Recognition of hepatitis C virus RNA by toll like receptors 7 and 8 : implications for the initiation of innate immune response

Le virus de l’hépatite C (VHC) est un virus à ARN simple brin positif (ssARN) qui se replique dans le foie. Deux cents millions de personnes sont infectées par le virus dans le monde et environ 80% d’entre elles progresseront vers un stade chronique de l’infection. Les thérapies anti-virales actuelles comme l’interféron (IFN) ou la ribavirin sont de plus en plus utilisées mais ne sont efficaces que dans la moitié des individus traités et sont souvent accompagnées d’une toxicité ou d’effets secondaires indésirables. Le système immunitaire inné est essentiel au contrôle des infections virales. Les réponses immunitaires innées sont activées suite à la reconnaissance par les Pathogen Recognition Receptors (PRRs), de motifs macromoléculaires dérivés du virus appelés Pathogen-Associated Molecular Patterns (PAMPs). Bien que l'activation du système immunitaire par l'ARN ou les protéines du VHC ait été largement étudiée, très peu de choses sont actuellement connues concernant la détection du virus par le système immunitaire inné. Et même si l’on peut très rapidement déceler des réponses immunes in vivo après infection par le VHC, l’augmentation progressive et continue de la charge virale met en évidence une incapacité du système immunitaire à contrôler l’infection virale. Une meilleure compréhension des mécanismes d’activation du système immunitaire par le VHC semble, par conséquent, essentielle au développement de stratégies antivirales plus efficaces. Dans le présent travail nous montrons, dans un modèle de cellule primaire, que le génome ARN du VHC contient des séquences riches en GU capables de stimuler spécifiquement les récepteurs de type Toll (TLR) 7 et 8. Cette stimulation a pour conséquence la maturation des cellules dendritiques plasmacytoïdes (pDCs), le production d’interféron de type I (IFN) ainsi que l’induction de chémokines et cytokines inflammatoires par les différentes types de cellules présentatrices d’antigènes (APCs). Les cytokines produites après stimulation de monocytes ou de pDCs par ces séquences ssARN virales, inhibent la production du virus de façon dépendante de l’IFN. En revanche, les cytokines produites après stimulation de cellules dendritiques myéloïdes (mDCs) ou de macrophages par ces mêmes séquences n’ont pas d’effet inhibiteur sur la production virale car les séquences ssARN virales n’induisent pas la production d’IFN par ces cellules. Les cytokines produites après stimulation des TLR 7/8 ont également pour effet de diminuer, de façon indépendante de l’IFN, l’expression du récepteur au VHC (CD81) sur la lignée cellulaire Huh7.5, ce qui pourrait avoir pour conséquence de restreindre l’infection par le VHC. Quoiqu’il en soit, même si les récepteurs au VHC comme le CD81 sont largement exprimés à la surface de différentes sous populations lymphocytaires, les DCs et les monocytes ne répondent pas aux VHC, Nos résultats indiquent que seuls les macrophages sont capables de reconnaître le VHC et de produire des cytokines inflammatoires en réponse à ce dernier. La reconnaissance du VHC par les macrophages est liée à l’expression membranaire de DC-SIGN et l’engagement des TLR 7/8 qui en résulte. Comme d’autres agonistes du TLR 7/8, le VHC stimule la production de cytokines inflammatoires (TNF-α, IL-8, IL-6 et IL-1b) mais n’induit pas la production d’interféron-beta par les macrophages. De manière attendue, la production de cytokines par des macrophages stimulés par les ligands du TLR 7/8 ou les séquences ssARN virales n’inhibent pas la réplication virale. Nos résultats mettent en évidence la capacité des séquences ssARN dérivées du VHC à stimuler les TLR 7/8 dans différentes populations de DC et à initier une réponse immunitaire innée qui aboutit à la suppression de la réplication virale de façon dépendante de l’IFN. Quoiqu’il en soit, le VHC est capable d’échapper à sa reconnaissance par les monocytes et les DCs qui ont le potentiel pour produire de l’IFN et inhiber la réplication virale après engagement des TLR 7/8. Les macrophages possèdent quant à eux la capacité de reconnaître le VHC grâce en partie à l’expression de DC-SIGN à leur surface, mais n’inhibent pas la réplication du virus car ils ne produisent pas d’IFN. L’échappement du VHC aux défenses antivirales pourrait ainsi expliquer l’échec du système immunitaire inné à contrôler l’infection par le VHC. De plus, la production de cytokines inflammatoires observée après stimulation in vitro des macrophages par le VHC suggère leur potentielle contribution dans l’inflammation que l’on retrouve chez les individus infectés par le VHC.

