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Objective Biomonitoring of solvents using the unchanged substance in urine as exposure indicator is still relatively scarce due to some discrepancies between the results reported in the literature. Based on the assessment of toluene exposure, the aim of this work was to evaluate the effects of some steps likely to bias the results and to measure urinary toluene both in volunteers experimentally exposed and in workers of rotogravure factories. Methods Static headspace was used for toluene analysis. o-Cresol was also measured for comparison. Urine collection, storage and conservation conditions were studied to evaluate possible loss or contamination of toluene in controlled situations applied to six volunteers in an exposure chamber according to four scenarios with exposure at stable levels from 10 to 50 ppm. Kinetics of elimination of toluene were determined over 24 h. A field study was then carried out in a total of 29 workers from two rotogravure printing facilities. Results Potential contamination during urine collection in the field is confirmed to be a real problem but technical precautions for sampling, storage and analysis can be easily followed to control the situation. In the volunteers at rest, urinary toluene showed a rapid increase after 2 h with a steady level after about 3 h. At 47.1 ppm the mean cumulated excretion was about 0.005% of the amount of the toluene ventilated. Correlation between the toluene levels in air and in end of exposure urinary sample was excellent (r = 0.965). In the field study, the median personal exposure to toluene was 32 ppm (range 3.6-148). According to the correlations between environmental and biological monitoring data, the post-shift urinary toluene (r = 0.921) and o-cresol (r = 0.873) concentrations were, respectively, 75.6 mu g/l and 0.76 mg/g creatinine for 50 ppm toluene personal exposure. The corresponding urinary toluene concentration before the next shift was 11 mu g/l (r = 0.883). Conclusion Urinary toluene was shown once more time a very interesting surrogate to o-cresol and could be recommended as a biomarker of choice for solvent exposure. [Authors]
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Analysis of restriction fragment length polymorphism (RFLP) profiles derived from digestion of polymerase chain reaction (PCR) products of the ribosomal 18S from Trypanosoma cruzi yields a typical `riboprint' profile that can vary intraspecifically. A selection of 21 stocks of T. cruzi and three outgroup taxa: T. rangeli, T. conorhini and Leishmania braziliensis were analysed by riboprinting to assess divergence within and between taxa. T. rangeli, T. conorhini and L. braziliensis could be easily differentiated from each other and from T. cruzi. Phenetic analysis of PCR-RFLP profiles indicated that, with one or two exceptions, stocks of T. cruzi could be broadly partitioned into two groups that formally corresponded to T. cruzi I and T. cruzi II respectively. To test if ribosomal 18S sequences were homogeneous within each taxon, gradient gel electrophoresis methods were employed utilising either chemical or temperature gradients. Upon interpretation of the melting profiles of riboprints and a section of the 18S independently amplified by PCR, there would appear to be at least two divergent 18S types present within T. cruzi. Heterogeneity within copies of the ribosomal 18S within a single genome has therefore been demonstrated and interestingly, this dimorphic arrangement was also present in the outgroup taxa. Presumably the ancestral duplicative event that led to the divergent 18S types preceded that of speciation within this group. These divergent 18S paralogues may have, or had, different functional pressures or rates of molecular evolution. Whether or not these divergent types are equally transcriptionally active throughout the life cycle, remain to be assessed.
