Airway stenting with the LT-Mold? for severe glotto-subglottic stenosis or intractable aspiration: experience in 65 cases.

The purpose of this study was to assess the safety and efficacy of stenting in upper airway reconstructions for benign laryngotracheal stenosis (LTS) with a newly designed prosthesis, the LT-Mold?. The LT-Mold and its proper use during open surgery and endoscopy are described, and the experience gathered from a prospectively collected database on 65 patients treated for complex LTS or severe aspiration is reported. This series is compared to the results of other stenting methods. All patients were available for evaluation. In all but one case, the prosthesis was removed at the end of the study. The new prosthesis did not induce any stent-related trauma to the supraglottis, glottis and subglottis. Before adding a distal round-shaped silicone cap to the LT-Mold, granulation tissue was usually seen at the stent-mucosal interface at the tracheostoma level. In 14 cases, there has been a spontaneous extrusion of the prosthesis through the mouth; this problem was solved by fixing the prosthesis through the reinforced portion of the prosthesis at the cap level and by adding one fixation stitch in the supraglottis. We have to document the loss of the silicone cap in three cases. This problem was resolved by designing a new prototype with an integrated cap, glued with a slow hardening silicone glue. Fifty-four (83 %) of 65 patients were decannulated after a mean duration of stenting of 3 months (range 1-12 months). The mean follow-up after decannulation was 23 months (range 1 month to 10 years). The experience gathered with the LT-Mold shows that long-term stenting for complex LTS is safely achieved when the prosthesis is used with its distal integrated silicone cap. The softness and smoothness of the prosthesis with a round-shaped configuration of both extremities help avoid ulceration and granulation tissue formation in the reconstructed airway. Adequate fixation is mandatory to avoid extrusion.

Differences in ureide and amino acid content of water stressed soybean inoculated with Bradyrhizobium japonicum and B. elkanii

The objective of this work was to study the response to water stress of a drought sensitive soybean cultivar inoculated with Bradyrhizobium japonicum (strain CB1809, Semia 586) and B. elkanii (strain 29W, Semia 5019). CB1809 nodulated plants produced a significantly higher root fraction (19%) than 29W (14.6%). Plants inoculated with CB1809 produced less nodules and accumulated more nitrogen than those inoculated with 29W. In general, low amounts of ureides in nodules were found in watered plants inoculated with either CB1809 or 29W strains, but those levels were five-fold increased in stressed plants inoculated with CB1809. Nodules formed by strain CB1809 had aspartate and glutamate as major amino acids, while those formed by 29W had glutamate, asparagine and alanine. In nodules of plants inoculated with CB1809 aspartate showed the highest accumulation (5 µmol g-1); in stressed plants this amino acid reached a value of 26 µmol g-1, and asparagine was not detected. Nodules formed by the strain 29W accumulated 1 µmol g-1 of aspartate, whether plants were stressed or not. Asparagine was the major amino acid found in nodules from watered plants (6 µmol g-1) and the amount of this amino acid was six-fold increased when plants were water stressed.

Visualizing olfactory receptor expression and localization in Drosophila.

Odor detection and discrimination by olfactory systems in vertebrates and invertebrates depend both on the selective expression of individual olfactory receptor genes in subpopulations of olfactory sensory neurons, and on the targeting of the encoded proteins to the exposed, ciliated endings of sensory dendrites. Techniques to visualize the expression and localization of olfactory receptor gene products in vivo have been essential to reveal the molecular logic of peripheral odor coding and to permit investigation of the developmental and cellular neurobiology of this sensory system. Here, we describe methods for detection of olfactory receptor transcripts and proteins in the antennal olfactory organ of the fruit fly, Drosophila melanogaster, an important genetic model organism. We include protocols both for antennal cryosections and whole-mount antennae. These methods can be adapted for detection of receptor expression in other olfactory and gustatory tissues in Drosophila, as well as in the chemosensory systems of other insects.

Optimal culture incubation time in orthopedic device-associated infections: a retrospective analysis of prolonged 14-day incubation.

