Bayesian nonparametric latent variable models

L’un des problèmes importants en apprentissage automatique est de déterminer la complexité du modèle à apprendre. Une trop grande complexité mène au surapprentissage, ce qui correspond à trouver des structures qui n’existent pas réellement dans les données, tandis qu’une trop faible complexité mène au sous-apprentissage, c’est-à-dire que l’expressivité du modèle est insuffisante pour capturer l’ensemble des structures présentes dans les données. Pour certains modèles probabilistes, la complexité du modèle se traduit par l’introduction d’une ou plusieurs variables cachées dont le rôle est d’expliquer le processus génératif des données. Il existe diverses approches permettant d’identifier le nombre approprié de variables cachées d’un modèle. Cette thèse s’intéresse aux méthodes Bayésiennes nonparamétriques permettant de déterminer le nombre de variables cachées à utiliser ainsi que leur dimensionnalité. La popularisation des statistiques Bayésiennes nonparamétriques au sein de la communauté de l’apprentissage automatique est assez récente. Leur principal attrait vient du fait qu’elles offrent des modèles hautement flexibles et dont la complexité s’ajuste proportionnellement à la quantité de données disponibles. Au cours des dernières années, la recherche sur les méthodes d’apprentissage Bayésiennes nonparamétriques a porté sur trois aspects principaux : la construction de nouveaux modèles, le développement d’algorithmes d’inférence et les applications. Cette thèse présente nos contributions à ces trois sujets de recherches dans le contexte d’apprentissage de modèles à variables cachées. Dans un premier temps, nous introduisons le Pitman-Yor process mixture of Gaussians, un modèle permettant l’apprentissage de mélanges infinis de Gaussiennes. Nous présentons aussi un algorithme d’inférence permettant de découvrir les composantes cachées du modèle que nous évaluons sur deux applications concrètes de robotique. Nos résultats démontrent que l’approche proposée surpasse en performance et en flexibilité les approches classiques d’apprentissage. Dans un deuxième temps, nous proposons l’extended cascading Indian buffet process, un modèle servant de distribution de probabilité a priori sur l’espace des graphes dirigés acycliques. Dans le contexte de réseaux Bayésien, ce prior permet d’identifier à la fois la présence de variables cachées et la structure du réseau parmi celles-ci. Un algorithme d’inférence Monte Carlo par chaîne de Markov est utilisé pour l’évaluation sur des problèmes d’identification de structures et d’estimation de densités. Dans un dernier temps, nous proposons le Indian chefs process, un modèle plus général que l’extended cascading Indian buffet process servant à l’apprentissage de graphes et d’ordres. L’avantage du nouveau modèle est qu’il admet les connections entres les variables observables et qu’il prend en compte l’ordre des variables. Nous présentons un algorithme d’inférence Monte Carlo par chaîne de Markov avec saut réversible permettant l’apprentissage conjoint de graphes et d’ordres. L’évaluation est faite sur des problèmes d’estimations de densité et de test d’indépendance. Ce modèle est le premier modèle Bayésien nonparamétrique permettant d’apprendre des réseaux Bayésiens disposant d’une structure complètement arbitraire.

An anti-TNF--α antibody mimetic to treat ocular inflammation

Infliximab is an antibody that neutralizes TNF-α and is used principally by systemic administration to treat many inflammatory disorders. We prepared the antibody mimetic Fab-PEG-Fab (FpFinfliximab) for direct intravitreal injection to assess whether such formulations have biological activity and potential utility for ocular use. FpFinfliximab was designed to address side effects caused by antibody degradation and the presence of the Fc region. Surface plasmon resonance analysis indicated that infliximab and FpFinfliximab maintained binding affinity for both human and murine recombinant TNF-α. No Fc mediated RPE cellular uptake was observed for FpFinfliximab. Both Infliximab and FpFinfliximab suppressed ocular inflammation by reducing the number of CD45+ infiltrate cells in the EAU mice model after a single intravitreal injection at the onset of peak disease. These results offer an opportunity to develop and formulate for ocular use, FpF molecules designed for single and potentially multiple targets using bi-specific FpFs.