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Recognition by the T-cell receptor (TCR) of immunogenic peptides (p) presented by Class I major histocompatibility complexes (MHC) is the key event in the immune response against virus-infected cells or tumor cells. A study of the 2C TCR/SIYR/H-2K(b) system using a computational alanine scanning and a much faster binding free energy decomposition based on the Molecular Mechanics-Generalized Born Surface Area (MM-GBSA) method is presented. The results show that the TCR-p-MHC binding free energy decomposition using this approach and including entropic terms provides a detailed and reliable description of the interactions between the molecules at an atomistic level. Comparison of the decomposition results with experimentally determined activity differences for alanine mutants yields a correlation of 0.67 when the entropy is neglected and 0.72 when the entropy is taken into account. Similarly, comparison of experimental activities with variations in binding free energies determined by computational alanine scanning yields correlations of 0.72 and 0.74 when the entropy is neglected or taken into account, respectively. Some key interactions for the TCR-p-MHC binding are analyzed and some possible side chains replacements are proposed in the context of TCR protein engineering. In addition, a comparison of the two theoretical approaches for estimating the role of each side chain in the complexation is given, and a new ad hoc approach to decompose the vibrational entropy term into atomic contributions, the linear decomposition of the vibrational entropy (LDVE), is introduced. The latter allows the rapid calculation of the entropic contribution of interesting side chains to the binding. This new method is based on the idea that the most important contributions to the vibrational entropy of a molecule originate from residues that contribute most to the vibrational amplitude of the normal modes. The LDVE approach is shown to provide results very similar to those of the exact but highly computationally demanding method.
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2005 - 2006
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Des progrès significatifs ont été réalisés dans le domaine de l'intégration quantitative des données géophysique et hydrologique l'échelle locale. Cependant, l'extension à de plus grandes échelles des approches correspondantes constitue encore un défi majeur. Il est néanmoins extrêmement important de relever ce défi pour développer des modèles fiables de flux des eaux souterraines et de transport de contaminant. Pour résoudre ce problème, j'ai développé une technique d'intégration des données hydrogéophysiques basée sur une procédure bayésienne de simulation séquentielle en deux étapes. Cette procédure vise des problèmes à plus grande échelle. L'objectif est de simuler la distribution d'un paramètre hydraulique cible à partir, d'une part, de mesures d'un paramètre géophysique pertinent qui couvrent l'espace de manière exhaustive, mais avec une faible résolution (spatiale) et, d'autre part, de mesures locales de très haute résolution des mêmes paramètres géophysique et hydraulique. Pour cela, mon algorithme lie dans un premier temps les données géophysiques de faible et de haute résolution à travers une procédure de réduction déchelle. Les données géophysiques régionales réduites sont ensuite reliées au champ du paramètre hydraulique à haute résolution. J'illustre d'abord l'application de cette nouvelle approche dintégration des données à une base de données synthétiques réaliste. Celle-ci est constituée de mesures de conductivité hydraulique et électrique de haute résolution réalisées dans les mêmes forages ainsi que destimations des conductivités électriques obtenues à partir de mesures de tomographic de résistivité électrique (ERT) sur l'ensemble de l'espace. Ces dernières mesures ont une faible résolution spatiale. La viabilité globale de cette méthode est testée en effectuant les simulations de flux et de transport au travers du modèle original du champ de conductivité hydraulique ainsi que du modèle simulé. Les simulations sont alors comparées. Les résultats obtenus indiquent que la procédure dintégration des données proposée permet d'obtenir des estimations de la conductivité en adéquation avec la structure à grande échelle ainsi que des predictions fiables des caractéristiques de transports sur des distances de moyenne à grande échelle. Les résultats correspondant au scénario de terrain indiquent que l'approche d'intégration des données nouvellement mise au point est capable d'appréhender correctement les hétérogénéitées à petite échelle aussi bien que les tendances à gande échelle du champ hydraulique prévalent. Les résultats montrent également une flexibilté remarquable et une robustesse de cette nouvelle approche dintégration des données. De ce fait, elle est susceptible d'être appliquée à un large éventail de données géophysiques et hydrologiques, à toutes les gammes déchelles. Dans la deuxième partie de ma thèse, j'évalue en détail la viabilité du réechantillonnage geostatique séquentiel comme mécanisme de proposition pour les méthodes Markov Chain Monte Carlo (MCMC) appliquées à des probmes inverses géophysiques et hydrologiques de grande dimension . L'objectif est de permettre une quantification plus précise et plus réaliste des incertitudes associées aux modèles obtenus. En considérant une série dexemples de tomographic radar puits à puits, j'étudie deux classes de stratégies de rééchantillonnage spatial