NMR characterization of chlorhexidine in lipid-based formulations /

A mixture of Chlorhexidine digluconate (CHG) with glycerophospholipid 1,2-dimyristoyl- <^54-glycero-3-phospocholine (DMPC-rf54) was analysed using ^H nuclear magnetic resonance. To analyze powder spectra, the de-Pake-ing technique was used. The method is able to extract simultaneously both the orientation distribution function and the anisotropy distribution function. The spectral moments, average order parameter profiles, and longitudinal and transverse relaxation times were used to explore the structural phase behaviour of various DMPC/CHG mixtures in the temperature range 5-60°C.

Developing a numerical inverse-theory-based extraction of orientation-dependent relaxation rates from partially- relaxed spectra

Second-rank tensor interactions, such as quadrupolar interactions between the spin- 1 deuterium nuclei and the electric field gradients created by chemical bonds, are affected by rapid random molecular motions that modulate the orientation of the molecule with respect to the external magnetic field. In biological and model membrane systems, where a distribution of dynamically averaged anisotropies (quadrupolar splittings, chemical shift anisotropies, etc.) is present and where, in addition, various parts of the sample may undergo a partial magnetic alignment, the numerical analysis of the resulting Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectra is a mathematically ill-posed problem. However, numerical methods (de-Pakeing, Tikhonov regularization) exist that allow for a simultaneous determination of both the anisotropy and orientational distributions. An additional complication arises when relaxation is taken into account. This work presents a method of obtaining the orientation dependence of the relaxation rates that can be used for the analysis of the molecular motions on a broad range of time scales. An arbitrary set of exponential decay rates is described by a three-term truncated Legendre polynomial expansion in the orientation dependence, as appropriate for a second-rank tensor interaction, and a linear approximation to the individual decay rates is made. Thus a severe numerical instability caused by the presence of noise in the experimental data is avoided. At the same time, enough flexibility in the inversion algorithm is retained to achieve a meaningful mapping from raw experimental data to a set of intermediate, model-free

Modeling Metal Protein Complexes from Experimental Extended X-ray Absorption Fine Structure using Computational Intelligence

Experimental Extended X-ray Absorption Fine Structure (EXAFS) spectra carry information about the chemical structure of metal protein complexes. However, pre- dicting the structure of such complexes from EXAFS spectra is not a simple task. Currently methods such as Monte Carlo optimization or simulated annealing are used in structure refinement of EXAFS. These methods have proven somewhat successful in structure refinement but have not been successful in finding the global minima. Multiple population based algorithms, including a genetic algorithm, a restarting ge- netic algorithm, differential evolution, and particle swarm optimization, are studied for their effectiveness in structure refinement of EXAFS. The oxygen-evolving com- plex in S1 is used as a benchmark for comparing the algorithms. These algorithms were successful in finding new atomic structures that produced improved calculated EXAFS spectra over atomic structures previously found.

Simulation-Based Finite-Sample Normality Tests in Linear Regressions

In the literature on tests of normality, much concern has been expressed over the problems associated with residual-based procedures. Indeed, the specialized tables of critical points which are needed to perform the tests have been derived for the location-scale model; hence reliance on available significance points in the context of regression models may cause size distortions. We propose a general solution to the problem of controlling the size normality tests for the disturbances of standard linear regression, which is based on using the technique of Monte Carlo tests.

AnaBench: a Web/CORBA-based workbench for biomolecular sequence analysis

Affiliation: Département de biochimie, Faculté de médecine, Université de Montréal

MODELING HETEROTACHY IN PHYLOGENETICS

Il a été démontré que l’hétérotachie, variation du taux de substitutions au cours du temps et entre les sites, est un phénomène fréquent au sein de données réelles. Échouer à modéliser l’hétérotachie peut potentiellement causer des artéfacts phylogénétiques. Actuellement, plusieurs modèles traitent l’hétérotachie : le modèle à mélange des longueurs de branche (MLB) ainsi que diverses formes du modèle covarion. Dans ce projet, notre but est de trouver un modèle qui prenne efficacement en compte les signaux hétérotaches présents dans les données, et ainsi améliorer l’inférence phylogénétique. Pour parvenir à nos fins, deux études ont été réalisées. Dans la première, nous comparons le modèle MLB avec le modèle covarion et le modèle homogène grâce aux test AIC et BIC, ainsi que par validation croisée. A partir de nos résultats, nous pouvons conclure que le modèle MLB n’est pas nécessaire pour les sites dont les longueurs de branche diffèrent sur l’ensemble de l’arbre, car, dans les données réelles, le signaux hétérotaches qui interfèrent avec l’inférence phylogénétique sont généralement concentrés dans une zone limitée de l’arbre. Dans la seconde étude, nous relaxons l’hypothèse que le modèle covarion est homogène entre les sites, et développons un modèle à mélanges basé sur un processus de Dirichlet. Afin d’évaluer différents modèles hétérogènes, nous définissons plusieurs tests de non-conformité par échantillonnage postérieur prédictif pour étudier divers aspects de l’évolution moléculaire à partir de cartographies stochastiques. Ces tests montrent que le modèle à mélanges covarion utilisé avec une loi gamma est capable de refléter adéquatement les variations de substitutions tant à l’intérieur d’un site qu’entre les sites. Notre recherche permet de décrire de façon détaillée l’hétérotachie dans des données réelles et donne des pistes à suivre pour de futurs modèles hétérotaches. Les tests de non conformité par échantillonnage postérieur prédictif fournissent des outils de diagnostic pour évaluer les modèles en détails. De plus, nos deux études révèlent la non spécificité des modèles hétérogènes et, en conséquence, la présence d’interactions entre différents modèles hétérogènes. Nos études suggèrent fortement que les données contiennent différents caractères hétérogènes qui devraient être pris en compte simultanément dans les analyses phylogénétiques.

