Implementación de un método cuantitativo para la detección del virus Psorosis de cítricos mediante RT-PCR tiempo real y su evaluación en muestras de campo

Tesis (Doctora en Ciencias con Especialidad en Biotecnología) U.A.N.L. Facultad de Ciencias Biológicas, 2007.

Identificación molecular de especies del género candida y aspergillus mediante la aplicación de PCR

Tesis (Doctor en Ciencias con especialidad en Microbiología) UANL, 2014.

La leptospirose féline : sondage sérologique et de PCR urinaire chez des chats sains et des chats atteints de maladie rénale

La leptospirose est une zoonose à distribution mondiale dont la prévalence chez le chat varie géographiquement de 4.8% à 35%. Bien que l’exposition féline à Leptospira spp. soit rapportée dans des études sérologiques, les conséquences cliniques de cette maladie chez le chat sont peu connues. Le but principal de cette étude était de comparer le statut sérologique et de porteur (PCR urinaire) de Leptospira spp. entre des chats sains et des chats atteints de maladie rénale (insulte rénale aigue et maladie rénale chronique de stades IIb, III et IV). Une étude préliminaire pour valider la sensibilité et la spécificité analytiques de la PCR de Leptospira spp. réalisée par le Laboratoire de Diagnostic Moléculaire de la FMV sur l’urine de chat a été effectuée. La validation in vitro a démontré que la technique de PCR est efficace pour déterminer la présence de leptospires pathogènes dans l’urine du chat. Dans le cadre de l’étude principale, 251 chats ont été recrutés entre janvier 2010 et mars 2012,. De ceux-ci, 240 ont été inclus et divisés en 2 groupes (chats sains (C=125) et chats atteints de maladie rénale (MR=115) en se basant sur un examen physique ainsi que sur des résultats d’hématologie, de biochimie et d’analyse d’urine. Tous les chats recrutés ont également été examinés sérologiquement par test de micro-agglutination pour la présence d’anticorps contre Leptospira spp. (résultat considéré positif si ≥1 :100) et par PCR pour la présence de Leptospira spp. dans l’urine. Le pourcentage prédit de séropositivité pour Leptospira spp. était significativement plus élevé chez les chats atteints de maladie rénale (13,7%) que chez les chats sains (5%) (p=0,02). Les sérovars impliqués étaient Pomona (n=16), Bratislava (n=8) et Grippotyphosa (n=1). De plus, les chats séropositifs pour Pomona présentaient des titres significativement plus élevés que pour les autres sérovars (p=0,04). L’excrétion de Leptospira spp. a été confirmée par PCR dans l’urine de huit chats. Des 26 chats séropositifs, quatre (C=2, MR=2) se sont également révélés PCR positifs. La prévalence a été plus élevée chez les chats du groupe MR (5.3%; 6/113) lorsque comparée à celle du groupe C (1.6%; 2/125), mais cette différence ne s’est pas révélée statistiquement significative (C=0,9% , MR= 5,5% ; p = 0,09). L’âge, le sexe et le milieu de vie (urbain versus rural) n’ont pas influencé le statut sérologique ou d’excrétion pour Leptospira spp. Le pourcentage prédit de séropositivité était significativement plus élevée chez les chasseurs (p<0.01) et pendant les mois de juin à août (p=0.02). La présence d’un autre chat à la maison a également significativement augmenté ce pourcentage (p<0.01), mais la présence d’un chien ne l’a pas influencé. Lors de l’évaluation du PCR par le modèle GGE, seules les variables « contact avec raton laveur » et « contact avec mouffettes » sont ressorties statistiquement significatives (p≤0.03). Le rôle que joue Leptospira spp. comme agent étiologique de maladie rénale chez le chat demeure incertain. Toutefois, la différence significative de statut sérologique entre les chats sains et les chats atteints de maladie rénale suggère que la leptospirose pourrait être une cause sous-diagnostiquée de maladie rénale chez cette espèce. Dans cette étude, plusieurs porteurs asymptomatiques ont été identifiés, ce qui suggère que l’espèce féline puisse être un acteur sous-estimé dans la transmission de la bactérie aux humains.

