine des erreirs innées du métabolisme. S'agissant d'un seul patient rapporté, l'article ne montre que très synthétiquement le travail effectué, Pour cette raison un complément à l'article avec matériel, méthodes et résultats figure ci-après et concerne la partie de recherche moléculaire de notre travail. La doctorante a non seulement encadré personnellement le patient au niveau clinique et biochimique, mais a plus particulièrement mis au point l'analyse moléculaire du gène ALG3 dans le laboratoire de Pédiatrie Moléculaire pour la première fois ; cela a impliqué l'étude du gène, le choix des oligonucleotides et l'optimisation des réactions d'amplification et séquençage.

Theory for correlation functions of processes driven by external colored noise

We study steady-state correlation functions of nonlinear stochastic processes driven by external colored noise. We present a methodology that provides explicit expressions of correlation functions approximating simultaneously short- and long-time regimes. The non-Markov nature is reduced to an effective Markovian formulation, and the nonlinearities are treated systematically by means of double expansions in high and low frequencies. We also derive some exact expressions for the coefficients of these expansions for arbitrary noise by means of a generalization of projection-operator techniques.