Accurate diagnosis of orthopedic device-associated infections can be challenging. Culture of tissue biopsy specimens is often considered the gold standard; however, there is currently no consensus on the ideal incubation time for specimens. The aim of our study was to assess the yield of a 14-day incubation protocol for tissue biopsy specimens from revision surgery (joint replacements and internal fixation devices) in a general orthopedic and trauma surgery setting. Medical records were reviewed retrospectively in order to identify cases of infection according to predefined diagnostic criteria. From August 2009 to March 2012, 499 tissue biopsy specimens were sampled from 117 cases. In 70 cases (59.8%), at least one sample showed microbiological growth. Among them, 58 cases (82.9%) were considered infections and 12 cases (17.1%) were classified as contaminations. The median time to positivity in the cases of infection was 1 day (range, 1 to 10 days), compared to 6 days (range, 1 to 11 days) in the cases of contamination (P < 0.001). Fifty-six (96.6%) of the infection cases were diagnosed within 7 days of incubation. In conclusion, the results of our study show that the incubation of tissue biopsy specimens beyond 7 days is not productive in a general orthopedic and trauma surgery setting. Prolonged 14-day incubation might be of interest in particular situations, however, in which the prevalence of slow-growing microorganisms and anaerobes is higher.

Le fixateur externe dans les lésions traumatiques graves du bassin: résultats à propos de 20 cas consécutifs [External fixator in severe traumatic injuries of the pelvis: results apropos of 20 consecutive cases]

From August 91 to December 94, 20 external fixators were used for severely injured patients (avg. ISS 25.2). The fractures were essentially open book with or without lateral compression and vertical lesions. The indication for fixation was treatment of shock and stabilization in 8 cases, stabilization alone in 9 cases, and in 3 cases as complementary fixation after internal fixation of posterior lesions. The fixation of the pelvis was effective on the amount of blood loss. One acetabulum fracture required surgery, two patients had internal fixation for loss of reduction and two others for late pubic and posterior pain. The clinical results are good; they are more related to the severity of the initial lesion than to the mode of fixation or the quality of the reduction. No superficial sepsis or osteitis was observed in relation to the pins.

La lutte contre le dopage est-elle éthique?

L'association entre éthique et lutte contre le dopage semble être une évidence. Pourtant, si l'on aborde cette question du point de vue du sportif considéré en tant que travailleur ordinaire, les liens s'avèrent plus complexes. En effet, plusieurs auteurs ont montré que la lutte contre le dopage présente des faiblesses tant en ce qui concerne la protection de la santé que la justice de la sanction contre ces travailleurs du sport. Si la lutte contre le dopage présente indéniablement des limites éthiques, y renoncer entraînerait d'autres problèmes. Finalement l'article propose de montrer que le choix le plus acceptable en matière de lutte contre le dopage est que le processus de fixation des normes se fasse de façon collective, avec une très grande transparence et une publicisation des débats.

Rhizobium strains competitiveness on bean nodulation in Cerrado soils

The objective of this work was to identify the most competitive and effective Rhizobium strains in order to increase common bean yield by nitrogen fixation as alternative or complementation to the nitrogen fertilization. Competitiveness tests were lead in axenic conditions, in Cerrado soil pots and in three field experiments, with native Rhizobium strains that were previously identified, according to their effectiveness and genetic variability. The identification of strains in nodules was performed using serological tests (axenic conditions) - agglutination and enzyme linked immunosorbent (Elisa) assays - and random amplified polymorfic DNA (RAPD) (Cerrado soil). Plant yield was determined using the dry weight (greenhouse conditions), total N and grain yield (field experiments). Among the analyzed Rhizobium strains, native strain SLA 2.2 and commercial strain CIAT 899 were the dominant nodules in plants of the most productive plots, presenting yield productivity similar or higher to those obtained in treatments where 20 kg ha-1 of N were applied.