Development of a multi-gene PCR assay for the prediction of the response to hormone therapy in breast cancer

Deux tiers des cancers du sein expriment des récepteurs hormonaux ostrogéniques (tumeur ER-positive) et la croissance de ces tumeurs est stimulée par l’estrogène. Des traitements adjuvant avec des anti-estrogènes, tel que le Tamoxifen et les Inhibiteurs de l’Aromatase peuvent améliorer la survie des patientes atteinte de cancer du sein. Toutefois la thérapie hormonale n’est pas efficace dans toutes les tumeurs mammaires ER-positives. Les tumeurs peuvent présenter avec une résistance intrinsèque ou acquise au Tamoxifen. Présentement, c’est impossible de prédire quelle patiente va bénéficier ou non du Tamoxifen. Des études préliminaires du laboratoire de Dr. Mader, ont identifié le niveau d’expression de 20 gènes, qui peuvent prédire la réponse thérapeutique au Tamoxifen (survie sans récidive). Ces marqueurs, identifié en utilisant une analyse bioinformatique de bases de données publiques de profils d’expression des gènes, sont capables de discriminer quelles patientes vont mieux répondre au Tamoxifen. Le but principal de cette étude est de développer un outil de PCR qui peut évaluer le niveau d’expression de ces 20 gènes prédictif et de tester cette signature de 20 gènes dans une étude rétrospective, en utilisant des tumeurs de cancer du sein en bloc de paraffine, de patients avec une histoire médicale connue. Cet outil aurait donc un impact direct dans la pratique clinique. Des traitements futiles pourraient être éviter et l’indentification de tumeurs ER+ avec peu de chance de répondre à un traitement anti-estrogène amélioré. En conséquence, de la recherche plus appropriée pour les tumeurs résistantes au Tamoxifen, pourront se faire.

Sélection de gènes de référence pour la normalisation des expériences de PCR quantitative dans un modèle de dysfonction diastolique de lapin

La dysfonction diastolique du ventricule gauche (DDVG) réfère à une rigidité ainsi qu’à des troubles de relaxation au niveau de ce ventricule pendant la phase de la diastole. Nos connaissances sur les mécanismes moléculaires sous-jacents de cette pathologie demeurent limités. Les analyses géniques sont indispensables afin de bien identifier les voies par lesquelles cette maladie progresse. Plusieurs techniques de quantification de l’expression génique sont disponibles, par contre la RT-qPCR demeure la méthode la plus populaire vu sa haute sensibilité et de ses coûts modérés. Puisque la normalisation occupe un aspect très important dans les expériences de RT-qPCR, nous avons décidé de sélectionner des gènes montrant une haute stabilité d’expression dans un modèle de DDVG de lapin. Nous avons alors exposé 18 lapins blancs soit à une diète normale (n=7) ou bien à une diète hypercholestérolémiante additionnée de vitamine D2 (n=11). La DDVG a été évaluée par des mesures échocardiographiques. L’expression de l’ARNm de dix gènes communément utilisés dans la littérature comme normalisateur (Gapdh, Hprt1, Ppia, Sdha, Rpl5, Actb, Eef1e1, Ywhaz, Pgk1, et G6pd) a été mesurée par RT-qPCR. L’évaluation de leur stabilité a été vérifiée par les algorithmes de geNorm et Normfinder. Sdha et Gapdh ont obtenu les meilleurs scores de stabilité (M<0.2) et ont été suggérés par le geNorm, comme meilleure combinaison. Par contre, l’utilisation de Normfinder mène à la sélection d’Hprt1 et Rpl5 comme meilleure combinaison de gènes de normalisation (0.042). En normalisant par ces deux combinaisons de gènes, l’expression de l’ARNm des peptides natriurétiques de type A et B (Anp et Bnp), de la protéine chimiotactique des monocytes-1 (Mcp-1) et de la sous unité Nox-2 de la NADPH oxydase ont montré des augmentations similaires chez le groupe hypercholestérolémique comparé au groupe contrôle (p<0.05). Cette augmentation d’expressions a été corrélée avec plusieurs paramètres échocardiographiques de DDVG. À notre connaissance, c’est la première étude par laquelle une sélection de gènes de référence a été réalisée dans un modèle de lapin développant une DDVG.