Determination of soybean cultivar resistance to soybean cyst nematode with quantitative polymerase chain reaction

Heterodera glycines, the soybean cyst nematode, is the major pathogen of Glycine max (soybean). Effective management of this pathogen is contingent on the use of resistant cultivars, thus screening for resistant cultivars is essential. The purpose of this research was to develop a method to assess infection of soybean roots by H. glycines with real-time quantitative Polymerase Chain Reaction (qPCR), a prelude to differentiation of resistance levels in soybean cultivars. Two experiments were conducted. In the first one, a consistent inoculation method was developed using to provide active second-stage juveniles (J2). Two-day-old soybean roots were infested with 0 and 1000 J2/mL. Twenty-four hours after infestation, the roots were surface sterilized and DNA was extracted with the DNA FastKit (MP Biomedicals, Santa Ana, CA)). For the qPCR assay, primer pair for single copy gene HgSNO, which codes for a protein involved in the production of vitamin B6, was selected for H. glycines DNA amplification within soybean roots. In the second experiment, compatible Lee 74, incompatible Peking and cultivars with different levels of resistance to H. glycines were inoculated with 0 and 1,000 J2/seedlings. Twenty-four hours post inoculation they were transplanted into pasteurized soil. Subsequently they were harvested at 1, 7, 10, 14 and 21 days post inoculation for DNA extraction. With the qPCR assay, the time needed to differentiate highly resistant cultivars from the rest was reduced. Quantification of H. glycines infection by traditional means (numbers of females produced in 30 days) is a time-consuming practice; the qPCR method can replace the traditional one and improve precision in determining infection levels.

Gaussian entanglement for quantum key distribution from a single-mode squeezing source

We report the suitability of an Einstein-Podolsky-Rosen entanglement source for Gaussian continuous-variable quantum key distribution at 1550 nm. Our source is based on a single continuous-wave squeezed vacuum mode combined with a vacuum mode at a balanced beam splitter. Extending a recent security proof, we characterize the source by quantifying the extractable length of a composable secure key from a finite number of samples under the assumption of collective attacks. We show that distances in the order of 10 km are achievable with this source for a reasonable sample size despite the fact that the entanglement was generated including a vacuum mode. Our security analysis applies to all states having an asymmetry in the field quadrature variances, including those generated by superposition of two squeezed modes with different squeezing strengths.

Second worldwide proficiency study on variable number of tandem repeats typing of Mycobacterium tuberculosis complex

Global Network for the Molecular Surveillance of Tuberculosis 2010: A. Miranda (Tuberculosis Laboratory of the National Institute of Health, Porto, Portugal)

Homozygosity for the E526V Mutation in Fibrinogen A Alpha-Chain Amyloidosis: The First Report

Systemic hereditary amyloidoses are autosomal dominant diseases associated with mutations in genes encoding ten different proteins. The clinical phenotype has implications on therapeutic approach, but it is commonly variable and largely dependent on the type of mutation. Except for rare cases involving gelsolin or transthyretin, patients are heterozygous for the amyloidogenic variants. Here we describe the first patient identified worldwide as homozygous for a nephropathic amyloidosis, involving the fibrinogen variant associated with the fibrinogen alpha-chain E526V (p.Glu545Val) mutation. In 1989, a 44-year-old woman presented with hypertension, hepatosplenomegaly, nephrotic syndrome, and renal failure. She started hemodialysis in 1990 and 6 years later underwent isolated kidney transplantation from a deceased donor. Graft function and clinical status were unremarkable for 16 years, despite progressively increased left ventricular mass on echocardiography. In 2012, 4 months before death, she deteriorated rapidly with severe heart failure, precipitated by Clostridium difficile colitis and urosepsis. Affected family members developed nephropathy, on average, nearly three decades later, which may be explained by the gene dosage effects on the phenotype of E526V (p.Glu545Val) fibrinogen A alpha-chain amyloidosis.