Fanconi anemia and genome stability : the role of FANCM

RÉSUMÉ: Le génome de toute cellule est susceptible d'être attaqué par des agents endogènes et exogènes. Afin de préserver l'intégrité génomique, les cellules ont développé des multitudes de mécanismes. La réplication de l'ADN, une étape importante durant le cycle cellulaire, constitue un stress et présente un danger important pour l'intégrité du génome. L'anémie de Fanconi est une maladie héréditaire rare dont les protéines impliquées semblent jouer un rôle crucial dans la réponse au stress réplicatif. La maladie est associée à une instabilité chromosomique ainsi qu'à une forte probabilité de développer des cancers. Les cellules des patients souffrant de l'anémie de Fanconi sont sensibles à des agents interférant avec la réplication de l'ADN, et plus particulièrement àdes agents qui fient les deux brins d'ADN d'une manière covalente. L'anémie de Fanconi est une maladie génétiquement hétérogène. Treize protéines ont pu être identifiées. Elles semblent figurer dans une même voie de signalisation qui est aussi connue sous le nom de « FA/BRCA pathway », car un des gènes est identique au gène BRCA2 (breast cancer susceptibility gene 2). Huit protéines forment un complexe nucléaire dont l'intégrité est nécessaire à la monoubiquitination de deux autres protéines, FANCD2 et FANCI, en réponse à un stress réplicatif. A ce jour, la fonction moléculaire des protéines du « FA/BRCA pathway »reste encore mal décrite. Au début de mon travail de thèse, nous avons donc décidé de purifier les protéines du complexe nucléaire et d'étudier leurs propriétés biochimiques. Nous avons tout d'abord étudié les cinq protéines connues à l'époque qui sont FANCA, FANCC, FANCE, FANCF et FANCG. Par la suite, nous avons étendu notre étude à des protéines découvertes plus récemment, FANCL, FANCM et FAAP24, en concentrant finalement notre travail sur la caractérisation de FANCM. FANCM, contrairement aux autres protéines du complexe, est constituée de deux domaines conservés suggérant un rôle important dans le métabolisme de l'ADN. Il s'agit d'un domaine « DEAH box hélicase »situé dans la partie N-terminale et d'un domaine « ERCC4 nuclease »situé dans la partie C-terminale de la protéine. Dans cette étude, nous avons purifié avec succès la protéine FANCM entière à partir d'un système hétérologue. Nous montrons que FANCM s'attache de manière spécifique à des jonctions de Holliday et des fourches de réplication. De plus, nous démontrons que FANCM peut déplacer le point de jonction de ces structures via son domaine hélicase de manière dépendante de l'ATP. FANCM est aussi capable de dissocier de grands intermédiaires de la recombinaison, via la migration de jonctions de Holliday à travers une région d'homologie de 2.6 kb. Tous ces résultats suggèrent que FANCM peut s'attacher spécifiquement à des fourches de réplication et à des jonctions de Holliday in vitro et que son domaine hélicase est associé à une activité migratoire efficace. Nous pensons que FANCM peut avoir un rôle direct sur les intermédiaires de réplication. Ceci est en accord avec l'idée que les protéines de l'anémie de Fanconi coordonnent la réparation de l'ADN au niveau des fourches de réplication arrêtées. Nos résultats donnent une première indication quant au rôle de FANCM dans la cellule et peuvent contribuer à élucider la fonction de cette voie de signalisation peu comprise jusqu'à présent. SUMMARY: The genome of every cell is subject to a constant offence by endogenous and exogenous agents. Not surprisingly; cells have evolved a multitude of mechanisms which aim at preserving genomic integrity. A key step during the life cycle of a cell, DNA replication itself, constitutes a special danger to the integrity of the genome. The proteins defective in the rare hereditary disease Fanconi anemia (FA) are suspected to play a crucial role in the cellular response to DNA replication stress. The disease is associated with chromosomal instability and pronounced cancer susceptibility. Cells from Fanconi anemia patients are sensitive to a variety of agents which interfere with DNA replication, DNA interstrand cross-linking agents being particularly threatening to their survival. Fanconi anemia is a genetically heterogeneous disease with 13 different proteins identified, which seem to work together in a common pathway. Since one of the FA genes is identical to the breast cancer susceptibility gene BRCA2, it is also referred to as the FA/BRCA pathway. Eight proteins form a nuclear complex, whose integriry is required for the monoubiquitination of two other FA proteins, FANCD2 and FANCI, in response to DNA replication stress. Despite intensive research, the function of the FA/BRCA pathway at a molecular level has remained largely elusive so far. At the beginning of my thesis, we therefore decided to purify the proteins of the FA core complex and to investigate their biochemical properties. We started with the five proteins which were known at that time, FANCA, FANCC, FANCE, FANCF, and FACG. Later on, we extended our studies to the newly discovered proteins FANCL, FANCM, and FAAP24, and eventually focused our work on the characterisation of FANCM. In contrast to the other core complex proteins, FANCM contains two conserved domains, which point to a role in DNA metabolism: an N-terminal DEAH box helicase domain and a C-terminal ERCC4 nuclease domain. In this study, we have successfully purified full-length FANCM from a recombinant source. We show that purified FANCM binds to branched DNA molecules, such as Holliday junctions and replication forks, with high specificity and affinity. In addition, we demonstrate that FANCM can translocate the junction point of branched DNA molecules due to its helicase domain in an ATPase-dependent manner. FANCM can even dissociate large recombination intermediates, via branch migration of Holliday junctions through a 2.6 kb region of homology. Taken together, our data suggest that FANCM can specifically bind to replication forks and Holliday junctions in vitro, and that its DEAH box helicase domain is associated with a potent branch migration activity. We propose that FANCM might have a direct role in the processing of DNA replication intermediates. This is consistent with the current view that FA proteins coordinate DNA repair at stalled replication forks. Our findings provide a first hint as to the context in which FANCM might play a role in the cell. We are optimistic that they might be key to further elucidate the function of a pathway which is far from being understood.