Étude éco-épidémiologique sur l’infection par Francisella tularensis au Québec

Au Canada, Francisella tularensis, une bactérie zoonotique causant la tularémie, affecte principalement le lièvre d’Amérique, le rat musqué et le castor. Malgré les nombreuses études sur cette maladie, les connaissances sur l’écologie et les réservoirs naturels de la tularémie demeurent limitées. Une étude transversale a été réalisée afin d’estimer la prévalence d’infection par F. tularensis chez le lièvre d’Amérique, le rat musqué et le coyote dans quatre régions du Québec (Canada) et de décrire le risque d’infection d’après des caractéristiques individuelles (âge, sexe et état de chair) et environnementales. D’octobre 2012 à avril 2013, 345 lièvres d’Amérique, 411 rats musqués et 385 coyotes capturés par des trappeurs ont été échantillonnés. Les caractéristiques environnementales autour du site de capture ont été extraites de base de données géographiques. La séroprévalence (test de microagglutination) était de 2.9% chez les coyotes, 0.6% chez les lièvres et 0% chez les rats musqués. Tous les rats musqués et les lièvres étaient négatifs à une PCR en temps réel réalisée à partir d’un pool de foie, rein, rate et poumon; par contre, le type AI a été détecté dans les organes individuels des deux lièvres séropositifs. Des analyses de régression logistique exacte ont démontré que l’âge était un facteur de risque pour la séropositivité du coyote, ainsi que la proportion de forêts et la proportion de l’environnement considéré approprié pour le lièvre autour de la localisation de capture des coyotes. Les résultats de cette étude suggèrent la présence du cycle terrestre dans les régions étudiées.

Développement des marqueurs moléculaires spécifiques pour l'identification et la quantification de deux espèces de champignons mycorhiziens arbusculaires en utilisant la PCR en temps réel

Les champignons mycorhizien à arbuscules (CMA) sont des organismes pouvant établir des symbioses avec 80% des plantes terrestres. Les avantages d'une telle symbiose sont de plus en plus caractérisés et exploités en agriculture. Par contre, jusqu'à maintenant, il n'existe aucun outil permettant à la fois l'identification et la quantification de ces champignons dans le sol de façon fiable et rapide. Un tel outil permettrait, entre autres, de mieux comprendre les dynamiques des populations des endomycorhizes dans le sol. Pour les producteurs d'inoculum mycorhiziens, cela permettrait également d'établir un suivi de leurs produits en champs et d'avoir un contrôle de qualité de plus sur leurs inoculants. C'est ce que nous avons tenté de développer au sein du laboratoire du Dr. Hijri. Depuis environ une trentaine d'années, des outils d'identification et/ou de quantification ont été développés en utilisant les profiles d'acides gras, les isozymes, les anticorps et finalement l'ADN nucléaire. À ce jour, ces méthodes d’identification et de quantification sont soit coûteuses, soit imprécises. Qui plus est, aucune méthode ne permet à la fois la quantification et l’identification de souches particulières de CMA. L’ADN mitochondrial ne présente pas le même polymorphisme de séquence que celui qui rend l’ADN nucléaire impropre à la quantification. C'est pourquoi nous avons analysé les séquences d’ADN mitochondrial et sélectionné les régions caractéristiques de deux espèces de champignons mycorhiziens arbusculaires (CMA). C’est à partir de ces régions que nous avons développé des marqueurs moléculaires sous forme de sondes et d’amorces TaqMan permettant de quantifier le nombre de mitochondries de chacune de ces espèces dans un échantillon d’ADN. Nous avons ensuite tenté de déterminer une unité de quantification des CMA, soit un nombre de mitochondries par spore. C’est alors que nous avons réalisé que la méthode de préparation des échantillons de spores ainsi que la méthode d’extraction d’ADN avaient des effets significatifs sur l’unité de quantification de base. Nous avons donc optimisé ces protocoles, avant d’en e tester l’application sur des échantillons de sol et de racines ayant été inoculés avec chacune des deux espèces cibles. À ce stade, cet outil est toujours semi-quantificatif, mais il permet 9 l’identification précise de deux espèces de CMA compétentes dans des milieux saturés en phosphore inorganique. Ces résultats , en plus d’être prometteurs, ont permis d’augmenter les connaissances méthodologiques reliées à la quantification des CMA dans le sol, et suggèrent qu’à cause de leurs morphologies différentes, l’élaboration d’un protocole de quantification standardisé pour toutes les espèces de CMA demeure un objectif complexe, qui demande de nouvelles études in vivo.

