Dynamic interface model for masonry walls subjected to high strain rate out-of-plane loads

The present study proposes a dynamic constitutive material interface model that includes non-associated flow rule and high strain rate effects, implemented in the finite element code ABAQUS as a user subroutine. First, the model capability is validated with numerical simulations of unreinforced block work masonry walls subjected to low velocity impact. The results obtained are compared with field test data and good agreement is found. Subsequently, a comprehensive parametric analysis is accomplished with different joint tensile strengths and cohesion, and wall thickness to evaluate the effect of the parameter variations on the impact response of masonry walls.

Desenvolvimento de um Posto de Carregamento Lento com BMS e Interface com o Cockpit para o CEPIUM

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e de Computadores

Evaluation of the determinism of the actuator sensor interface (ASI) on programmable logic controllers (PLC), personal computers (PC) and real-time operating systems (RTOS)

The purpose of this study was to evaluate the determinism of the AS-lnterface network and the 3 main families of control systems, which may use it, namely PLC, PC and RTOS. During the course of this study the PROFIBUS and Ethernet field level networks were also considered in order to ensure that they would not introduce unacceptable latencies into the overall control system. This research demonstrated that an incorrectly configured Ethernet network introduces unacceptable variable duration latencies into the control system, thus care must be exercised if the determinism of a control system is not to be compromised. This study introduces a new concept of using statistics and process capability metrics in the form of CPk values, to specify how suitable a control system is for a given control task. The PLC systems, which were tested, demonstrated extremely deterministic responses, but when a large number of iterations were introduced in the user program, the mean control system latency was much too great for an AS-I network. Thus the PLC was found to be unsuitable for an AS-I network if a large, complex user program Is required. The PC systems, which were tested were non-deterministic and had latencies of variable duration. These latencies became extremely exaggerated when a graphing ActiveX was included in the control application. These PC systems also exhibited a non-normal frequency distribution of control system latencies, and as such are unsuitable for implementation with an AS-I network. The RTOS system, which was tested, overcame the problems identified with the PLC systems and produced an extremely deterministic response, even when a large number of iterations were introduced in the user program. The RTOS system, which was tested, is capable of providing a suitable deterministic control system response, even when an extremely large, complex user program is required.

Eina gràfica per la creació d'autòmats per a la representació del llenguatge natural

Aquest projecte tracta la implementació d’una eina gràfica multiplataforma de creació i edició de gramàtiques electròniques per representar el Llenguatge Natural. És una eina per lingüistes i projectes com Spanish FrameNet Project amb la quan poden representar fàcilment transductors en un format més visual, les transicions es representen en forma de “caixes”, i guardar els resultats. S’han implementat varies opcions per crear una eina còmode i personalitzable per l’usuari amb funcionalitats enfocades a les seves necessitats com importar/exportar autòmats des d’una Expressió Regular. Es tracta l’implementació de tots els components que s’han necessitat per crear la GUI així com la seva funcionalitat.

MAPI: towards the integrated exploitation of bioinformatics Web Services.

BACKGROUND. Bioinformatics is commonly featured as a well assorted list of available web resources. Although diversity of services is positive in general, the proliferation of tools, their dispersion and heterogeneity complicate the integrated exploitation of such data processing capacity. RESULTS. To facilitate the construction of software clients and make integrated use of this variety of tools, we present a modular programmatic application interface (MAPI) that provides the necessary functionality for uniform representation of Web Services metadata descriptors including their management and invocation protocols of the services which they represent. This document describes the main functionality of the framework and how it can be used to facilitate the deployment of new software under a unified structure of bioinformatics Web Services. A notable feature of MAPI is the modular organization of the functionality into different modules associated with specific tasks. This means that only the modules needed for the client have to be installed, and that the module functionality can be extended without the need for re-writing the software client. CONCLUSIONS. The potential utility and versatility of the software library has been demonstrated by the implementation of several currently available clients that cover different aspects of integrated data processing, ranging from service discovery to service invocation with advanced features such as workflows composition and asynchronous services calls to multiple types of Web Services including those registered in repositories (e.g. GRID-based, SOAP, BioMOBY, R-bioconductor, and others).