Green manure incorporation timing for organically grown broccoli

The objective of this work was to determine the effect of incorporation timing of the velvet bean (Stizolobium cinereum) (GM) on both organic broccoli yield and N status. Mineral N content in the soil, biologically fixed N recovery by broccoli, GM biomass decomposition and N release kinetics were also determined. Plots were fertilized with 12 Mg ha-1 of organic compost and received GM either at 0, 15, 30 or 45 days after transplant. Other treatments were compost (12 or 25 Mg ha-1), GM, mineral fertilizers and control (no fertilizer). The data were collected in four completely randomized blocks. GM decomposition increased mineral N content in soil as rapidly as mineral fertilizer or the supply of 25 Mg ha-1 of compost. The N half-life in GM (24 days) is smaller than the mass half-life (35 days) and the biological fixation contributed with 23.6% of N present in the aboveground biomass of broccoli. The result suggests a higher synchrony between the crop relative growth rate and N release from the GM when incorporated at crop early growth stage. The incorporation of GM until 15 days after transplanting replaces 50% of the highest compost dose, without yield loss.

Amplification of 16S rRNA gene sequences to differentiate two highly related bradyrhizobia species

A 16S rRNA gene PCR-based assay was developed aiming at a fast molecular diagnostic method to differentiate the two phylogenetically closely related species Bradyrhizobium japonicum and B. elkanii, isolated from soybean nodules, in order to identify those more competitive and comprising greater nitrogen fixation ability for use in the formulation of commercial inoculants. The assay used was able to discriminate ten reference strains belonging to these two Bradyrhizobium species, as well as to efficiently identify 37 strains isolated from fields cultivated with soybean.

