Sur les tests lisses d'ajustement dans le context des series chronologiques

La plupart des modèles en statistique classique repose sur une hypothèse sur la distribution des données ou sur une distribution sous-jacente aux données. La validité de cette hypothèse permet de faire de l’inférence, de construire des intervalles de confiance ou encore de tester la fiabilité du modèle. La problématique des tests d’ajustement vise à s’assurer de la conformité ou de la cohérence de l’hypothèse avec les données disponibles. Dans la présente thèse, nous proposons des tests d’ajustement à la loi normale dans le cadre des séries chronologiques univariées et vectorielles. Nous nous sommes limités à une classe de séries chronologiques linéaires, à savoir les modèles autorégressifs à moyenne mobile (ARMA ou VARMA dans le cas vectoriel). Dans un premier temps, au cas univarié, nous proposons une généralisation du travail de Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) dans le cas où la moyenne est inconnue et estimée. Nous avons estimé les paramètres par une méthode rarement utilisée dans la littérature et pourtant asymptotiquement efficace. En effet, nous avons rigoureusement montré que l’estimateur proposé par Brockwell et Davis (1991, section 10.8) converge presque sûrement vers la vraie valeur inconnue du paramètre. De plus, nous fournissons une preuve rigoureuse de l’inversibilité de la matrice des variances et des covariances de la statistique de test à partir de certaines propriétés d’algèbre linéaire. Le résultat s’applique aussi au cas où la moyenne est supposée connue et égale à zéro. Enfin, nous proposons une méthode de sélection de la dimension de la famille d’alternatives de type AIC, et nous étudions les propriétés asymptotiques de cette méthode. L’outil proposé ici est basé sur une famille spécifique de polynômes orthogonaux, à savoir les polynômes de Legendre. Dans un second temps, dans le cas vectoriel, nous proposons un test d’ajustement pour les modèles autorégressifs à moyenne mobile avec une paramétrisation structurée. La paramétrisation structurée permet de réduire le nombre élevé de paramètres dans ces modèles ou encore de tenir compte de certaines contraintes particulières. Ce projet inclut le cas standard d’absence de paramétrisation. Le test que nous proposons s’applique à une famille quelconque de fonctions orthogonales. Nous illustrons cela dans le cas particulier des polynômes de Legendre et d’Hermite. Dans le cas particulier des polynômes d’Hermite, nous montrons que le test obtenu est invariant aux transformations affines et qu’il est en fait une généralisation de nombreux tests existants dans la littérature. Ce projet peut être vu comme une généralisation du premier dans trois directions, notamment le passage de l’univarié au multivarié ; le choix d’une famille quelconque de fonctions orthogonales ; et enfin la possibilité de spécifier des relations ou des contraintes dans la formulation VARMA. Nous avons procédé dans chacun des projets à une étude de simulation afin d’évaluer le niveau et la puissance des tests proposés ainsi que de les comparer aux tests existants. De plus des applications aux données réelles sont fournies. Nous avons appliqué les tests à la prévision de la température moyenne annuelle du globe terrestre (univarié), ainsi qu’aux données relatives au marché du travail canadien (bivarié). Ces travaux ont été exposés à plusieurs congrès (voir par exemple Tagne, Duchesne et Lafaye de Micheaux (2013a, 2013b, 2014) pour plus de détails). Un article basé sur le premier projet est également soumis dans une revue avec comité de lecture (Voir Duchesne, Lafaye de Micheaux et Tagne (2016)).