NQL, Natural Query Language

Desarrollo de un sistema capaz de procesar consultas en lenguaje natural introducidas por el usuario mediante el teclado. El sistema es capaz de responder a consultas en castellano, relacionadas con un dominio de aplicación representado mediante una base de datos relacional.

Expanding molecular modeling and design tools to non-natural sidechains.

Protein-protein interactions encode the wiring diagram of cellular signaling pathways and their deregulations underlie a variety of diseases, such as cancer. Inhibiting protein-protein interactions with peptide derivatives is a promising way to develop new biological and therapeutic tools. Here, we develop a general framework to computationally handle hundreds of non-natural amino acid sidechains and predict the effect of inserting them into peptides or proteins. We first generate all structural files (pdb and mol2), as well as parameters and topologies for standard molecular mechanics software (CHARMM and Gromacs). Accurate predictions of rotamer probabilities are provided using a novel combined knowledge and physics based strategy. Non-natural sidechains are useful to increase peptide ligand binding affinity. Our results obtained on non-natural mutants of a BCL9 peptide targeting beta-catenin show very good correlation between predicted and experimental binding free-energies, indicating that such predictions can be used to design new inhibitors. Data generated in this work, as well as PyMOL and UCSF Chimera plug-ins for user-friendly visualization of non-natural sidechains, are all available at http://www.swisssidechain.ch. Our results enable researchers to rapidly and efficiently work with hundreds of non-natural sidechains.

Dispersion of natural arsenic in the Malcantone watershed, Southern Switzerland: field evidence for repeated sorption-desorption and oxidation-reduction processes

In recent years, elevated arsenic concentrations have been found in waters and soils of many, countries, often resulting in a health threat for the local population. Switzerland is not an exception and this paper deals with the release and subsequent fate of arsenic in a 200-km(2) mountainous watershed, characterized by crystalline silicate rocks (gneisses, schists, amphibolites) that contain abundant As-bearing sulfide ore deposits, some of which have been mined for iron and gold in the past. Using analytical methods common for mineralogical, ground water and soil studies (XRD, XRF, XAS-XANES and -EXAFS, electron microprobe, extraction, ICP, AAS with hydride generator, ion chromatography), seven different field situations and related dispersion processes of natural arsenic have been studied: (1) release by rock weathering, (2) transport and deposition by water and ice; (3) release of As to the ground and surface water due to increasing pH; (4) accumulation in humic soil horizons; (5) remobilization by reduction in water-saturated soils and stagnant ground waters; (6) remobilization by using P-rich fertilizers or dung and (7) oxidation, precipitation and dilution in surface waters. Comparison of the results with experimental adsorption studies and speciation diagrams from the literature allows us to reconstruct and identify the typical behavior of arsenic in a natural environment under temperate climatic conditions. The main parameters identified are: (a) once liberated from the primary minerals, sorption processes on Fe-oxy-hydroxides dominate over Al-phases, such as Al-hydroxides or clay minerals and limit the As concentrations in the spring and well waters between 20 and 300 mug/l. (b) Precipitation as secondary minerals is limited to the weathering domain, where the As concentrations are still high and not yet too diluted by rain and soils waters. (c) Although neutral and alkaline pH conditions clearly increase the mobility of As, the main factor to mobilize As is a low redox potential (Eh close or below 0 mV), which favors the dissolution of the Fe-oxy-hydroxides on which the As is sorbed. (d) X-ray absorption spectroscopy (XAS) of As in water-logged humic forest soils indicates that the reduction to As III only occurs at the solid-water interface and that the solid contains As as As V (e) A and Bh horizons of humic cambisols can effectively capture As when As-rich waters flow through them. Complex spatial and temporal variation of the various parameters in a watershed results in repeated mobilization and immobilization of As, which continuously transports As from the upper to the lower part of a watershed and ultimately to the ocean. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