en considérant leur habilité à générer efficacement et précisément des réalisations de la distribution postérieure bayésienne. Les résultats obtenus montrent que, malgré sa popularité, le réechantillonnage séquentiel est plutôt inefficace à générer des échantillons postérieurs indépendants pour des études de cas synthétiques réalistes, notamment pour le cas assez communs et importants où il existe de fortes corrélations spatiales entre le modèle et les paramètres. Pour résoudre ce problème, j'ai développé un nouvelle approche de perturbation basée sur une déformation progressive. Cette approche est flexible en ce qui concerne le nombre de paramètres du modèle et lintensité de la perturbation. Par rapport au rééchantillonage séquentiel, cette nouvelle approche s'avère être très efficace pour diminuer le nombre requis d'itérations pour générer des échantillons indépendants à partir de la distribution postérieure bayésienne. - Significant progress has been made with regard to the quantitative integration of geophysical and hydrological data at the local scale. However, extending corresponding approaches beyond the local scale still represents a major challenge, yet is critically important for the development of reliable groundwater flow and contaminant transport models. To address this issue, I have developed a hydrogeophysical data integration technique based on a two-step Bayesian sequential simulation procedure that is specifically targeted towards larger-scale problems. The objective is to simulate the distribution of a target hydraulic parameter based on spatially exhaustive, but poorly resolved, measurements of a pertinent geophysical parameter and locally highly resolved, but spatially sparse, measurements of the considered geophysical and hydraulic parameters. To this end, my algorithm links the low- and high-resolution geophysical data via a downscaling procedure before relating the downscaled regional-scale geophysical data to the high-resolution hydraulic parameter field. I first illustrate the application of this novel data integration approach to a realistic synthetic database consisting of collocated high-resolution borehole measurements of the hydraulic and electrical conductivities and spatially exhaustive, low-resolution electrical conductivity estimates obtained from electrical resistivity tomography (ERT). The overall viability of this method is tested and verified by performing and comparing flow and transport simulations through the original and simulated hydraulic conductivity fields. The corresponding results indicate that the proposed data integration procedure does indeed allow for obtaining faithful estimates of the larger-scale hydraulic conductivity structure and reliable predictions of the transport characteristics over medium- to regional-scale distances. The approach is then applied to a corresponding field scenario consisting of collocated high- resolution measurements of the electrical conductivity, as measured using a cone penetrometer testing (CPT) system, and the hydraulic conductivity, as estimated from electromagnetic flowmeter and slug test measurements, in combination with spatially exhaustive low-resolution electrical conductivity estimates obtained from surface-based electrical resistivity tomography (ERT). The corresponding results indicate that the newly developed data integration approach is indeed capable of adequately capturing both the small-scale heterogeneity as well as the larger-scale trend of the prevailing hydraulic conductivity field. The results also indicate that this novel data integration approach is remarkably flexible and robust and hence can be expected to be applicable to a wide range of geophysical and hydrological data at all scale ranges. In the second part of my thesis, I evaluate in detail the viability of sequential geostatistical resampling as a proposal mechanism for Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods applied to high-dimensional geophysical and hydrological inverse problems in order to allow for a more accurate and realistic quantification of the uncertainty associated with the thus inferred models. Focusing on a series of pertinent crosshole georadar tomographic examples, I investigated two classes of geostatistical resampling strategies with regard to their ability to efficiently and accurately generate independent realizations from the Bayesian posterior distribution. The corresponding results indicate that, despite its popularity, sequential resampling is rather inefficient at drawing independent posterior samples for realistic synthetic case studies, notably for the practically common and important scenario of pronounced spatial correlation between model parameters. To address this issue, I have developed a new gradual-deformation-based perturbation approach, which is flexible with regard to the number of model parameters as well as the perturbation strength. Compared to sequential resampling, this newly proposed approach was proven to be highly effective in decreasing the number of iterations required for drawing independent samples from the Bayesian posterior distribution.
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Es tracta d'un projecte evolutiu que permetrà crear una aplicació que serveixi de suport gràfic per a les classes de Ciclo Indoor i que a més a més permetrà al professor preparar-les en pocs minuts. També tindrà un apartat dedicat a gestionar als usuaris del sistema mitjançant una connexió a una base de dades que també ha sigut dissenyada i desenvolupada en aquest projecte.