Maintenance of polymorphism : a theoretical approach using multilocus systems

Résumé La thématique de cette thèse peut être résumée par le célèbre paradoxe de biologie évolutive sur le maintien du polymorphisme face à la sélection et par l'équation du changement de fréquence gamétique au cours du temps dû, à la sélection. La fréquence d'un gamète xi à la génération (t + 1) est: !!!Equation tronquée!!! Cette équation est utilisée pour générer des données utlisée tout au long de ce travail pour 2, 3 et 4 locus dialléliques. Le potentiel de l'avantage de l'hétérozygote pour le maintien du polymorphisme est le sujet de la première partie. La définition commune de l'avantage de l'hétérozygote n'etant applicable qu'a un locus ayant 2 allèles, cet avantage est redéfini pour un système multilocus sur les bases de précédentes études. En utilisant 5 définitions différentes de l'avantage de l'hétérozygote, je montre que cet avantage ne peut être un mécanisme général dans le maintien du polymorphisme sous sélection. L'étude de l'influence de locus non-détectés sur les processus évolutifs, seconde partie de cette thèse, est motivée par les travaux moléculaires ayant pour but de découvrir le nombre de locus codant pour un trait. La plupart de ces études sous-estiment le nombre de locus. Je montre que des locus non-détectés augmentent la probabilité d'observer du polymorphisme sous sélection. De plus, les conclusions sur les facteurs de maintien du polymorphisme peuvent être trompeuses si tous les locus ne sont pas détectés. Dans la troisième partie, je m'intéresse à la valeur attendue de variance additive après un goulot d'étranglement pour des traits sélectionés. Une études précédente montre que le niveau de variance additive après goulot d'étranglement augmente avec le nombre de loci. Je montre que le niveau de variance additive après un goulot d'étranglement augmente (comparé à des traits neutres), mais indépendamment du nombre de loci. Par contre, le taux de recombinaison a une forte influence, entre autre en regénérant les gamètes disparus suite au goulot d'étranglement. La dernière partie de ce travail de thèse décrit un programme pour le logiciel de statistique R. Ce programme permet d'itérer l'équation ci-dessus en variant les paramètres de sélection, recombinaison et de taille de populations pour 2, 3 et 4 locus dialléliques. Cette thèse montre qu'utiliser un système multilocus permet d'obtenir des résultats non-conformes à ceux issus de systèmes rnonolocus (la référence en génétique des populations). Ce programme ouvre donc d'intéressantes perspectives en génétique des populations. Abstract The subject of this PhD thesis can be summarized by one famous paradox of evolu-tionary biology: the maintenance of polymorphism in the face of selection, and one classical equation of theoretical population genetics: the changes in gametic frequencies due to selection and recombination. The frequency of gamete xi at generation (t + 1) is given by: !!! Truncated equation!!! This equation is used to generate data on selection at two, three, and four diallelic loci for the different parts of this work. The first part focuses on the potential of heterozygote advantage to maintain genetic polymorphism. Results of previous studies are used to (re)define heterozygote advantage for multilocus systems, since the classical definition is for one diallelic locus. I use 5 different definitions of heterozygote advantage. And for these five definitions, I show that heterozygote advantage is not a general mechanism for the maintenance of polymorphism. The study of the influence of undetected loci on evolutionary processes (second part of this work) is motivated by molecular works which aim at discovering the loci coding for a trait. For most of these works, some coding loci remains undetected. I show that undetected loci increases the probability of maintaining polymorphism under selection. In addition, conclusions about the factor that maintain polymorphism can be misleading if not all loci are considered. This is, therefore, only when all loci are detected that exact conclusions on the level of maintained polymorphism or on the factor(s) that maintain(s) polymorphism could be drawn. In the third part, the focus is on the expected release of additive genetic variance after bottleneck for selected traits. A previous study shows that the expected release of additive variance increases with an increase in the number of loci. I show that the expected release of additive variance after bottleneck increases for selected traits (compared with neutral), but this increase is not a function of the number of loci, but function of the recombination rate. Finally, the last part of this PhD thesis is a description of a package for the statistical software R that implements the Equation given above. It allows to generate data for different scenario regarding selection, recombination, and population size. This package opens perspectives for the theoretical population genetics that mainly focuses on one locus, while this work shows that increasing the number of loci leads not necessarily to straightforward results.