Biosphere/lithosphere interface : microbially-mediated CaCO3 precipitation in hypersaline and freshwater environments

Abstract: Microbial mats very efficiently cycle elements, such as C, 0, N, S and H, which makes them key players of redox processes at the biosphere-lithosphere interface. They are characterized by high metabolic activities and high turnover rates (production and consumption) of biomass, which mainly consists of cell material and of extracellular organic matter (EOM). The EOM forms a matrix, embedding the microbial cells and fulfilling various functions within the microbial mat, including: mat attachment to surfaces; creation of micro-domains within the mat; physical stabilization under hy- drodynamic stress and the protection of the cells in multiple other stress conditions. EOM mainly consists of polysaccharides, amino acids, and a variety of chemical func-tional groups {e.g., -C00H, - SH -OH). These groups strongly bind cations such as Ca2+ and Mg2+ and thus exert a strong control on carbonate mineral formation within the microbial mat. A feedback mechanism between community metabolisms, their prod¬ucts, and the surrounding physicochemical microenvironment thus influences the de¬gree of carbonate saturation favoring either carbonate precipitation or dissolution. We investigated the driving forces and mechanisms of microbialite formation in the Sari ne River, FR, Switzerland, the hypersaline lake, Big Pond, Bahamas and in labo¬ratory experiments. The two fundamentally different natural systems allowed us to compare the geochemical conditions and microbial metabolisms, necessary for car¬bonate formation in microbial mats. Although carbonates are oversaturated in both environments, precipitation does not occur on physicochemical substrates (i.e. out¬side the microbial mats). In the Sarine a high crystal nucleation threshold exceeds the carbonate saturation, despite the high carbonate alkalinity in the water column. Cyanobacterial photosynthesis strongly locally enhances the carbonate alkalinity, whereas the EOM attract and immobilize calcium, which increases the saturation state and finally leads to carbonate precipitation within the EOM (in this case the cyanobacterial sheath) as nucleation template. In Big Pond, the presence of calcium- chelating anions (i.e. sulfate) and EOM, as well as the presence of magnesium, lowers the calcium activity in the water column and mat, and thus inhibits carbonate pre¬cipitation. Coupled with other heterotrophic metabolisms, sulfate reduction uses the EOM as carbon source, degrading it. The resulting EOM consumption creates alkalin¬ity, releases calcium and consumes sulfate in mat-micro domains, which leads to the formation of carbonate layers at the top of the microbial mat. Résumé: Interface biosphère/lithosphère: médiation microbienne de la précipitation de CaC03 dans des environnements en eaux douces et hypersalines Les tapis microbiens engendrent une circulation très efficace des éléments, tels que C, 0, N, S et H, ce qui en fait des acteurs clé pour les processus d'oxydoréduction à l'inter¬face biosphère-lithosphère. Ils sont caractérisés par des taux élevés d'activité méta¬bolique, ainsi que par la production et la consommation de biomasse, principalement constituée de cellules microbiennes et de matière organique extracellulaire (MOE). Dans un tapis microbien, les cellules microbiennes sont enveloppées par une matrice de MOE qui a différentes fonctions dont l'attachement du tapis aux surfaces, la créa¬tion de micro-domaines dans le tapis, la stabilisation physique en situation de stress hydrodynamique, et la protection des cellules dans de multiples autres conditions de stress. La MOE se compose principalement de polysaccharides, d'acides aminés, et d'une variété de groupes fonctionnels chimiques (par exemple, COOH, -SH et -OH). Ces groupes se lient fortement aux cations, tels que Ca2+ et Mg2+, et exercent ainsi un contrôle fort sur la formation de CaC03 dans le tapis microbien. Un mécanisme de rétroaction, entre les métabolismes de la communauté microbienne, leurs produits, et le microenvironnement physico-chimique, influence le degré de saturation de car¬bonate, favorisant soit leur précipitation, soit leur dissolution. Nous avons étudié le moteur et les mécanismes de minéralisation dans des tapis de la Sarine, FR, Suisse et du lac hypersalin, Big Pond, aux Bahamas, ainsi que durant des expériences en laboratoire. Les deux systèmes naturels, fondamentalement dif¬férents, nous ont permis de comparer les conditions géochimiques et les métabolis¬mes nécessaires à la formation des carbonates dans des tapis microbiens. Bien que les carbonates soient sursaturés dans les deux environnements, la précipitation ne se produit pas sur des substrats physico-chimiques (en dehors du tapis microbien). Dans la Sarine, malgré un taux d'alcalinité élevé, les valeurs de seuil pour la nucléa- tion de carbonates sont plus hautes que la saturation du carbonate. La photosynthèse cyanobactérienne augmente localement l'alcalinité, alors que la MOE attire et immo¬bilise le calcium, ce qui augmente l'état de saturation et conduit finalement à la pré¬cipitation des carbonates, en utilisant la MOE comme substrat de nucléation. À Big Pond, la présence de chélateurs de calcium, notamment les anions (p.ex. le sulfate) et la MOE, ainsi que la présence de magnésium, réduit l'activité du calcium et inhibe en conséquence la précipitation des carbonates. Couplée avec d'autres métabolismes hétérotrophes, la réduction des sulfates utilise la MOE comme source de carbone, en la dégradant. Cette consommation de MOE crée l'alcalinité, consomme des sulfates et libère du calcium dans des micro-domaines, conduisant à la formation de couches de carbonates dans le haut du tapis microbien.