Sur les tests lisses d'ajustement dans le context des series chronologiques

La plupart des modèles en statistique classique repose sur une hypothèse sur la distribution des données ou sur une distribution sous-jacente aux données. La validité de cette hypothèse permet de faire de l’inférence, de construire des intervalles de confiance ou encore de tester la fiabilité du modèle. La problématique des tests d’ajustement vise à s’assurer de la conformité ou de la cohérence de l’hypothèse avec les données disponibles. Dans la présente thèse, nous proposons des tests d’ajustement à la loi normale dans le cadre des séries chronologiques univariées et vectorielles. Nous nous sommes limités à une classe de séries chronologiques linéaires, à savoir les modèles autorégressifs à moyenne mobile (ARMA ou VARMA dans le cas vectoriel). Dans un premier temps, au cas univarié, nous proposons une généralisation du travail de Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) dans le cas où la moyenne est inconnue et estimée. Nous avons estimé les paramètres par une méthode rarement utilisée dans la littérature et pourtant asymptotiquement efficace. En effet, nous avons rigoureusement montré que l’estimateur proposé par Brockwell et Davis (1991, section 10.8) converge presque sûrement vers la vraie valeur inconnue du paramètre. De plus, nous fournissons une preuve rigoureuse de l’inversibilité de la matrice des variances et des covariances de la statistique de test à partir de certaines propriétés d’algèbre linéaire. Le résultat s’applique aussi au cas où la moyenne est supposée connue et égale à zéro. Enfin, nous proposons une méthode de sélection de la dimension de la famille d’alternatives de type AIC, et nous étudions les propriétés asymptotiques de cette méthode. L’outil proposé ici est basé sur une famille spécifique de polynômes orthogonaux, à savoir les polynômes de Legendre. Dans un second temps, dans le cas vectoriel, nous proposons un test d’ajustement pour les modèles autorégressifs à moyenne mobile avec une paramétrisation structurée. La paramétrisation structurée permet de réduire le nombre élevé de paramètres dans ces modèles ou encore de tenir compte de certaines contraintes particulières. Ce projet inclut le cas standard d’absence de paramétrisation. Le test que nous proposons s’applique à une famille quelconque de fonctions orthogonales. Nous illustrons cela dans le cas particulier des polynômes de Legendre et d’Hermite. Dans le cas particulier des polynômes d’Hermite, nous montrons que le test obtenu est invariant aux transformations affines et qu’il est en fait une généralisation de nombreux tests existants dans la littérature. Ce projet peut être vu comme une généralisation du premier dans trois directions, notamment le passage de l’univarié au multivarié ; le choix d’une famille quelconque de fonctions orthogonales ; et enfin la possibilité de spécifier des relations ou des contraintes dans la formulation VARMA. Nous avons procédé dans chacun des projets à une étude de simulation afin d’évaluer le niveau et la puissance des tests proposés ainsi que de les comparer aux tests existants. De plus des applications aux données réelles sont fournies. Nous avons appliqué les tests à la prévision de la température moyenne annuelle du globe terrestre (univarié), ainsi qu’aux données relatives au marché du travail canadien (bivarié). Ces travaux ont été exposés à plusieurs congrès (voir par exemple Tagne, Duchesne et Lafaye de Micheaux (2013a, 2013b, 2014) pour plus de détails). Un article basé sur le premier projet est également soumis dans une revue avec comité de lecture (Voir Duchesne, Lafaye de Micheaux et Tagne (2016)).

An approximately H-1-optimal Petrov-Galerkin meshfree method: application to computation of scattered light for optical tomography

Nearly pollution-free solutions of the Helmholtz equation for k-values corresponding to visible light are demonstrated and verified through experimentally measured forward scattered intensity from an optical fiber. Numerically accurate solutions are, in particular, obtained through a novel reformulation of the H-1 optimal Petrov-Galerkin weak form of the Helmholtz equation. Specifically, within a globally smooth polynomial reproducing framework, the compact and smooth test functions are so designed that their normal derivatives are zero everywhere on the local boundaries of their compact supports. This circumvents the need for a priori knowledge of the true solution on the support boundary and relieves the weak form of any jump boundary terms. For numerical demonstration of the above formulation, we used a multimode optical fiber in an index matching liquid as the object. The scattered intensity and its normal derivative are computed from the scattered field obtained by solving the Helmholtz equation, using the new formulation and the conventional finite element method. By comparing the results with the experimentally measured scattered intensity, the stability of the solution through the new formulation is demonstrated and its closeness to the experimental measurements verified.

Convergence of numerical time-averaging and stationary measures via Poisson equations

Numerical approximation of the long time behavior of a stochastic di.erential equation (SDE) is considered. Error estimates for time-averaging estimators are obtained and then used to show that the stationary behavior of the numerical method converges to that of the SDE. The error analysis is based on using an associated Poisson equation for the underlying SDE. The main advantages of this approach are its simplicity and universality. It works equally well for a range of explicit and implicit schemes, including those with simple simulation of random variables, and for hypoelliptic SDEs. To simplify the exposition, we consider only the case where the state space of the SDE is a torus, and we study only smooth test functions. However, we anticipate that the approach can be applied more widely. An analogy between our approach and Stein's method is indicated. Some practical implications of the results are discussed. Copyright © by SIAM. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.