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.

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Le management des organisations publiques a considérablement évolué durant ces dernières trois ou quatre dernières décennies : pression accrue sur les résultats, accroissement de l'autonomie dans l'utilisation des ressources et la fixation de priorités, exigences élevées en matière d'accountability, intérêt des citoyens et des médias pour les décisions et l'action publiques, etc. Des outils de management issus pour partie de l'économie privée et pour l'autre développés spécifiquement pour le secteur public ont complété la palette instrumentale à disposition des managers publics. Parmi ces outils, la communication joue un rôle important tant à l'intérieur de l'organisation que par rapport à l'ensemble de ses partenaires et de la collectivité en général. En effet, les responsables de l'action publique doivent de manière croissante présenter les enjeux de politiques publiques, expliquer les décisions prises, justifier des mesures correspondantes et être à l'écoute des besoins et demandes formulés par les bénéficiaires des prestations.

Elephant grass genotypes for bioenergy production by direct biomass combustion

The objective of this work was to evaluate elephant grass (Pennisetum purpureum Schum.) genotypes for bioenergy production by direct biomass combustion. Five elephant grass genotypes grown in two different soil types, both of low fertility, were evaluated. The experiment was carried out at Embrapa Agrobiologia field station in Seropédica, RJ, Brazil. The design was in randomized complete blocks, with split plots and four replicates. The genotypes studied were Cameroon, Bag 02, Gramafante, Roxo and CNPGL F06-3. Evaluations were made for biomass production, total biomass nitrogen, biomass nitrogen from biological fixation, carbon/nitrogen and stem/leaf ratios, and contents of fiber, lignin, cellulose and ash. The dry matter yields ranged from 45 to 67 Mg ha-1. Genotype Roxo had the lowest yield and genotypes Bag 02 and Cameroon had the highest ones. The biomass nitrogen accumulation varied from 240 to 343 kg ha-1. The plant nitrogen from biological fixation was 51% in average. The carbon/nitrogen and stem/leaf ratios and the contents of fiber, lignin, cellulose and ash did not vary among the genotypes. The five genotypes are suitable for energy production through combustion.

EADock : design of a new molecular docking algorithm and some of its applications