Reconeixement de veu mitjançant xarxes neuronals

La interacció home-màquina per mitjà de la veu cobreix moltes àrees d’investigació. Es destaquen entre altres, el reconeixement de la parla, la síntesis i identificació de discurs, la verificació i identificació de locutor i l’activació per veu (ordres) de sistemes robòtics. Reconèixer la parla és natural i simple per a les persones, però és un treball complex per a les màquines, pel qual existeixen diverses metodologies i tècniques, entre elles les Xarxes Neuronals. L’objectiu d’aquest treball és desenvolupar una eina en Matlab per al reconeixement i identificació de paraules pronunciades per un locutor, entre un conjunt de paraules possibles, i amb una bona fiabilitat dins d’uns marges preestablerts. El sistema és independent del locutor que pronuncia la paraula, és a dir, aquest locutor no haurà intervingut en el procés d’entrenament del sistema. S’ha dissenyat una interfície que permet l’adquisició del senyal de veu i el seu processament mitjançant xarxes neuronals i altres tècniques. Adaptant una part de control al sistema, es podria utilitzar per donar ordres a un robot com l’Alfa6Uvic o qualsevol altre dispositiu.

Broadening the horizon--level 2.5 of the HUPO-PSI format for molecular interactions.

BACKGROUND: Molecular interaction Information is a key resource in modern biomedical research. Publicly available data have previously been provided in a broad array of diverse formats, making access to this very difficult. The publication and wide implementation of the Human Proteome Organisation Proteomics Standards Initiative Molecular Interactions (HUPO PSI-MI) format in 2004 was a major step towards the establishment of a single, unified format by which molecular interactions should be presented, but focused purely on protein-protein interactions. RESULTS: The HUPO-PSI has further developed the PSI-MI XML schema to enable the description of interactions between a wider range of molecular types, for example nucleic acids, chemical entities, and molecular complexes. Extensive details about each supported molecular interaction can now be captured, including the biological role of each molecule within that interaction, detailed description of interacting domains, and the kinetic parameters of the interaction. The format is supported by data management and analysis tools and has been adopted by major interaction data providers. Additionally, a simpler, tab-delimited format MITAB2.5 has been developed for the benefit of users who require only minimal information in an easy to access configuration. CONCLUSION: The PSI-MI XML2.5 and MITAB2.5 formats have been jointly developed by interaction data producers and providers from both the academic and commercial sector, and are already widely implemented and well supported by an active development community. PSI-MI XML2.5 enables the description of highly detailed molecular interaction data and facilitates data exchange between databases and users without loss of information. MITAB2.5 is a simpler format appropriate for fast Perl parsing or loading into Microsoft Excel.