A Petrov-Galerkin method for a singularly perturbed ordinary differential equation with non-smooth data

In this paper, a singularly perturbed ordinary differential equation with non-smooth data is considered. The numerical method is generated by means of a Petrov-Galerkin finite element method with the piecewise-exponential test function and the piecewise-linear trial function. At the discontinuous point of the coefficient, a special technique is used. The method is shown to be first-order accurate and singular perturbation parameter uniform convergence. Finally, numerical results are presented, which are in agreement with theoretical results.

Modeling multivariate autoregressive conditional heteroskedasticity with the double smooth transition conditional correlation GARCH Model

In this paper, we propose a multivariate GARCH model with a time-varying conditional correlation structure. The new double smooth transition conditional correlation (DSTCC) GARCH model extends the smooth transition conditional correlation (STCC) GARCH model of Silvennoinen and Teräsvirta (2005) by including another variable according to which the correlations change smoothly between states of constant correlations. A Lagrange multiplier test is derived to test the constancy of correlations against the DSTCC-GARCH model, and another one to test for another transition in the STCC-GARCH framework. In addition, other specification tests, with the aim of aiding the model building procedure, are considered. Analytical expressions for the test statistics and the required derivatives are provided. Applying the model to the stock and bond futures data, we discover that the correlation pattern between them has dramatically changed around the turn of the century. The model is also applied to a selection of world stock indices, and we find evidence for an increasing degree of integration in the capital markets.

Modeling conditional correlations of asset returns : a smooth transition approach

In this paper we propose a new multivariate GARCH model with time-varying conditional correlation structure. The time-varying conditional correlations change smoothly between two extreme states of constant correlations according to a predetermined or exogenous transition variable. An LM–test is derived to test the constancy of correlations and LM- and Wald tests to test the hypothesis of partially constant correlations. Analytical expressions for the test statistics and the required derivatives are provided to make computations feasible. An empirical example based on daily return series of five frequently traded stocks in the S&P 500 stock index completes the paper.

A smooth transition logit model of the effects of deregulation in the electricity market

This paper introduces the smooth transition logit (STL) model that is designed to detect and model situations in which there is structural change in the behaviour underlying the latent index from which the binary dependent variable is constructed. The maximum likelihood estimators of the parameters of the model are derived along with their asymptotic properties, together with a Lagrange multiplier test of the null hypothesis of linearity in the underlying latent index. The development of the STL model is motivated by the desire to assess the impact of deregulation in the Queensland electricity market and ascertain whether increased competition has resulted in significant changes in the behaviour of the spot price of electricity, specifically with respect to the occurrence of periodic abnormally high prices. The model allows the timing of any change to be endogenously determined and also market participants' behaviour to change gradually over time. The main results provide clear evidence in support of a structural change in the nature of price events, and the endogenously determined timing of the change is consistent with the process of deregulation in Queensland.

Structured Learning for Non-Smooth Ranking losses

Learning to rank from relevance judgment is an active research area. Itemwise score regression, pairwise preference satisfaction, and listwise structured learning are the major techniques in use. Listwise structured learning has been applied recently to optimize important non-decomposable ranking criteria like AUC (area under ROC curve) and MAP(mean average precision). We propose new, almost-lineartime algorithms to optimize for two other criteria widely used to evaluate search systems: MRR (mean reciprocal rank) and NDCG (normalized discounted cumulative gain)in the max-margin structured learning framework. We also demonstrate that, for different ranking criteria, one may need to use different feature maps. Search applications should not be optimized in favor of a single criterion, because they need to cater to a variety of queries. E.g., MRR is best for navigational queries, while NDCG is best for informational queries. A key contribution of this paper is to fold multiple ranking loss functions into a multi-criteria max-margin optimization.The result is a single, robust ranking model that is close to the best accuracy of learners trained on individual criteria. In fact, experiments over the popular LETOR and TREC data sets show that, contrary to conventional wisdom, a test criterion is often not best served by training with the same individual criterion.

Circulating power test setup for a PWM rectifier motor drive

Power converters burn-in test consumes large amount of energy, which increases the cost of testing, and certification, in medium and high power application. A simple test configuration to test a PWM rectifier induction motor drive, using a Doubly Fed Induction Machine (DFIM) to circulate power back to the grid for burn-in test is presented. The test configuration makes use of only one power electronic converter, which is the converter to be tested. The test method ensures soft synchronization of DFIM and Squirrel Cage Induction Machine (SCIM). A simple volt per hertz control of the drive is sufficient for conducting the test. To synchronize the DFIM with SCIM, the rotor terminal voltage of DFIM is measured and used as an indication of speed mismatch between DFIM and SCIM. The synchronization is done when the DFIM rotor voltage is at its minimum. Analysis of the DFIM characteristics confirms that such a test can be effectively performed with smooth start up and loading of the test setup. After synchronization is obtained, the speed command to SCIM is changed in order to load the setup in motoring or regenerative mode of operation. The experimental results are presented that validates the proposed test method.