Role of Nuclear Angiotensin-II Receptor Mediated Signalling in Cardiovascular Remodelling

Le remodelage cardiaque est le processus par lequel la structure ou la fonction cardiaque change en réponse à un déséquilibre pathophysiologique tel qu'une maladie cardiaque, un contexte d'arythmie prolongée ou une modification de l'équilibre hormonal. Le système rénine-angiotensine (SRA) est un système hormonal largement étudié et il est impliqué dans de nombreuses activités associées au remodelage cardiovasculaire. L’existence d'un système circulatoire couplé à un système de tissus locaux est une représentation classique, cependant de nouvelles données suggèrent un SRA indépendant et fonctionnellement actif à l'échelle cellulaire. La compréhension de l'activité intracellulaire du SRA pourrait mener à de nouvelles pistes thérapeutiques qui pourraient prévenir un remodelage cardiovasculaire défavorable. L'objectif de cette thèse était d'élucider le rôle du SRA intracellulaire dans les cellules cardiaques. Récemment, les récepteurs couplés aux protéines G (RCPG), les protéines G et leurs effecteurs ont été détectés sur des membranes intracellulaires, y compris sur la membrane nucléaire, et les concepts de RCPG intracellulaires fonctionnels sont en voie d'être acceptés comme une réalité. Nous avons dès lors fait l'hypothèse que la signalisation du SRA délimitant le noyau était impliquée dans le contrôle de l'expression des gènes cardiaques. Nous avons démontré la présence de récepteurs d'angiotensine de type-1 (AT1R) et de type-2 (AT2R) nucléaires dans les cardiomyocytes ventriculaires adultes et dans une fraction nucléaire purifiée de tissu cardiaque. Des quantités d'Ang II ont été détectées dans du lysat de cardiomyocytes et des microinjections d'Ang-II-FITC ont donné lieu à des liaisons préférentielles aux sites nucléaires. L'analyse transcriptionnelle prouve que la synthèse d'ARN de novo dans des noyaux isolés stimulés à l'Ang-II, et l'expression des ARNm de NF-κB étaient beaucoup plus importants lorsque les noyaux étaient exposés à de l'Ang II par rapport aux cardiomyocytes intacts. La stimulation des AT1R nucléaires a engendré une mobilisation de Ca2+ via les récepteurs de l'inositol trisphosphate (IP3R), et le blocage des IP3R a diminué la réponse transcriptionnelle. Les méthodes disponibles actuellement pour l'étude de la signalisation intracrine sont limitées aux méthodes indirectes. L'un des objectifs de cette thèse était de synthétiser et caractériser des analogues d'Ang-II cellule-perméants afin d’étudier spécifiquement dans les cellules intactes l'activité intracellulaire du SRA. Nous avons synthétisé et caractérisé pharmacologiquement des analogues photosensibles Ang-II encapsulée en incorporant un groupement 4,5-diméthoxy-2-nitrobenzyl (DMNB) photoclivable sur les sites actifs identifiés du peptide. Chacun des trois analogues d'Ang II encapsulée synthétisés et purifiés: [Tyr(DMNB)4]Ang-II, Ang-II-ODMNB et [Tyr(DMNB)4]Ang-II-ODMNB a montré une réduction par un facteur deux ou trois de l'affinité de liaison envers AT1R et AT2R dans les dosages par liaison compétitive et une activité réduite dans la contraction de l'aorte thoracique. La photostimulation de [Tyr(DMNB)4]Ang-II dans des cellules HEK a augmenté la phosphorylation d'ERK1/2 (via AT1R) et la production de cGMP (via AT2R) alors que dans les cardiomyocytes isolés elle générait une augmentation de Ca2+ nucléoplasmique et initiait la synthèse d'ARNr 18S et d'ARNm du NF-κB. Les fibroblastes sont les principaux générateurs de remodelage cardiaque structurel, et les fibroblastes auriculaires sont plus réactifs aux stimuli profibrotiques que les fibroblastes ventriculaires. Nous avons émis l'hypothèse que l’Ang-II intracellulaire et l'activation des AT1R et AT2R nucléaires associés contrôlaient les profils d'expression des gènes des fibroblastes via des systèmes de signalisation distincts et de ce fait jouaient un rôle majeur dans le développement de la fibrose cardiaque. Nous avons remarqué que les fibroblastes auriculaires expriment l’AT1R et l’AT2R nucléaire et l'Ang-II au niveau intracellulaire. L’expression d'AT1R nucléaire a été régulés positivement dans les cas d’insuffisance cardiaque (IC), tandis que l'AT2R nucléaire a été glycosylé post-traductionnellement. La machinerie protéique des protéines G, y compris Gαq/11, Gαi/3, et Gβ, a été observée dans des noyaux isolés de fibroblastes. AT1R et AT2R régulent l'initiation de la transcription du fibroblaste via les voies de transduction de signal d'IP3R et du NO. La photostimulation de [Tyr(DMNB)4]Ang-II dans une culture de fibroblastes auriculaire déclenche la libération de Ca2+ nucléoplasmique, la prolifération, et la synthèse et sécrétion de collagène qui ne sont pas inhibées par les bloqueurs d'AT1R et/ou AT2R extracellulaires.

