941 resultados para PCA-BRET
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Les récepteurs nucléaires (RN) sont des facteurs de transcription ligand dépendants qui contrôlent une grande variété de processus biologiques de la physiologie humaine, ce qui a fait d'eux des cibles pharmacologiques privilégiées pour de nombreuses maladies. L'un de ces récepteurs, le récepteur de l’œstrogène alpha (ERα), peut activer la prolifération cellulaire dans certaines sections de l'épithélium mammaire tandis qu’un autre, le récepteur de l'acide rétinoïque alpha (RARα), peut provoquer un arrêt de la croissance et la différenciation cellulaire. La signalisation de ces deux récepteurs peut être altérée dans le cancer du sein, contribuant à la tumorigénèse mammaire. L’activité d’ERα peut être bloquée par les anti-oestrogènes (AE) pour inhiber la prolifération des cellules tumorales mammaires. Par contre, l’activation des voies de RARα avec des rétinoïdes dans un contexte clinique a rencontré peu de succès. Ceci pourrait résulter du manque de spécificité des ligands testés pour RARα et/ou de leur activité seulement dans certains sous-types de tumeurs mammaires. Puisque les récepteurs nucléaires forment des homo- et hétéro-dimères, nous avons cherché à développer de nouveaux essais pharmacologiques pour étudier l'activité de complexes dimériques spécifiques, leur dynamique d’association et la structure quaternaire des récepteurs des œstrogènes. Nous décrivons ici une nouvelle technique FRET, surnommée BRET avec renforcement de fluorescence par transferts combinés (BRETFect), qui permet de détecter la formation de complexes de récepteurs nucléaires ternaires. Le BRETFect peut suivre l'activation des hétérodimères ERα-ERβ et met en évidence un mécanisme allostérique d'activation que chaque récepteur exerce sur son partenaire de dimérisation. L'utilisation de BRETFect en combinaison avec le PCA nous a permis d'observer la formation de multimères d’ERα fonctionnels dans des cellules vivantes pour la première fois. La formation de multimères est favorisée par les AE induisant la dégradation du récepteur des oestrogènes, ce qui pourrait contribuer à leurs propriétés spécifiques. Ces essais de BRET apportent une nette amélioration par rapport aux tests de vecteurs rapporteur luciférase classique, en fournissant des informations spécifiques aux récepteurs en temps réel sans aucune interférence par d'autres processus tels que la transcription et de la traduction. L'utilisation de ces tests nous a permis de caractériser les propriétés de modulation de l’activité des récepteurs nucléaires d’une nouvelle classe de molécules hybrides qui peuvent à la fois lier ERa ou RAR et inhiber les HDACs, conduisant au développement de nouvelles molécules prometteuses bifonctionnelles telles que la molécule hybride RAR-agoniste/HDACi TTNN-HA.
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Dans le système nerveux central, la dopamine joue un rôle crucial dans de nombreuses fonctions physiologiques telles que : l’apprentissage, le mouvement volontaire, la motivation, la cognition et la production hormonale. Il a été aussi démontré que le système de signalisation dopaminergique est altéré dans plusieurs maladies neurologiques et psychiatriques comme la maladie de Parkinson et la schizophrénie. Des études, effectuées dans le laboratoire du Dr.Daniel Lévesque (laboratoire d’accueil), ont montré que les récepteurs nucléaires Nur77 (NR4A1, NGFI-B) et RXRγ (retinoid X receptors γ) sont impliqués dans la régulation des effets de la dopamine dans le système nerveux central. De plus, ces données suggèrent que le complexe Nur77 et RXR joueraient un rôle crucial dans l’effet des médicaments antipsychotiques et antiparkinsoniens. Toutefois, très peu de médicaments ciblant Nur77 ont été identifiés à ce jour et les médicaments agissant sur RXRγ restent mal caractérisés. En outre, les analyses actuellement disponibles ne peuvent pas résumer la complexité des activités des NRs et génèrent des mesures indirectes des activités des drogues. Afin de mieux comprendre comment est régulée l’interaction Nur77/RXRγ dans ces processus, mon projet a été de mettre au point un essai BRET (Bioluminescence Resonance Energy Transfer) et PCA-BRET (Protein Complementation Assay-BRET) basé sur le recrutement d'un motif mimant un co-activateur fusionné avec la YFP. Nos différents essais ont été validés par courbes dose-réponse en utilisant différents composés RXR . Les EC50 (concentration efficace médiane, qui permet de mesurer l'efficacité d'un composé) obtenues étaient très semblables aux valeurs précédemment rapportées dans la littérature. Nous avons aussi pu identifier un composé le SR11237 (BMS649) qui semble posséder une sélectivité pour le complexe Nur77/RXRγ par rapport aux complexes Nurr1/RXRγ et RXRγ /RXRγ. Nos résultats indiquent que ces essais de BRET peuvent être utilisés pour évaluer la sélectivité de nouveaux composés pour les complexes Nur77/RXRγ, Nurr1/RXRγ et RXRγ /RXRγ. Un autre aspect de mon projet de doctorat a été de mettre en évidence par BRET l’importance de la SUMOylation dans la régulation de l'activité