A Smooth Discretization Bridging Finite Element and Mesh-free Methods Using Polynomial Reproducing Simplex Splines

This work sets forth a `hybrid' discretization scheme utilizing bivariate simplex splines as kernels in a polynomial reproducing scheme constructed over a conventional Finite Element Method (FEM)-like domain discretization based on Delaunay triangulation. Careful construction of the simplex spline knotset ensures the success of the polynomial reproduction procedure at all points in the domain of interest, a significant advancement over its precursor, the DMS-FEM. The shape functions in the proposed method inherit the global continuity (Cp-1) and local supports of the simplex splines of degree p. In the proposed scheme, the triangles comprising the domain discretization also serve as background cells for numerical integration which here are near-aligned to the supports of the shape functions (and their intersections), thus considerably ameliorating an oft-cited source of inaccuracy in the numerical integration of mesh-free (MF) schemes. Numerical experiments show the proposed method requires lower order quadrature rules for accurate evaluation of integrals in the Galerkin weak form. Numerical demonstrations of optimal convergence rates for a few test cases are given and the method is also implemented to compute crack-tip fields in a gradient-enhanced elasticity model.

Tracking Human Body Pose on a Learned Smooth Space

Particle filtering is a popular method used in systems for tracking human body pose in video. One key difficulty in using particle filtering is caused by the curse of dimensionality: generally a very large number of particles is required to adequately approximate the underlying pose distribution in a high-dimensional state space. Although the number of degrees of freedom in the human body is quite large, in reality, the subset of allowable configurations in state space is generally restricted by human biomechanics, and the trajectories in this allowable subspace tend to be smooth. Therefore, a framework is proposed to learn a low-dimensional representation of the high-dimensional human poses state space. This mapping can be learned using a Gaussian Process Latent Variable Model (GPLVM) framework. One important advantage of the GPLVM framework is that both the mapping to, and mapping from the embedded space are smooth; this facilitates sampling in the low-dimensional space, and samples generated in the low-dimensional embedded space are easily mapped back into the original highdimensional space. Moreover, human body poses that are similar in the original space tend to be mapped close to each other in the embedded space; this property can be exploited when sampling in the embedded space. The proposed framework is tested in tracking 2D human body pose using a Scaled Prismatic Model. Experiments on real life video sequences demonstrate the strength of the approach. In comparison with the Multiple Hypothesis Tracking and the standard Condensation algorithm, the proposed algorithm is able to maintain tracking reliably throughout the long test sequences. It also handles singularity and self occlusion robustly.

Beta-arrestins regulate atherosclerosis and neointimal hyperplasia by controlling smooth muscle cell proliferation and migration.

Atherosclerosis and arterial injury-induced neointimal hyperplasia involve medial smooth muscle cell (SMC) proliferation and migration into the arterial intima. Because many 7-transmembrane and growth factor receptors promote atherosclerosis, we hypothesized that the multifunctional adaptor proteins beta-arrestin1 and -2 might regulate this pathological process. Deficiency of beta-arrestin2 in ldlr(-/-) mice reduced aortic atherosclerosis by 40% and decreased the prevalence of atheroma SMCs by 35%, suggesting that beta-arrestin2 promotes atherosclerosis through effects on SMCs. To test this potential atherogenic mechanism more specifically, we performed carotid endothelial denudation in congenic wild-type, beta-arrestin1(-/-), and beta-arrestin2(-/-) mice. Neointimal hyperplasia was enhanced in beta-arrestin1(-/-) mice, and diminished in beta-arrestin2(-/-) mice. Neointimal cells expressed SMC markers and did not derive from bone marrow progenitors, as demonstrated by bone marrow transplantation with green fluorescent protein-transgenic cells. Moreover, the reduction in neointimal hyperplasia seen in beta-arrestin2(-/-) mice was not altered by transplantation with either wild-type or beta-arrestin2(-/-) bone marrow cells. After carotid injury, medial SMC extracellular signal-regulated kinase activation and proliferation were increased in beta-arrestin1(-/-) and decreased in beta-arrestin2(-/-) mice. Concordantly, thymidine incorporation and extracellular signal-regulated kinase activation and migration evoked by 7-transmembrane receptors were greater than wild type in beta-arrestin1(-/-) SMCs and less in beta-arrestin2(-/-) SMCs. Proliferation was less than wild type in beta-arrestin2(-/-) SMCs but not in beta-arrestin2(-/-) endothelial cells. We conclude that beta-arrestin2 aggravates atherosclerosis through mechanisms involving SMC proliferation and migration and that these SMC activities are regulated reciprocally by beta-arrestin2 and beta-arrestin1. These findings identify inhibition of beta-arrestin2 as a novel therapeutic strategy for combating atherosclerosis and arterial restenosis after angioplasty.