Protein-binding microarrays: probing disease markers at the interface of proteomics and genomics.

DNA-binding proteins mediate a variety of crucial molecular functions, such as transcriptional regulation and chromosome maintenance, replication and repair, which in turn control cell division and differentiation. The roles of these proteins in disease are currently being investigated using microarray-based approaches. However, these assays can be difficult to adapt to routine diagnosis of complex diseases such as cancer. Here, we review promising alternative approaches involving protein-binding microarrays (PBMs) that probe the interaction of proteins from crude cell or tissue extracts with large collections of synthetic or natural DNA sequences. Recent studies have demonstrated the use of these novel PBM approaches to provide rapid and unbiased characterization of DNA-binding proteins as molecular markers of disease, for example cancer progression or infectious diseases.

The Raccoon River Valley Trail user study: summary and recommendations,1992.

This study is a concise summary of a study of trail users on the Raccoon River Valley Trail commissioned by the Dallas County Conservation Board. It provides information associated with natural and cultural resources.

Secretory IgA and intestinal epithelial cells at the interface between homeostasis regulation and protection against infection

RESUME DESTINE A UN LARGE PUBLICL'intestin est le siège d'intenses agressions de la part de l'ensemble des aliments ingérés, de bactéries agressives dites pathogènes mais également de bactéries dites commensales peuplant naturellement les surfaces intestinales muqueuses. Pour faire face, notre organisme arbore de nombreux niveaux de protections tant physiques, chimiques, mécaniques mais aussi immunitaires. La présence d'un type particulier de cellules, les cellules épithéliales (IEC) assurant une protection physique, ainsi que la production d'anticorps spécialisés par le système immunitaire appelés immunoglobulines sécrétoires A (SlgA) servent conjointement de première ligne de défense contre ces agressions externes. Néanmoins, comment le dialogue s'articule entre ces deux partenaires reste incomplet.Nous avons donc décidé de mimer ces interactions en modélisant les surfaces muqueuses par une monocouche de cellules différenciées en laboratoire. Des souches bactériennes isolées de l'intestin humain seules ou associées à des SlgA non-spécifiques ont été mises au contact de ce modèle cellulaire nous permettant de conclure quant à la présence effective d'une modulation du dialogue bactérie/lEC impliquant une activation de la réponse cellulaire vers un état de tolérance mutuelle. De façon surprenante, nous avons par ailleurs mis en évidence un type d'interaction nouveau entre ces anticorps et ces bactéries. Une étude biochimique nous a permis de détailler un nouveau rôle des SlgA médié par les sucres présents à leur surface dans le maintien d'une relation pacifique avec les commensaux perpétuellement présents, relations qualifiées d'homésostase intestinale.Le rôle protecteur des SlgA a par ailleurs été abordé pour avoir une meilleure appréhension de leur impact au niveau cellulaire lors d'infection par Shigella flexneri, bactérie causant la Shigellose, diarrhée sanglante responsable de la mort de plus d'un million de personnes chaque année. Basée sur le même modèle cellulaire, cette étude nous a permis de démontrer une nouvelle entrée de ce pathogène directement via les IEC. La présence d'anticorps spécifiques à la surface des bactéries restreint leur champs d'action contre les cibles intracellulaires identifiées que sont les filaments soutenant le squelette de la cellule, les fibres d'actine ainsi que les jonctions serrées, réseaux de protéines clés des interactions entre cellules. Cette ouverture au niveau cellulaire apporte un nouvel élan quant à la compréhension du rôle protecteur des SlgA lors d'attaques de l'intestin, protection semblant dépendante d'une agrégation des bactéries.Pour finir, nous avons mis en évidence la détection directe par les cellules de la présence d'anticorps libres dans l'intestin ajoutant une nouvelle réplique dans le dialogue complexe entre ces deux piliers de l'équilibre intestinal que sont les SlgA et les cellules épithéliales.RESUMELa