de Nur77 dans sa forme monomèrique, homodimèrique et hétérodimèrique. Nous avons ainsi identifié que Nur77 recrute principalement SUMO2 sur sa lysine 577. Il est intéressant de noté que le recrutement de la SUMO2 à Nur77 est potentialisé en présence de la SUMO E3 Ligase PIASγ. Aussi, la perte de la SUMOylation sur la lysine 577 entraîne l'incapacité de Nur77 de recruter divers motifs de co-activation mais pas pour ses formes homo- et hétérodimèrique. Cependant, la présence de PIASγ ne potentialise pas le recrutement du co-activateur, suggérant que cette SUMO E3 Ligase est seulement impliqué dans le processus de recrutement de la SUMO mais pas dans celui du co-activateur. Nous avons ainsi déterminé une nouvelle modification post-traductionnelle sur Nur77 régulant spécifiquement son activité monomérique Ces projets pourraient donc apporter de nouvelles données cruciales pour l’amélioration du traitement de la maladie de Parkinson ou de la schizophrénie, ainsi que d'obtenir une meilleure compréhension sur les mécanismes permettant la régulation de la fonction de Nur77
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Dans le système nerveux central, la dopamine joue un rôle crucial dans de nombreuses fonctions physiologiques telles que : l’apprentissage, le mouvement volontaire, la motivation, la cognition et la production hormonale. Il a été aussi démontré que le système de signalisation dopaminergique est altéré dans plusieurs maladies neurologiques et psychiatriques comme la maladie de Parkinson et la schizophrénie. Des études, effectuées dans le laboratoire du Dr.Daniel Lévesque (laboratoire d’accueil), ont montré que les récepteurs nucléaires Nur77 (NR4A1, NGFI-B) et RXRγ (retinoid X receptors γ) sont impliqués dans la régulation des effets de la dopamine dans le système nerveux central. De plus, ces données suggèrent que le complexe Nur77 et RXR joueraient un rôle crucial dans l’effet des médicaments antipsychotiques et antiparkinsoniens. Toutefois, très peu de médicaments ciblant Nur77 ont été identifiés à ce jour et les médicaments agissant sur RXRγ restent mal caractérisés. En outre, les analyses actuellement disponibles ne peuvent pas résumer la complexité des activités des NRs et génèrent des mesures indirectes des activités des drogues. Afin de mieux comprendre comment est régulée l’interaction Nur77/RXRγ dans ces processus, mon projet a été de mettre au point un essai BRET (Bioluminescence Resonance Energy Transfer) et PCA-BRET (Protein Complementation Assay-BRET) basé sur le recrutement d'un motif mimant un co-activateur fusionné avec la YFP. Nos différents essais ont été validés par courbes dose-réponse en utilisant différents composés RXR . Les EC50 (concentration efficace médiane, qui permet de mesurer l'efficacité d'un composé) obtenues étaient très semblables aux valeurs précédemment rapportées dans la littérature. Nous avons aussi pu identifier un composé le SR11237 (BMS649) qui semble posséder une sélectivité pour le complexe Nur77/RXRγ par rapport aux complexes Nurr1/RXRγ et RXRγ /RXRγ. Nos résultats indiquent que ces essais de BRET peuvent être utilisés pour évaluer la sélectivité de nouveaux composés pour les complexes Nur77/RXRγ, Nurr1/RXRγ et RXRγ /RXRγ. Un autre aspect de mon projet de doctorat a été de mettre en évidence par BRET l’importance de la SUMOylation dans la régulation de l'activité de Nur77 dans sa forme monomèrique, homodimèrique et hétérodimèrique. Nous avons ainsi identifié que Nur77 recrute principalement SUMO2 sur sa lysine 577. Il est intéressant de noté que le recrutement de la SUMO2 à Nur77 est potentialisé en présence de la SUMO E3 Ligase PIASγ. Aussi, la perte de la SUMOylation sur la lysine 577 entraîne l'incapacité de Nur77 de recruter divers motifs de co-activation mais pas pour ses formes homo- et hétérodimèrique. Cependant, la présence de PIASγ ne potentialise pas le recrutement du co-activateur, suggérant que cette SUMO E3 Ligase est seulement impliqué dans le processus de recrutement de la SUMO mais pas dans celui du co-activateur. Nous avons ainsi déterminé une nouvelle modification post-traductionnelle sur Nur77 régulant spécifiquement son activité monomérique Ces projets pourraient donc apporter de nouvelles données cruciales pour l’amélioration du traitement de la maladie de Parkinson ou de la schizophrénie, ainsi que d'obtenir une meilleure compréhension sur les mécanismes permettant la régulation de la fonction de Nur77
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Hybrid face recognition, using image (2D) and structural (3D) information, has explored the fusion of Nearest Neighbour classifiers. This paper examines the effectiveness of feature modelling for each individual modality, 2D and 3D. Furthermore, it is demonstrated that the fusion of feature modelling techniques for the 2D and 3D modalities yields performance improvements over the individual classifiers. By fusing the feature modelling classifiers for each modality with equal weights the average Equal Error Rate improves from 12.60% for the 2D classifier and 12.10% for the 3D classifier to 7.38% for the Hybrid 2D+3D clasiffier.