Endothelin-1 and H2O2-induced signaling in vascular smooth muscle cells : modulation by CaMKII and Nitric oxide

L’endothéline-1 (ET-1) est un peptide vasoactif extrêmement puissant qui possède une forte activité mitogénique dans les cellules du muscle lisse vasculaire (VSMCs). Il a été démontré que l’ET-1 est impliquée dans plusieurs maladies cardio-vasculaires, comme l’athérosclérose, l'hypertension, la resténose après l'angioplastie, l’insuffisance cardiaque et l'arythmie. L’ET-1 exerce ses effets via plusieurs voies de signalisation qui incluent le Ca2+, les protéines kinases activées par les mitogènes (MAPKs) y compris les kinases régulées par les signaux extracellulaires (ERK1/2) et la voie de la phosphatidylinositol 3-kinase (PI-3K)/protein kinase B (PKB). Plusieurs études ont démontré que les dérivés réactifs de l'oxygène (ROS) peuvent jouer un rôle important dans la signalisation d’ERK1/2 et de PKB induite par plusieurs facteurs de croissance et hormones. Nous avons précédemment montré que l'ET-1 produit des ROS qui agissent comme médiateur de la signalisation cellulaire induite par l’ET-1. Le peroxyde d’hydrogène (H2O2), une molécule qui appartient à la famille des ROS, peut activer les voies de la MAPK et de la PKB dans les VSMCs. Par ailleurs, nos résultats suggèrent également que le Ca2+ et la calmoduline (CaM) sont essentiels pour la phosphorylation d’ERK1/2, de p38 et de PKB induite par le H2O2 dans les VSMCs. La Ca2+/CaM-dependent protein kinases II (CaMKII) est une sérine/thréonine protéine kinase multifonctionnelle activée par le Ca2+/CaM. Il a été montré que la CaMKII est impliquée dans les voies de signalisation induite par le H2O2 dans les cellules endothéliales. Cependant, le rôle de la CaMKII dans la phosphorylation d’ERK1/2, de PKB et de la proline-rich tyrosine kinase 2 (Pyk2) induite par l’ET-1 et le H2O2, de même que son rôle dans l’effet hypertrophique et prolifératif de l’ET-1 dans les VSMCs demeure inexploré. Le monoxyde d’azote (NO) est une molécule vasoactive impliquée dans la régulation de plusieurs réponses hormonales. Le NO peut moduler la signalisation contrôlant la croissance cellulaire induite par plusieurs agonistes d’où son rôle protecteur dans le système vasculaire. Des études ont montré que le NO peut inhiber la voie de Ras/Raf/ERK1/2 et la voie de PKB induite par le facteur de croissance endothélial (EGF) et l’angiotensine II (Ang II). Beaucoup d’autres travaux ont mis en évidence un cross-talk entre les voies de signalisation activées par l’ET-1 et le NO. La capacité du NO à inhiber la signalisation intracellulaire induite par l’ET-1 dans les VSMCs demeure inconnue. Le travail présenté dans cette thèse vise à déterminer le rôle du système Ca2+-CaM-CaMKII dans la phosphorylation d’ERK1/2, de PKB et de Pyk2 induite par l’ET-1 et le H2O2 ainsi que son rôle dans la croissance et la prolifération cellulaire induites par l’ET-1 dans les VSMCs. Nous avons également testé le rôle du NO dans la phosphorylation d’ERK1/2, de PKB et de Pyk2 ainsi que la synthèse protéique induite par l’ET-1. Dans la première partie de notre étude, nous avons examiné le rôle de la CaMKII dans la phosphorylation d’ERK1/2 et de PKB induite par l’ET-1 dans les VSMCs en utilisant trois approches différentes i.e. l'usage d'inhibiteurs pharmacologiques, un peptide auto-inhibiteur de la CaMKII (CaMKII AIP) et la technique de siRNA. Nous avons démontré que la CaMKII est impliquée dans la phosphorylation d’ERK1/2 et de PKB induite par l’ET-1 dans les VSMCs. Des études précédentes ont