Timing verification in transaction modeling

Les systèmes Matériels/Logiciels deviennent indispensables dans tous les aspects de la vie quotidienne. La présence croissante de ces systèmes dans les différents produits et services incite à trouver des méthodes pour les développer efficacement. Mais une conception efficace de ces systèmes est limitée par plusieurs facteurs, certains d'entre eux sont: la complexité croissante des applications, une augmentation de la densité d'intégration, la nature hétérogène des produits et services, la diminution de temps d’accès au marché. Une modélisation transactionnelle (TLM) est considérée comme un paradigme prometteur permettant de gérer la complexité de conception et fournissant des moyens d’exploration et de validation d'alternatives de conception à des niveaux d’abstraction élevés. Cette recherche propose une méthodologie d’expression de temps dans TLM basée sur une analyse de contraintes temporelles. Nous proposons d'utiliser une combinaison de deux paradigmes de développement pour accélérer la conception: le TLM d'une part et une méthodologie d’expression de temps entre différentes transactions d’autre part. Cette synergie nous permet de combiner dans un seul environnement des méthodes de simulation performantes et des méthodes analytiques formelles. Nous avons proposé un nouvel algorithme de vérification temporelle basé sur la procédure de linéarisation des contraintes de type min/max et une technique d'optimisation afin d'améliorer l'efficacité de l'algorithme. Nous avons complété la description mathématique de tous les types de contraintes présentées dans la littérature. Nous avons développé des méthodes d'exploration et raffinement de système de communication qui nous a permis d'utiliser les algorithmes de vérification temporelle à différents niveaux TLM. Comme il existe plusieurs définitions du TLM, dans le cadre de notre recherche, nous avons défini une méthodologie de spécification et simulation pour des systèmes Matériel/Logiciel basée sur le paradigme de TLM. Dans cette méthodologie plusieurs concepts de modélisation peuvent être considérés séparément. Basée sur l'utilisation des technologies modernes de génie logiciel telles que XML, XSLT, XSD, la programmation orientée objet et plusieurs autres fournies par l’environnement .Net, la méthodologie proposée présente une approche qui rend possible une réutilisation des modèles intermédiaires afin de faire face à la contrainte de temps d’accès au marché. Elle fournit une approche générale dans la modélisation du système qui sépare les différents aspects de conception tels que des modèles de calculs utilisés pour décrire le système à des niveaux d’abstraction multiples. En conséquence, dans le modèle du système nous pouvons clairement identifier la fonctionnalité du système sans les détails reliés aux plateformes de développement et ceci mènera à améliorer la "portabilité" du modèle d'application.

Modeling protein evolution using secondary structures

L’évolution des protéines est un domaine important de la recherche en bioinformatique et catalyse l'intérêt de trouver des outils d'alignement qui peuvent être utilisés de manière fiable et modéliser avec précision l'évolution d'une famille de protéines. TM-Align (Zhang and Skolnick, 2005) est considéré comme l'outil idéal pour une telle tâche, en termes de rapidité et de précision. Par conséquent, dans cette étude, TM-Align a été utilisé comme point de référence pour faciliter la détection des autres outils d'alignement qui sont en mesure de préciser l'évolution des protéines. En parallèle, nous avons élargi l'actuel outil d'exploration de structures secondaires de protéines, Helix Explorer (Marrakchi, 2006), afin qu'il puisse également être utilisé comme un outil pour la modélisation de l'évolution des protéines.

Towards a philosophical reconstruction of the dialogue between modern physics and Advaita Vedanta : an inquiry into the concepts of akasa, vacuum and reality