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Abstract : In the subject of fingerprints, the rise of computers tools made it possible to create powerful automated search algorithms. These algorithms allow, inter alia, to compare a fingermark to a fingerprint database and therefore to establish a link between the mark and a known source. With the growth of the capacities of these systems and of data storage, as well as increasing collaboration between police services on the international level, the size of these databases increases. The current challenge for the field of fingerprint identification consists of the growth of these databases, which makes it possible to find impressions that are very similar but coming from distinct fingers. However and simultaneously, this data and these systems allow a description of the variability between different impressions from a same finger and between impressions from different fingers. This statistical description of the withinand between-finger variabilities computed on the basis of minutiae and their relative positions can then be utilized in a statistical approach to interpretation. The computation of a likelihood ratio, employing simultaneously the comparison between the mark and the print of the case, the within-variability of the suspects' finger and the between-variability of the mark with respect to a database, can then be based on representative data. Thus, these data allow an evaluation which may be more detailed than that obtained by the application of rules established long before the advent of these large databases or by the specialists experience. The goal of the present thesis is to evaluate likelihood ratios, computed based on the scores of an automated fingerprint identification system when the source of the tested and compared marks is known. These ratios must support the hypothesis which it is known to be true. Moreover, they should support this hypothesis more and more strongly with the addition of information in the form of additional minutiae. For the modeling of within- and between-variability, the necessary data were defined, and acquired for one finger of a first donor, and two fingers of a second donor. The database used for between-variability includes approximately 600000 inked prints. The minimal number of observations necessary for a robust estimation was determined for the two distributions used. Factors which influence these distributions were also analyzed: the number of minutiae included in the configuration and the configuration as such for both distributions, as well as the finger number and the general pattern for between-variability, and the orientation of the minutiae for within-variability. In the present study, the only factor for which no influence has been shown is the orientation of minutiae The results show that the likelihood ratios resulting from the use of the scores of an AFIS can be used for evaluation. Relatively low rates of likelihood ratios supporting the hypothesis known to be false have been obtained. The maximum rate of likelihood ratios supporting the hypothesis that the two impressions were left by the same finger when the impressions came from different fingers obtained is of 5.2 %, for a configuration of 6 minutiae. When a 7th then an 8th minutia are added, this rate lowers to 3.2 %, then to 0.8 %. In parallel, for these same configurations, the likelihood ratios obtained are on average of the order of 100,1000, and 10000 for 6,7 and 8 minutiae when the two impressions come from the same finger. These likelihood ratios can therefore be an important aid for decision making. Both positive evolutions linked to the addition of minutiae (a drop in the rates of likelihood ratios which can lead to an erroneous decision and an increase in the value of the likelihood ratio) were observed in a systematic way within the framework of the study. Approximations based on 3 scores for within-variability and on 10 scores for between-variability were found, and showed satisfactory results. Résumé : Dans le domaine des empreintes digitales, l'essor des outils informatisés a permis de créer de puissants algorithmes de recherche automatique. Ces algorithmes permettent, entre autres, de comparer une trace à une banque de données d'empreintes digitales de source connue. Ainsi, le lien entre la trace et l'une de ces sources peut être établi. Avec la croissance des capacités de ces systèmes, des potentiels de stockage de données, ainsi qu'avec une collaboration accrue au niveau international entre les services de police, la taille des banques de données augmente. Le défi actuel pour le domaine de l'identification par empreintes digitales consiste en la croissance de ces banques de données, qui