muqueuse intestinale est dotée d'un réseau complexe de protections physico-chimiques, mécaniques ou immunologiques. Associées à un système immunitaire omniprésent, les cellules épithéliales intestinales {IEC) bordant la lumière intestinale ont la double tâche de protéger l'intérieur de l'organisme stérile contre l'invasion et la dissémination d'agents pathogènes, et de maintenir une relation pacifique avec la flore intestinale, rôles également joués par les immunoglobulines sécrétoires A (SlgA), anticorps les plus abondamment présents à la surface des muqueuses. Tant les IEC que les SlgA sont ainsi décrites comme convergeant vers le même objectif ; néanmoins, les rouages de leurs interactions restent largement inconnus.Pour répondre à cette question, des monocouches épithéliales reconstituées in vitro ont été incubées avec des souches commensales telles que des Lactobacillus ou des Bifodobacteria, seules ou complexées avec des SlgA non-spécifiques, nous permettant de décrypter l'influence des SlgA sur la détection des bactéries par les IEC, favorisant l'adhésion bactérienne et la cohésion cellulaire, augmentant l'activation de la voie NF-κΒ ainsi que la sécrétion de la cytokine thymic stromal lymphopoietin contrairement à celle de médiateurs pro-inflammatoires qui reste inchangée. Par ailleurs, une interaction Fab-indépendante est suggérée dans l'interaction SlgA/bactéries. Comme une interaction de faible affinité a été décrite comme prenant naturellement place au niveau de l'intestin, nous avons donc disséqué les mécanismes sous- jacents en utilisant un large spectre de bactérie associés à des protéines soit recombinantes soit isolées à partir de colostrum, mettant en évidence un rôle crucial des N-glycanes présents sur la pièce sécrétoire et soulignant une nouvelle propriété des SlgA dans l'homéostase intestinale.Intrinsèquement liés aux caractéristiques des SlgA, nous nous sommes également focalisés sur leur rôle protecteur lors d'infection par l'enteropathogène Shigella flexneri reproduites in vitro sur des monocouches polarisées. Nous avons tout d'abord démontré une nouvelle porte d'entrée pour ce pathogène directement via les IEC. L'agrégation des bactéries par les SlgA confère aux cellules une meilleure résistance à l'infection, retardant croissance bactérienne et entrée cellulaire, affectant par ailleurs leur capacité à cibler le cytosquelette et les jonctions serrées. La formation de tels cargos détectés de façon biaisée par les IEC apparaît comme une explication plausible au maintien de la cohésion cellulaire médiée par les SlgA.Enfin, le retrotransport des SlgA à travers les IEC a été abordé soulignant une participation active de ces cellules dans la détection de l'environnement extérieur, les impliquant possiblement dans l'activation d'un état muqueux stable.Conjointement, ces résultats indiquent que les SlgA représentent l'un des éléments-clés à la surface de la muqueuse et soulignent la complexité du dialogue établi avec l'épithélium en vue du maintien d'un fragile équilibre intestinal.ABSTRACTThe intestinal mucosa is endowed with a complex protective network melting physiochemical, mechanical and immunological features. Beyond the ubiquitous intestinal immune system, intestinal epithelial cells (IEC) lying the mucosal surfaces have also the dual task to protect the sterile core against invasion and dissemination of pathogens, and maintain a peaceful relationship with commensal microorganisms, aims also achieved by the presence of high amounts of secretory immunoglobulins A (SlgA), the most abundant immunoglobulin present at mucosal surfaces. Both IEC and SlgA are thus described to converge toward the same goal but how their interplay is orchestrated is largely unknown.To address this question, in vitro reconstituted IEC monolayers were first apically incubated with commensal bacteria such as Lactobacillus or Bifodobacteria strains either alone or in complexes with non-specific SlgA. Favoring the bacterial adhesion and cellular cohesion, SlgA impacts on the cellular sensing of bacteria, increasing NF-κΒ activation, and leading to cytokine releases restricted to the thymic stromal lymphopoietin and unaffected expression of pro-inflammatory mediators. Of main interest, bacterial recognition by SlgA suggested a Fab-independent interaction. As