Modified Large Margin Nearest Neighbor Metric Learning for Regression

The main objective of this letter is to formulate a new approach of learning a Mahalanobis distance metric for nearest neighbor regression from a training sample set. We propose a modified version of the large margin nearest neighbor metric learning method to deal with regression problems. As an application, the prediction of post-operative trunk 3-D shapes in scoliosis surgery using nearest neighbor regression is described. Accuracy of the proposed method is quantitatively evaluated through experiments on real medical data.

Regression models for bivariate survival data

Multivariate lifetime data arise in various forms including recurrent event data when individuals are followed to observe the sequence of occurrences of a certain type of event; correlated lifetime when an individual is followed for the occurrence of two or more types of events, or when distinct individuals have dependent event times. In most studies there are covariates such as treatments, group indicators, individual characteristics, or environmental conditions, whose relationship to lifetime is of interest. This leads to a consideration of regression models.The well known Cox proportional hazards model and its variations, using the marginal hazard functions employed for the analysis of multivariate survival data in literature are not sufficient to explain the complete dependence structure of pair of lifetimes on the covariate vector. Motivated by this, in Chapter 2, we introduced a bivariate proportional hazards model using vector hazard function of Johnson and Kotz (1975), in which the covariates under study have different effect on two components of the vector hazard function. The proposed model is useful in real life situations to study the dependence structure of pair of lifetimes on the covariate vector . The well known partial likelihood approach is used for the estimation of parameter vectors. We then introduced a bivariate proportional hazards model for gap times of recurrent events in Chapter 3. The model incorporates both marginal and joint dependence of the distribution of gap times on the covariate vector . In many fields of application, mean residual life function is considered superior concept than the hazard function. Motivated by this, in Chapter 4, we considered a new semi-parametric model, bivariate proportional mean residual life time model, to assess the relationship between mean residual life and covariates for gap time of recurrent events. The counting process approach is used for the inference procedures of the gap time of recurrent events. In many survival studies, the distribution of lifetime may depend on the distribution of censoring time. In Chapter 5, we introduced a proportional hazards model for duration times and developed inference procedures under dependent (informative) censoring. In Chapter 6, we introduced a bivariate proportional hazards model for competing risks data under right censoring. The asymptotic properties of the estimators of the parameters of different models developed in previous chapters, were studied. The proposed models were applied to various real life situations.

An Improved Color Video Super-Resolution Using Kernel Regression and Fuzzy Enhancement

An improved color video super-resolution technique using kernel regression and fuzzy enhancement is presented in this paper. A high resolution frame is computed from a set of low resolution video frames by kernel regression using an adaptive Gaussian kernel. A fuzzy smoothing filter is proposed to enhance the regression output. The proposed technique is a low cost software solution to resolution enhancement of color video in multimedia applications. The performance of the proposed technique is evaluated using several color videos and it is found to be better than other techniques in producing high quality high resolution color videos

Using Neural Network Classifier Support Vector Machine Regression for the prediction of Melting Point of Drug – like compounds

In our study we use a kernel based classification technique, Support Vector Machine Regression for predicting the Melting Point of Drug – like compounds in terms of Topological Descriptors, Topological Charge Indices, Connectivity Indices and 2D Auto Correlations. The Machine Learning model was designed, trained and tested using a dataset of 100 compounds and it was found that an SVMReg model with RBF Kernel could predict the Melting Point with a mean absolute error 15.5854 and Root Mean Squared Error 19.7576