Évolution et transmission des savoir-faire céramiques au cours du Sylvicole (-1000 à 1550 de notre ère) : la station 3-avant de Pointe-du-Buisson (BhFl-1d), Haut-Saint-Laurent, Québec.

La station 3-avant de Pointe-du-Buisson (Beauharnois, Haut-Saint-Laurent, Québec) représente la plus importante collection de récipients de terre cuite datant du Sylvicole moyen ancien (-400 à 500 de notre ère) dans le Nord-Est américain. De plus, on trouve sur ce site une série continue d’occupations couvrant l’ensemble de la période Sylvicole. En dépit de complications d’ordre stratigraphique (terreau homogène et pédoturbations), des concepts et des méthodes évolutionnaires tirés de la théorie de l’hérédité duelle sont appliqués à l’étude de cet assemblage. D’un point de vue anthropologique, que nous apprend l’étude de l’évolution et de la transmission des savoir-faire d’une technologie que nous assumons exclusivement féminine au cours de la période Sylvicole? L’auteur défend que l’archéologie évolutionnaire permet de détecter le contexte de la transmission, c’est-à-dire l’organisation socioéconomique des populations du passé. L’examen des traits stylistiques suggère que la sédentarisation estivale des bandes amérindiennes à partir du Sylvicole moyen tardif favorise une homogénéisation des productions céramiques dans un contexte virilocal qui est la conséquence d’une transmission de type conformiste opérant sur un axe horizontal (entre pairs). Cependant, le passage probable des tribus iroquoiennes à l’uxorilocalité et à la matrilinéarité à la fin du Sylvicole se traduit par une saisissante hétérogénéisation des pots, qui s’explique possiblement par une sélection de marqueurs identitaire d’ordre clanique (transmission verticale entre parents et descendants). L’étude des traits techno-fonctionnels indique une diversification de la vaisselle de terre cuite à mesure que les populations intensifient leurs expériences sur les cultigènes. Dans l’ensemble, cette évolution trahit une attention accrue conférée à la performance des pots en tant que récipients culinaires. Par ailleurs, le concours de la sériation et de datations AMS permet la reconnaisance d’un taxon « Sylvicole moyen moyen » caractérisé par une modification morphologique et décorative des vases. Une enquête comparative portant sur un échantillon de 27 sites archéologiques de l’horizon Pseudo-scallop-shell démontre que la variation populationnelle est structurée en fonction de la localisation des communautés dans un bassin hydrographique spécifique. Par conséquent, l’auteur soumet des pistes en vue de l’élaboration d’une taxonomie robuste et propre au Sylvicole moyen ancien et au Sylvicole moyen moyen. Enfin, des indices de natures diverses (archéologiques, paléoethnobotaniques, ethnolinguistiques, paléoanthropologiques, et d’autres issus de la génétique des populations) suggèrent une identité proto-algonquienne des bandes des deux sous-périodes susmentionnées.

Design of Cyclophanes: Synthesis and Study of Photophysical and Biomolecular Recognition Properties

Development of organic molecules that exhibit selective interactions with different biomolecules has immense significance in biochemical and medicinal applications. In this context, our main objective has been to design a few novel functionaIized molecules that can selectively bind and recognize nucleotides and DNA in the aqueous medium through non-covalent interactions. Our strategy was to design novel cycIophane receptor systems based on the anthracene chromophore linked through different bridging moieties and spacer groups. It was proposed that such systems would have a rigid structure with well defined cavity, wherein the aromatic chromophore can undergo pi-stacking interactions with the guest molecules. The viologen and imidazolium moieties have been chosen as bridging units, since such groups, can in principle, could enhance the solubility of these derivatives in the aqueous medium as well as stabilize the inclusion complexes through electrostatic interactions.We synthesized a series of water soluble novel functionalized cyclophanes and have investigated their interactions with nucleotides, DNA and oligonucIeotides through photophysical. chiroptical, electrochemical and NMR techniques. Results indicate that these systems have favorable photophysical properties and exhibit selective interactions with ATP, GTP and DNA involving electrostatic. hydrophobic and pi-stacking interactions inside the cavity and hence can have potential use as probes in biology.