peut permettre de trouver des impressions très similaires mais provenant de doigts distincts. Toutefois et simultanément, ces données et ces systèmes permettent une description des variabilités entre différentes appositions d'un même doigt, et entre les appositions de différents doigts, basées sur des larges quantités de données. Cette description statistique de l'intra- et de l'intervariabilité calculée à partir des minuties et de leurs positions relatives va s'insérer dans une approche d'interprétation probabiliste. Le calcul d'un rapport de vraisemblance, qui fait intervenir simultanément la comparaison entre la trace et l'empreinte du cas, ainsi que l'intravariabilité du doigt du suspect et l'intervariabilité de la trace par rapport à une banque de données, peut alors se baser sur des jeux de données représentatifs. Ainsi, ces données permettent d'aboutir à une évaluation beaucoup plus fine que celle obtenue par l'application de règles établies bien avant l'avènement de ces grandes banques ou par la seule expérience du spécialiste. L'objectif de la présente thèse est d'évaluer des rapports de vraisemblance calcul és à partir des scores d'un système automatique lorsqu'on connaît la source des traces testées et comparées. Ces rapports doivent soutenir l'hypothèse dont il est connu qu'elle est vraie. De plus, ils devraient soutenir de plus en plus fortement cette hypothèse avec l'ajout d'information sous la forme de minuties additionnelles. Pour la modélisation de l'intra- et l'intervariabilité, les données nécessaires ont été définies, et acquises pour un doigt d'un premier donneur, et deux doigts d'un second donneur. La banque de données utilisée pour l'intervariabilité inclut environ 600000 empreintes encrées. Le nombre minimal d'observations nécessaire pour une estimation robuste a été déterminé pour les deux distributions utilisées. Des facteurs qui influencent ces distributions ont, par la suite, été analysés: le nombre de minuties inclus dans la configuration et la configuration en tant que telle pour les deux distributions, ainsi que le numéro du doigt et le dessin général pour l'intervariabilité, et la orientation des minuties pour l'intravariabilité. Parmi tous ces facteurs, l'orientation des minuties est le seul dont une influence n'a pas été démontrée dans la présente étude. Les résultats montrent que les rapports de vraisemblance issus de l'utilisation des scores de l'AFIS peuvent être utilisés à des fins évaluatifs. Des taux de rapports de vraisemblance relativement bas soutiennent l'hypothèse que l'on sait fausse. Le taux maximal de rapports de vraisemblance soutenant l'hypothèse que les deux impressions aient été laissées par le même doigt alors qu'en réalité les impressions viennent de doigts différents obtenu est de 5.2%, pour une configuration de 6 minuties. Lorsqu'une 7ème puis une 8ème minutie sont ajoutées, ce taux baisse d'abord à 3.2%, puis à 0.8%. Parallèlement, pour ces mêmes configurations, les rapports de vraisemblance sont en moyenne de l'ordre de 100, 1000, et 10000 pour 6, 7 et 8 minuties lorsque les deux impressions proviennent du même doigt. Ces rapports de vraisemblance peuvent donc apporter un soutien important à la prise de décision. Les deux évolutions positives liées à l'ajout de minuties (baisse des taux qui peuvent amener à une décision erronée et augmentation de la valeur du rapport de vraisemblance) ont été observées de façon systématique dans le cadre de l'étude. Des approximations basées sur 3 scores pour l'intravariabilité et sur 10 scores pour l'intervariabilité ont été trouvées, et ont montré des résultats satisfaisants.
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El projecte que es presenta en aquest estudi és la realització d’una aplicació web , destinada a l’empresa Canals d’Urgell, situada a Mollerussa, Lleida. Aquesta aplicació tindrà com a objectiu principal la gestió , el disseny i la visualització dels continguts de l’empresa. Aquest projecte disposarà de dues parts: la part frontal destinada a la visualització dels continguts (front-end) i una administració per gestionar els continguts i interactuar amb la base de dades. (back – end).
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Este proyecto tiene como objetivo crear y aplicar una metodología a una aplicación llamada MATE que fue creada en en el año 2003 por Anna Sikora para su tesis doctoral. Se trata de dotar el proyecto MATE de las herramientas necesarias para garantizar su evolución. La metodología creada consta de la especificación de un entorno de trabajo y una serie de documentos que detallan los procesos relativos al desarrollo de MATE. Además se han creado algunas nuevas características que hacen de MATE una herramienta más completa y cómoda.