montré à l’aide d’inhibiteurs pharmacologiques comme le KN-93 que l'Ang II et les agents induisant une augmentation de la concentration en Ca2+ intracellulaire comme l’ionomycine, provoquent la phosphorylation d’ERK1/2 via la CaM dans les VSMCs. Cependant, en utilisant différentes approches, nos études ont montré pour la première fois une implication de la CaMKII dans la phosphorylation d’ERK1/2 et de PKB induite par l’ET-1 dans les VSMCs. Nous avons également rapporté pour la première fois, un rôle crucial de la CaMKII dans la pathophysiologie vasculaire associée à l’ET-1 puisque l’activation de la CaMKII joue un rôle important dans l’hypertrophie et la croissance cellulaire. Dans la deuxième partie, à la lumière des études précédentes qui montraient que les ROS agissent comme médiateurs de la signalisation induite par l’ET-1 dans les VSMCs, nous avons examiné si la CaMKII est également impliquée dans l’activation des voies d’ERK1/2 et de PKB induite par le H2O2. En utilisant des approches pharmacologiques et moléculaires, nous avons montré, comme pour l’ET-1, que la CaMKII joue un rôle critique en amont de la phosphorylation d’ERK1/2, de PKB et de Pyk2 induite par le H2O2. Nous avons précédemment montré que la transactivation du récepteur de type I de l’insulin-like growth factor (IGF-1R) est nécessaire à l’activation de PKB induite par le H2O2. Pour cette raison, nous avons examiné l'effet de l'inhibition de la CaMKII par l’inhibiteur pharmacologique ou par le knock-down de la CaMKII sur la phosphorylation d’IGF-1R induite par le H2O2. Les résultats démontrent que la CaMKII joue un rôle critique en amont de la phosphorylation d’ERK1/2, de PKB et d’IGF-1R induite par le H2O2. Dans la troisième partie de notre étude, nous avons également examiné le mécanisme moléculaire par lequel le NO exerce ses effets anti-mitogéniques et anti-hypertrophiques dans la signalisation induite par l’ET-1. En testant l'effet de deux différents donneurs de NO (S-nitroso-N-acetylpenicillamine (SNAP), sodium nitroprusside (SNP)) et un inhibiteur de NO synthase, le N (G)-nitro-L-arginine methyl ester (L-NAME) dans la phosphorylation d’ERK1/2, de PKB et de Pyk2 induite par l’ET-1, nous avons observé que le NO a un effet inhibiteur sur la signalisation induite par l’ET-1 dans les VSMCs. Par ailleurs, le 8-Br-GMPc, un analogue du GMPc, a un effet similaire à celui des deux donneurs du NO, tandis que l’oxadiazole quinoxaline (ODQ), un inhibiteur de la guanylate cyclase soluble, inverse l'effet inhibiteur du NO. Nous concluons que le NO diminue la phosphorylation d’ERK1/2, de PKB et de Pyk2 induite par l’ET-1 d’une manière dépendante du GMPc. Le NO inhibe aussi les effets hypertrophiques de l’ET-1 puisque le traitement avec le SNAP diminue la synthèse des protéines induite par l’ET-1. En résumé, les études présentées dans cette thèse démontrent que l’ET-1 et le H2O2 sont des activateurs de la phosphorylation d’ERK1/2, de PKB et de Pyk2 dans les VSMCs et que la CaMKII s’avère nécessaire pour ce processus, en agissant en amont de l’activation de IGF-1R induite par le H2O2 dans les VSMCs. Elles montrent également que le NO inhibe la phosphorylation d’ERK1/2, de PKB et de Pyk2 induite par l’ET-1. Enfin, nos travaux suggèrent aussi que l’activation de la CaMKII stimule la synthèse des protéines et de l’ADN induites par l’ET-1 alors que le NO inhibe la synthèse des protéines induite par ET-1. Mots clés: Endothéline ; Peroxyde d'hydrogène ; CaMKII ; Monoxyde d’azote ; Système vasculaire ; PKB; ERK1/2; IGF-1R; Hypertrophie.