this low affinity, called natural coating occurs in the intestine, we further dissected the underlying mechanisms using a larger spectrum of commensal strains associated with recombinant as well as colostrum-derived proteins and pinpointed a crucial role of N-glycans of the secretory component, emphasizing an underestimated role of carbohydrates and another properties of SlgA in mediating intestinal homeostasis.As mucosal protection is also anchored in SlgA and IEC features, we focused on the cellular role of SlgA. Using IEC apical infection by the enteropathogen Shigella flexneri, we have first demonstrated a new gate of entry for this pathogen directly via IEC. Specific SlgA bacterial aggregation conferred to the cells a better resistance to infection, delaying bacterial growth and cellular entry, affecting their ability to damage both the cytoskeleton and the tight junctions. Formation of such big cargos differentially detected by IEC appears as a plausible explanation sustaining at the cellular level the antibody-mediated mucosal protection.Finally, SlgA retrotransport across IEC has been tackled stressing an active IEC sensing of the external environment possibly involved in the steady-state mucosal activation.All together, these results indicate that SlgA represents one of the pivotal elements at mucosal surfaces highlighting the complexity of the dialogue established with the epithelium sustaining the fragile intestinal balance.The Intestinal mucosa is endowed with a complex protective network melting physiochemical, mechanical and immunological features. Beyond the ubiquitous intestinal immune system, intestinal epithelial cells (IEC) lying the mucosal surfaces have also the dual task to protect the sterile core against invasion and dissemination of pathogens, and maintain a peaceful relationship with commensal microorganisms, aims also achieved by the presence of high amounts of secretory immunoglobulins A (SlgA), the most abundant immunoglobulin present at mucosal surfaces. Both IEC and SlgA are thus described to converge toward the same goal but how their interplay is orchestrated is largely unknown.To address this question, in vitro reconstituted IEC monolayers were first apically incubated with commensal bacteria such as Lactobacillus or Bifodobacteria strains either alone or in complexes with non-specific SlgA. Favoring the bacterial adhesion and cellular cohesion, SlgA impacts on the cellular sensing of bacteria, increasing NF-κΒ activation, and leading to cytokine releases restricted to the thymic stromal lymphopoietin and unaffected expression of pro-inflammatory mediators. Of main interest, bacterial recognition by SlgA suggested a Fab-independent interaction. As this low affinity, called natural coating occurs in the intestine, we further dissected the underlying mechanisms using a larger spectrum of commensal strains associated with recombinant as well as colostrum-derived proteins and pinpointed a crucial role of N-glycans of the secretory component, emphasizing an underestimated role of carbohydrates and another properties of SlgA in mediating intestinal homeostasis.As mucosal protection is also anchored in SlgA and IEC features, we focused on the cellular role of SlgA. Using IEC apical infection by the enteropathogen Shigella flexneri, we have first demonstrated a new gate of entry for this pathogen directly via IEC. Specific SlgA bacterial aggregation conferred to the cells a better resistance to infection, delaying bacterial growth and cellular entry, affecting their ability to damage both the cytoskeleton and the tight junctions. Formation of such big cargos differentially detected by IEC appears as a plausible explanation sustaining at the cellular level the antibody-mediated mucosal protection.Finally, SlgA retrotransport across IEC has been tackled stressing an active IEC sensing of the external environment possibly involved in the steady-state mucosal activation.All together, these results indicate that SlgA represents one of the pivotal elements at mucosal surfaces highlighting the complexity of the dialogue established with the epithelium sustaining the fragile intestinal balance.

Machine learning for geospatial data : algorithms, software tools and case studies

Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.