976 resultados para GAMMA-SUBUNIT FXYD2


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

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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Plusieurs cibles thérapeutiques dans le développement de médicaments contre l’obésité visent une diminution de l’appétit et de la masse adipeuse et à augmenter la dépense énergétique. L’appétit et le métabolisme énergétique sont régulés par certains neuropeptides qui agissent au niveau du système nerveux central, notamment dans l’hypothalamus. Parmi ces neuropeptides, les peptides RF-amide ou QRFP (pyroglutamylated RF-amide peptides), ainsi nommés par la présence du motif conservé Arg-Phe-NH2 dans le domaine C-terminal, induisent une hyperphagie et une augmentation de la masse adipeuse lorsqu’administrés par voie centrale. Les formes bioactives de ces peptides comprennent principalement 43 (QRFP-43) et 26 (QRFP-26) acides aminés. Outre les peptides QRFP, leurs récepteurs, les GPR103 de la famille des récepteurs à 7 passages transmembranaires couplés aux protéines G, sont exprimés dans l’hypothalamus. Plus récemment, des études ont montré la sécrétion de ces neuropeptides, et la présence du GPR103, dans le tissu adipeux. Cependant, le rôle de la voie signalétique (QRFP/GPR103) dans la régulation du métabolisme lipidique au niveau périphérique est peu connu. Les travaux de cette thèse ont porté sur la caractérisation des effets adipogéniques périphériques des neuropeptides QRFP. En premier lieu, nos travaux ont montré que les adipocytes 3T3-L1 et les adipocytes murins isolés des dépôts adipeux blancs expriment le prépro-QRFP et uniquement le récepteur GPR103B, un des deux sous-types de récepteurs présents chez la souris. De plus, nous avons montré que l’expression du récepteur est régulée par une diète riche en lipides réduisant l’expression du prépro-QRFP, mais augmentant celle du GPR103B dans les dépôts lipidiques. Chez l’humain, les adipocytes de l’omentum expriment autant le GPR103 que le prépro-QRFP. Nous avons de plus étudié la fonctionnalité du GPR103B dans les adipocytes 3T3-L1 par l’utilisation d’ARN interférents. Nous avons observé que ce récepteur médie les effets adipogéniques des QRFPs en augmentant l’expression du récepteur nucléaire PPAR-gamma (peroxisome proliferator-activated receptor gamma) et le facteur de transcription C/EBP-alpha (CCAAT-enhancer binding protein alpha) résultant en une accumulation des triglycérides. Nous avons aussi mis en évidence les effets anti-lipolytiques des QRFPs. En effet, les QRFP inhibent fortement la lipolyse induite avec l’isoprotérénol. L’étude des mécanismes moléculaires à l’origine des effets anti-lipolytiques du QRFP-43 a montré l’activation de la voie de signalisation PI3-K/PKB (phosphatidylinositol 3-kinase/protéine kinase B) en réponse à la stimulation du GPR103B. La réponse anti-lipolytique induite par le QRFP-43 est associée à une diminution de la phosphorylation de la périlipine A (PLIN1a) et de la lipase hormono-sensible (HSL). Nos études ont élucidé les mécanismes conduisant à l’inhibition de la phosphorylation de la PLIN1a en réponse à l’activation du GPR103B, impliquant l’inhibition de la migration de la cavéoline 1 et de la sous unité catalytique de la protéine kinase A (PKA) au niveau des gouttelettes lipidiques, ainsi que l’inhibition de l’activité des Src kinases et de la protéine kinase C (PKC). En conclusion, nos travaux ont montré que les QRFP-43 et -26 exercent un effet adipogénique et anti-lipolytique dans les adipocytes, mettant ainsi en évidence le rôle des neuropeptides QRFPs dans la régulation du métabolisme lipidique au niveau adipocytaire.