Design Of Metal Architectures: Synthesis And Study Of Their Photophysical And Biomolecular Recognition Properties

Design and study of molecular receptors capable of mimicking natural processes has found applications in basic research as well as in the development of potentially useful technologies. Of the various receptors reported, the cyclophanes are known to encapsulate guest molecules in their cavity utilizing various non–covalent interactions resulting in significant changes in their optical properties. This unique property of the cyclophanes has been widely exploited for the development of selective and sensitive probes for a variety of guest molecules including complex biomolecules. Further, the incorporation of metal centres into these systems added new possibilities for designing receptors such as the metallocyclophanes and transition metal complexes, which can target a large variety of Lewis basic functional groups that act as selective synthetic receptors. The ligands that form complexes with the metal ions, and are capable of further binding to Lewis-basic substrates through open coordination sites present in various biomolecules are particularly important as biomolecular receptors. In this context, we synthesized a few anthracene and acridine based metal complexes and novel metallocyclophanes and have investigated their photophysical and biomolecular recognition properties.

Effectiveness Of Feature Detection Operators On The Performance Of Iris Biometric Recognition System

Iris Recognition is a highly efficient biometric identification system with great possibilities for future in the security systems area.Its robustness and unobtrusiveness, as opposed tomost of the currently deployed systems, make it a good candidate to replace most of thesecurity systems around. By making use of the distinctiveness of iris patterns, iris recognition systems obtain a unique mapping for each person. Identification of this person is possible by applying appropriate matching algorithm.In this paper, Daugman’s Rubber Sheet model is employed for irisnormalization and unwrapping, descriptive statistical analysis of different feature detection operators is performed, features extracted is encoded using Haar wavelets and for classification hammingdistance as a matching algorithm is used. The system was tested on the UBIRIS database. The edge detection algorithm, Canny, is found to be the best one to extract most of the iris texture. The success rate of feature detection using canny is 81%, False Accept Rate is 9% and False Reject Rate is 10%.

COMBINED FEATURE EXTRACTION TECHNIQUES AND NAIVE BAYES CLASSIFIER FOR SPEECH RECOGNITION

Speech processing and consequent recognition are important areas of Digital Signal Processing since speech allows people to communicate more natu-rally and efficiently. In this work, a speech recognition system is developed for re-cognizing digits in Malayalam. For recognizing speech, features are to be ex-tracted from speech and hence feature extraction method plays an important role in speech recognition. Here, front end processing for extracting the features is per-formed using two wavelet based methods namely Discrete Wavelet Transforms (DWT) and Wavelet Packet Decomposition (WPD). Naive Bayes classifier is used for classification purpose. After classification using Naive Bayes classifier, DWT produced a recognition accuracy of 83.5% and WPD produced an accuracy of 80.7%. This paper is intended to devise a new feature extraction method which produces improvements in the recognition accuracy. So, a new method called Dis-crete Wavelet Packet Decomposition (DWPD) is introduced which utilizes the hy-brid features of both DWT and WPD. The performance of this new approach is evaluated and it produced an improved recognition accuracy of 86.2% along with Naive Bayes classifier.

IRIS BIOMETRIC RECOGNITION SYSTEM EMPLOYING CANNY OPERATOR

Biometrics has become important in security applications. In comparison with many other biometric features, iris recognition has very high recognition accuracy because it depends on iris which is located in a place that still stable throughout human life and the probability to find two identical iris's is close to zero. The identification system consists of several stages including segmentation stage which is the most serious and critical one. The current segmentation methods still have limitation in localizing the iris due to circular shape consideration of the pupil. In this research, Daugman method is done to investigate the segmentation techniques. Eyelid detection is another step that has been included in this study as a part of segmentation stage to localize the iris accurately and remove unwanted area that might be included. The obtained iris region is encoded using haar wavelets to construct the iris code, which contains the most discriminating feature in the iris pattern. Hamming distance is used for comparison of iris templates in the recognition stage. The dataset which is used for the study is UBIRIS database. A comparative study of different edge detector operator is performed. It is observed that canny operator is best suited to extract most of the edges to generate the iris code for comparison. Recognition rate of 89% and rejection rate of 95% is achieved