Vers la fin du 19ème siècle, le moine et réformateur hindou Swami Vivekananda affirma que la science moderne convergeait vers l'Advaita Vedanta, un important courant philosophique et religieux de l'hindouisme. Au cours des décennies suivantes, suite aux apports scientifiques révolutionnaires de la théorie de la relativité d'Einstein et de la physique quantique, un nombre croissant d'auteurs soutenaient que d'importants "parallèles" pouvaient être tracés entre l'Advaita Vedanta et la physique moderne. Encore aujourd'hui, de tels rapprochements sont faits, particulièrement en relation avec la physique quantique. Cette thèse examine de manière critique ces rapprochements à travers l'étude comparative détaillée de deux concepts: le concept d'akasa dans l'Advaita Vedanta et celui de vide en physique quantique. L'énoncé examiné est celui selon lequel ces deux concepts pointeraient vers une même réalité: un substratum omniprésent et subtil duquel émergent et auquel retournent ultimement les divers constituants de l'univers. Sur la base de cette étude comparative, la thèse argumente que des comparaisons de nature conceptuelle favorisent rarement la mise en place d'un véritable dialogue entre l'Advaita Vedanta et la physique moderne. Une autre voie d'approche serait de prendre en considération les limites épistémologiques respectivement rencontrées par ces disciplines dans leur approche du "réel-en-soi" ou de la "réalité ultime." Une attention particulière sera portée sur l'épistémologie et le problème de la nature de la réalité dans l'Advaita Vedanta, ainsi que sur le réalisme scientifique et les implications philosophiques de la non-séparabilité en physique quantique.

Morphologic evaluation of ruptured abdominal aortic aneurysm by 3D modeling

This thesis was created in Word and converted to PDF using Mac OS X 10.7.5 Quartz PDFContext.

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

A Diagnostic and Modeling Study on the Onset of Summer Monsoon over South Asia

This study focuses on the onset of southwest monsoon over Kerala. India Meteorological Department (IMD) has been using a semi-objective method to define monsoon onset. The main objectives of the study are to understand the monsoon onset processes, to simulate monsoon onset in a GCM using as input the atmospheric conditions and Sea Surface Temperature, 10 days earlier to the onset, to develop a method for medium range prediction of the date of onset of southwest monsoon over Kerala and to examine the possibility of objectively defining the date of Monsoon Onset over Kerala (MOK). It gives a broad description of regional monsoon systems and monsoon onsets over Asia and Australia. Asian monsoon includes two separate subsystems, Indain monsoon and East Asian monsoon. It is seen from this study that the duration of the different phases of the onset process are dependent on the period of ISO. Based on the study of the monsoon onset process, modeling studies can be done for better understanding of the ocean-atmosphere interaction especially those associated with the warm pool in the Bay of Bengal and the Arabian Sea.

Growth and Characterization of ZnO based Heterojunction diodes and ZnO Nanostructuresby Pulsed Laser Ablation

Transparent conducting oxides (TCO’s) have been known and used for technologically important applications for more than 50 years. The oxide materials such as In2O3, SnO2 and impurity doped SnO2: Sb, SnO2: F and In2O3: Sn (indium tin oxide) were primarily used as TCO’s. Indium based oxides had been widely used as TCO’s for the past few decades. But the current increase in the cost of indium and scarcity of this material created the difficulty in obtaining low cost TCO’s. Hence the search for alternative TCO material has been a topic of active research for the last few decades. This resulted in the development of various binary and ternary compounds. But the advantages of using binary oxides are the easiness to control the composition and deposition parameters. ZnO has been identified as the one of the promising candidate for transparent electronic applications owing to its exciting optoelectronic properties. Some optoelectronics applications of ZnO overlap with that of GaN, another wide band gap semiconductor which is widely used for the production of green, blue-violet and white light emitting devices. However ZnO has some advantages over GaN among which are the availability of fairly high quality ZnO bulk single crystals and large excitonic binding energy. ZnO also has much simpler crystal-growth technology, resulting in a potentially lower cost for ZnO based devices. Most of the TCO’s are n-type semiconductors and are utilized as transparent electrodes in variety of commercial applications such as photovoltaics, electrochromic windows, flat panel displays. TCO’s provide a great potential for realizing diverse range of active functions, novel functions can be integrated into the materials according to the requirement. However the application of TCO’s has been restricted to transparent electrodes, ii notwithstanding the fact that TCO’s are n-type semiconductors. The basic reason is the lack of p-type TCO, many of the active functions in semiconductor originate from the nature of pn-junction. In 1997, H. Kawazoe et al reported the CuAlO2 as the first p-type TCO along with the chemical design concept for the exploration of other p-type TCO’s. This has led to the fabrication of all transparent diode and transistors. Fabrication of nanostructures of TCO has been a focus of an ever-increasing number of researchers world wide, mainly due to their unique optical and electronic properties which makes them ideal for a wide spectrum of applications ranging from flexible displays, quantum well lasers to in vivo biological imaging and therapeutic agents. ZnO is a highly multifunctional material system with highly promising application potential for UV light emitting diodes, diode lasers, sensors, etc. ZnO nanocrystals and nanorods doped with transition metal impurities have also attracted great interest, recently, for their spin-electronic applications This thesis summarizes the results on the growth and characterization of ZnO based diodes and nanostructures by pulsed laser ablation. Various ZnO based heterojunction diodes have been fabricated using pulsed laser deposition (PLD) and their electrical characteristics were interpreted using existing models. Pulsed laser ablation has been employed to fabricate ZnO quantum dots, ZnO nanorods and ZnMgO/ZnO multiple quantum well structures with the aim of studying the luminescent properties.