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Paralogs are present during ribosome biogenesis as well as in mature ribosomes in form of ribosomal proteins, and are commonly believed to play redundant functions within the cell. Two previously identified paralogs are the protein pair Ssf1 and Ssf2 (94% homologous). Ssf2 is believed to replace Ssf1 in case of its absence from cells, and depletion of both proteins leads to severely impaired cell growth. Results reveal that, under normal conditions, the Ssf paralogs associate with similar sets of proteins but with varying stabilities. Moreover, disruption of their pre-rRNP particles using high stringency buffers revealed that at least three proteins, possibly Dbp9, Drs1 and Nog1, are strongly associated with each Ssf protein under these conditions, and most likely represent a distinct subcomplex. In this study, depletion phenotypes obtained upon altering Nop7, Ssf1 and/or Ssf2 protein levels revealed that the Ssf paralogs cannot fully compensate for the depletion of one another because they are both, independently, required along parallel pathways that are dependent on the levels of availability of specific ribosome biogenesis proteins. Finally, this work provides evidence that, in yeast, Nop7 is genetically linked with both Ssf proteins.

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This paper presents gamma stochastic volatility models and investigates its distributional and time series properties. The parameter estimators obtained by the method of moments are shown analytically to be consistent and asymptotically normal. The simulation results indicate that the estimators behave well. The insample analysis shows that return models with gamma autoregressive stochastic volatility processes capture the leptokurtic nature of return distributions and the slowly decaying autocorrelation functions of squared stock index returns for the USA and UK. In comparison with GARCH and EGARCH models, the gamma autoregressive model picks up the persistence in volatility for the US and UK index returns but not the volatility persistence for the Canadian and Japanese index returns. The out-of-sample analysis indicates that the gamma autoregressive model has a superior volatility forecasting performance compared to GARCH and EGARCH models.

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Laser irradiation at wavelength 514 nm was used to study the effect, of lasers in inducing chromosomal aberrations at mitosis. This study offers a new radiation system which could be used for the induction of mutations. Results are compared with those obtained from studies using y-rays as irradiation source.

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In the present work, studies on vulcanization, rheology and reinforcement of natural rubber latex with special reference to accelerator combinations, surface active agents and gamma irradiation have been undertaken. In vulcanization, the choice of vulcanization system, the extent and mc-zie of vulcanization and network structure of the vulcanizate are important factors contributing to the overall quality of the product. The vulcanization system may be conventional type using elemental sulfur or a system involving sulfur donors. The latter type is used mainly in the manufacture of heat resistant products. For improving the technical properties of the products such as modulus and tensile strength, different accelerator combinations are used. It is known that accelerators have a strong effect on the physical properties of rubber vulcanizates. A perusal of the literature indicates that fundamental studies on the above aspects of latex technology are very limited. Thereforea systematic study on vulcanization, rheology and reinforcement of natural rubber latex with reference to the effect of accelerator combinations, surface active agents and gamma irradiation has been undertaken. The preparation and evaluation of some products like latex thread was also undertaken as a part of the study. The thesis consists of six chapter

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Optimum conditions and experimental details for the formation of v-Fe203 from goethite have been worked out. In another method, a cheap complexing medium of starch was employed for precipitating acicular ferrous oxalate, which on decomposition in nitrogen and subsequent oxidation yielded acicular y-Fe203. On the basis of thermal decomposition in dry and moist nitrogen, DTA, XRD, GC and thermodynamic arguments, the mechanism of decomposition was elucidated. New materials obtained by doping ~'-Fe203 with 1-16 atomic percent magnesium, cobalt, nickel and copper, were synthesised and characterized

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This paper presents a computation of the $V_gamma$ dimension for regression in bounded subspaces of Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS) for the Support Vector Machine (SVM) regression $epsilon$-insensitive loss function, and general $L_p$ loss functions. Finiteness of the RV_gamma$ dimension is shown, which also proves uniform convergence in probability for regression machines in RKHS subspaces that use the $L_epsilon$ or general $L_p$ loss functions. This paper presenta a novel proof of this result also for the case that a bias is added to the functions in the RKHS.