PERFORMANCE OF DIFFERENT CLASSIFIERS IN SPEECH RECOGNITION

Speech is the most natural means of communication among human beings and speech processing and recognition are intensive areas of research for the last five decades. Since speech recognition is a pattern recognition problem, classification is an important part of any speech recognition system. In this work, a speech recognition system is developed for recognizing speaker independent spoken digits in Malayalam. Voice signals are sampled directly from the microphone. The proposed method is implemented for 1000 speakers uttering 10 digits each. Since the speech signals are affected by background noise, the signals are tuned by removing the noise from it using wavelet denoising method based on Soft Thresholding. Here, the features from the signals are extracted using Discrete Wavelet Transforms (DWT) because they are well suitable for processing non-stationary signals like speech. This is due to their multi- resolutional, multi-scale analysis characteristics. Speech recognition is a multiclass classification problem. So, the feature vector set obtained are classified using three classifiers namely, Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM) and Naive Bayes classifiers which are capable of handling multiclasses. During classification stage, the input feature vector data is trained using information relating to known patterns and then they are tested using the test data set. The performances of all these classifiers are evaluated based on recognition accuracy. All the three methods produced good recognition accuracy. DWT and ANN produced a recognition accuracy of 89%, SVM and DWT combination produced an accuracy of 86.6% and Naive Bayes and DWT combination produced an accuracy of 83.5%. ANN is found to be better among the three methods.

k-NN based On-Line Handwritten Character recognition system

On-line handwriting recognition has been a frontier area of research for the last few decades under the purview of pattern recognition. Word processing turns to be a vexing experience even if it is with the assistance of an alphanumeric keyboard in Indian languages. A natural solution for this problem is offered through online character recognition. There is abundant literature on the handwriting recognition of western, Chinese and Japanese scripts, but there are very few related to the recognition of Indic script such as Malayalam. This paper presents an efficient Online Handwritten character Recognition System for Malayalam Characters (OHR-M) using K-NN algorithm. It would help in recognizing Malayalam text entered using pen-like devices. A novel feature extraction method, a combination of time domain features and dynamic representation of writing direction along with its curvature is used for recognizing Malayalam characters. This writer independent system gives an excellent accuracy of 98.125% with recognition time of 15-30 milliseconds

An Online Character Recognition System to Convert Grantha Script to Malayalam

This paper presents a novel approach to recognize Grantha, an ancient script in South India and converting it to Malayalam, a prevalent language in South India using online character recognition mechanism. The motivation behind this work owes its credit to (i) developing a mechanism to recognize Grantha script in this modern world and (ii) affirming the strong connection among Grantha and Malayalam. A framework for the recognition of Grantha script using online character recognition is designed and implemented. The features extracted from the Grantha script comprises mainly of time-domain features based on writing direction and curvature. The recognized characters are mapped to corresponding Malayalam characters. The framework was tested on a bed of medium length manuscripts containing 9-12 sample lines and printed pages of a book titled Soundarya Lahari writtenin Grantha by Sri Adi Shankara to recognize the words and sentences. The manuscript recognition rates with the system are for Grantha as 92.11%, Old Malayalam 90.82% and for new Malayalam script 89.56%. The recognition rates of pages of the printed book are for Grantha as 96.16%, Old Malayalam script 95.22% and new Malayalam script as 92.32% respectively. These results show the efficiency of the developed system

Face Recognition using Probabilistic Neural Networks

In this paper we address the problem of face detection and recognition of grey scale frontal view images. We propose a face recognition system based on probabilistic neural networks (PNN) architecture. The system is implemented using voronoi/ delaunay tessellations and template matching. Images are segmented successfully into homogeneous regions by virtue of voronoi diagram properties. Face verification is achieved using matching scores computed by correlating edge gradients of reference images. The advantage of classification using PNN models is its short training time. The correlation based template matching guarantees good classification results

Face Recognition using Probabilistic Neural Networks

n this paper we address the problem of face detection and recognition of grey scale frontal view images. We propose a face recognition system based on probabilistic neural networks (PNN) architecture. The system is implemented using voronoi/ delaunay tessellations and template matching. Images are segmented successfully into homogeneous regions by virtue of voronoi diagram properties. Face verification is achieved using matching scores computed by correlating edge gradients of reference images. The advantage of classification using PNN models is its short training time. The correlation based template matching guarantees good classification results.

Speech Recognition of Malayalam Numbers

Digit speech recognition is important in many applications such as automatic data entry, PIN entry, voice dialing telephone, automated banking system, etc. This paper presents speaker independent speech recognition system for Malayalam digits. The system employs Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) as feature for signal processing and Hidden Markov model (HMM) for recognition. The system is trained with 21 male and female voices in the age group of 20 to 40 years and there was 98.5% word recognition accuracy (94.8% sentence recognition accuracy) on a test set of continuous digit recognition task.