3 Summary 3. 1 English The pharmaceutical industry has been facing several challenges during the last years, and the optimization of their drug discovery pipeline is believed to be the only viable solution. High-throughput techniques do participate actively to this optimization, especially when complemented by computational approaches aiming at rationalizing the enormous amount of information that they can produce. In siiico techniques, such as virtual screening or rational drug design, are now routinely used to guide drug discovery. Both heavily rely on the prediction of the molecular interaction (docking) occurring between drug-like molecules and a therapeutically relevant target. Several softwares are available to this end, but despite the very promising picture drawn in most benchmarks, they still hold several hidden weaknesses. As pointed out in several recent reviews, the docking problem is far from being solved, and there is now a need for methods able to identify binding modes with a high accuracy, which is essential to reliably compute the binding free energy of the ligand. This quantity is directly linked to its affinity and can be related to its biological activity. Accurate docking algorithms are thus critical for both the discovery and the rational optimization of new drugs. In this thesis, a new docking software aiming at this goal is presented, EADock. It uses a hybrid evolutionary algorithm with two fitness functions, in combination with a sophisticated management of the diversity. EADock is interfaced with .the CHARMM package for energy calculations and coordinate handling. A validation was carried out on 37 crystallized protein-ligand complexes featuring 11 different proteins. The search space was defined as a sphere of 15 R around the center of mass of the ligand position in the crystal structure, and conversely to other benchmarks, our algorithms was fed with optimized ligand positions up to 10 A root mean square deviation 2MSD) from the crystal structure. This validation illustrates the efficiency of our sampling heuristic, as correct binding modes, defined by a RMSD to the crystal structure lower than 2 A, were identified and ranked first for 68% of the complexes. The success rate increases to 78% when considering the five best-ranked clusters, and 92% when all clusters present in the last generation are taken into account. Most failures in this benchmark could be explained by the presence of crystal contacts in the experimental structure. EADock has been used to understand molecular interactions involved in the regulation of the Na,K ATPase, and in the activation of the nuclear hormone peroxisome proliferatoractivated receptors a (PPARa). It also helped to understand the action of common pollutants (phthalates) on PPARy, and the impact of biotransformations of the anticancer drug Imatinib (Gleevec®) on its binding mode to the Bcr-Abl tyrosine kinase. Finally, a fragment-based rational drug design approach using EADock was developed, and led to the successful design of new peptidic ligands for the a5ß1 integrin, and for the human PPARa. In both cases, the designed peptides presented activities comparable to that of well-established ligands such as the anticancer drug Cilengitide and Wy14,643, respectively. 3.2 French Les récentes difficultés de l'industrie pharmaceutique ne semblent pouvoir se résoudre que par l'optimisation de leur processus de développement de médicaments. Cette dernière implique de plus en plus. de techniques dites "haut-débit", particulièrement efficaces lorsqu'elles sont couplées aux outils informatiques permettant de gérer la masse de données produite. Désormais, les approches in silico telles que le criblage virtuel ou la conception rationnelle de nouvelles molécules sont utilisées couramment. Toutes deux reposent sur la capacité à prédire les détails de l'interaction moléculaire entre une molécule ressemblant à un principe actif (PA) et une protéine cible ayant un intérêt thérapeutique. Les comparatifs de logiciels s'attaquant à cette prédiction sont flatteurs, mais plusieurs problèmes subsistent. La littérature récente tend à remettre en cause leur fiabilité, affirmant l'émergence .d'un besoin pour des approches plus précises du mode d'interaction. Cette précision est essentielle au calcul de l'énergie libre de liaison, qui est directement liée à l'affinité du PA potentiel pour la protéine cible, et indirectement liée à son activité biologique. Une prédiction précise est d'une importance toute particulière pour la découverte et l'optimisation de nouvelles molécules actives. Cette thèse présente un nouveau logiciel, EADock, mettant en avant une telle précision. Cet algorithme évolutionnaire hybride utilise deux pressions de sélections, combinées à une gestion de la diversité sophistiquée. EADock repose sur CHARMM pour les calculs d'énergie et la gestion des coordonnées atomiques. Sa validation a été effectuée sur 37 complexes protéine-ligand cristallisés, incluant 11 protéines différentes. L'espace de recherche a été étendu à une sphère de 151 de rayon autour du centre de masse du ligand cristallisé, et contrairement aux comparatifs habituels, l'algorithme est parti de solutions optimisées présentant un RMSD jusqu'à 10 R par rapport à la structure cristalline. Cette validation a permis de mettre en évidence l'efficacité de notre heuristique de recherche car des modes d'interactions présentant un RMSD inférieur à 2 R par rapport à la structure cristalline ont été classés premier pour 68% des complexes. Lorsque les cinq meilleures solutions sont prises en compte, le taux de succès grimpe à 78%, et 92% lorsque la totalité de la dernière génération est prise en compte. La plupart des erreurs de prédiction sont imputables à la présence de contacts cristallins. Depuis, EADock a été utilisé pour comprendre les mécanismes moléculaires impliqués dans la régulation de la Na,K ATPase et dans l'activation du peroxisome proliferatoractivated receptor a (PPARa). Il a également permis de décrire l'interaction de polluants couramment rencontrés sur PPARy, ainsi que l'influence de la métabolisation de l'Imatinib (PA anticancéreux) sur la fixation à la kinase Bcr-Abl. Une approche basée sur la prédiction des interactions de fragments moléculaires avec protéine cible est également proposée. Elle a permis la découverte de nouveaux ligands peptidiques de PPARa et de l'intégrine a5ß1. Dans les deux cas, l'activité de ces nouveaux peptides est comparable à celles de ligands bien établis, comme le Wy14,643 pour le premier, et le Cilengitide (PA anticancéreux) pour la seconde.