Studies on nitrifying microorganisms in Cochin Estuary and adjacent coastal waters

This thesis entitled “Studies on Nitrifying Microorganisms in Cochin Estuary and Adjacent Coastal Waters” reports for the first time the spatial andtemporal variations in the abundance and activity of nitrifiers (Ammonia oxidizingbacteria-AOB; Nitrite oxidizing bacteria- NOB and Ammonia oxidizing archaea-AOA) from the Cochin Estuary (CE), a monsoon driven, nutrient rich tropicalestuary along the southwest coast of India. To fulfil the above objectives, field observations were carried out for aperiod of one year (2011) in the CE. Surface (1 m below surface) and near-bottomwater samples were collected from four locations (stations 1 to 3 in estuary and 4 in coastal region), covering pre-monsoon, monsoon and post-monsoon seasons. Station 1 is a low saline station (salinity range 0-10) with high freshwater influx While stations 2 and 3 are intermediately saline stations (salinity ranges 10-25). Station 4 is located ~20 km away from station 3 with least influence of fresh water and is considered as high saline (salinity range 25- 35) station. Ambient physicochemical parameters like temperature, pH, salinity, dissolved oxygen (DO), Ammonium, nitrite, nitrate, phosphate and silicate of surface and bottom waters were measured using standard techniques. Abundance of Eubacteria, total Archaea and ammonia and nitrite oxidizing bacteria (AOB and NOB) were quantified using Fluorescent in situ Hybridization (FISH) with oligonucleotide probes labeled withCy3. Community structure of AOB and AOA was studied using PCR Denaturing Gradient Gel Electrophoresis (DGGE) technique. PCR products were cloned and sequenced to determine approximate phylogenetic affiliations. Nitrification rate in the water samples were analyzed using chemical NaClO3 (inhibitor of nitrite oxidation), and ATU (inhibitor of ammonium oxidation). Contribution of AOA and AOB in ammonia oxidation process was measured based on the recovered ammonia oxidation rate. The contribution of AOB and AOA were analyzed after inhibiting the activities of AOB and AOA separately using specific protein inhibitors. To understand the factors influencing or controlling nitrification, various statistical tools were used viz. Karl Pearson’s correlation (to find out the relationship between environmental parameters, bacterial abundance and activity), three-way ANOVA (to find out the significant variation between observations), Canonical Discriminant Analysis (CDA) (for the discrimination of stations based on observations), Multivariate statistics, Principal components analysis (PCA) and Step up multiple regression model (SMRM) (First order interaction effects were applied to determine the significantly contributing biological and environmental parameters to the numerical abundance of nitrifiers). In the CE, nitrification is modulated by the complex interplay between different nitrifiers and environmental variables which in turn is dictated by various hydrodynamic characteristics like fresh water discharge and seawater influx brought in by river water discharge and flushing. AOB in the CE are more adapted to varying environmental conditions compared to AOA though the diversity of AOA is higher than AOB. The abundance and seasonality of AOB and NOB is influenced by the concentration of ammonia in the water column. AOB are the major players in modulating ammonia oxidation process in the water column of CE. The distribution pattern and seasonality of AOB and NOB in the CE suggest that these organisms coexist, and are responsible for modulating the entire nitrification process in the estuary. This process is fuelled by the cross feeding among different nitrifiers, which in turn is dictated by nutrient levels especially ammonia. Though nitrification modulates the increasing anthropogenic ammonia concentration the anthropogenic inputs have to be controlled to prevent eutrophication and associated environmental changes.

From Regression to Classification in Support Vector Machines

We study the relation between support vector machines (SVMs) for regression (SVMR) and SVM for classification (SVMC). We show that for a given SVMC solution there exists a SVMR solution which is equivalent for a certain choice of the parameters. In particular our result is that for $epsilon$ sufficiently close to one, the optimal hyperplane and threshold for the SVMC problem with regularization parameter C_c are equal to (1-epsilon)^{- 1} times the optimal hyperplane and threshold for SVMR with regularization parameter C_r = (1-epsilon)C_c. A direct consequence of this result is that SVMC can be seen as a special case of SVMR.