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A good object representation or object descriptor is one of the key issues in object based image analysis. To effectively fuse color and texture as a unified descriptor at object level, this paper presents a novel method for feature fusion. Color histogram and the uniform local binary patterns are extracted from arbitrary-shaped image-objects, and kernel principal component analysis (kernel PCA) is employed to find nonlinear relationships of the extracted color and texture features. The maximum likelihood approach is used to estimate the intrinsic dimensionality, which is then used as a criterion for automatic selection of optimal feature set from the fused feature. The proposed method is evaluated using SVM as the benchmark classifier and is applied to object-based vegetation species classification using high spatial resolution aerial imagery. Experimental results demonstrate that great improvement can be achieved by using proposed feature fusion method.
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Chitinase 3-like 1 (CHI3L1 or YKL40) is a secreted glycoprotein highly expressed in tumours from patients with advanced stage cancers, including prostate cancer (PCa). The exact function of YKL40 is poorly understood, but it has been shown to play an important role in promoting tumour angiogenesis and metastasis. The therapeutic value and biological function of YKL40 are unknown in PCa. The objective of this study was to examine the expression and function of YKL40 in PCa. Gene expression analysis demonstrated that YKL40 was highly expressed in metastatic PCa cells when compared with less invasive and normal prostate epithelial cell lines. In addition, the expression was primarily limited to androgen receptor-positive cell lines. Evaluation of YKL40 tissue expression in PCa patients showed a progressive increase in patients with aggressive disease when compared with those with less aggressive cancers and normal controls. Treatment of LNCaP and C4-2B cells with androgens increased YKL40 expression, whereas treatment with an anti-androgen agent decreased the gene expression of YKL40 in androgen-sensitive LNCaP cells. Furthermore, knockdown of YKL40 significantly decreased invasion and migration of PCa cells, whereas overexpression rendered them more invasive and migratory, which was commensurate with an enhancement in the anchorage-independent growth of cells. To our knowledge, this study characterises the role of YKL40 for the first time in PCa. Together, these results suggest that YKL40 plays an important role in PCa progression and thus inhibition of YKL40 may be a potential therapeutic strategy for the treatment of PCa.
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We report here results from detailed timing and spectral studies of the high mass X-ray binary pulsar 4U 1538-52 over several binary periods using observations made with the Rossi X-ray Timing Explorer (RXTE) and BeppoSAX satellites. Pulse timing analysis with the 2003 RXTE data over two binary orbits confirms an eccentric orbit of the system. Combining the orbitial parameters determined from this observation with the earlier measurements we did not find any evidence of orbital decay in this X-ray binary. We have carried out orbital phase resolved spectroscopy to measure changes in the spectral parameters with orbital phase, particularly the absorption column density and the iron line flux. The RXTE-PCA spectra in the 3-20 keV energy range were fitted with a power law and a high energy cut-off along with a Gaussian line at similar to 6.4 keV, whereas the BeppoSAX spectra needed only a power law and Gaussian emission line at similar to 6.4keV in the restricted energy range of 0.3-10.0 keV. An absorption along the line of sight was included for both the RXTE and BeppoSAX data. The variation of the free spectral parameters over the binary orbit was investigated and we found that the variation of the column density of absorbing material in the line of sight with orbital phase is in reasonable agreement with a simple model of a spherically symmetric stellar wind from the companion star.
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Patrick Bateman, o protagonista narrador do romance American Psycho (1991), de Bret Easton Ellis, confunde por ser rico, bonito e educado e, ao mesmo tempo, torturador, assassino e canibal. Mas esta personalidade antagônica não o torna singular. O que o particulariza são as quatro faces que ele apresenta ao longo de sua narrativa: (1) ele consome mercadorias e humanos, (2) compete para ter reconhecimento, (3) provoca horror por suas ações, e (4) não é um narrador confiável. Sendo um yuppie (termo popular usado nos Estados Unidos na década de 1980 para denominar jovens e bem sucedidos profissionais urbanos), Bateman é materialista e hedonista. Ele está imerso em uma sociedade de consumo, fato que o impossibilita de perceber diferenças entre produtos e pessoas. Sendo um narcisista, ele se torna um competidor em busca de admiração. No entanto, Bateman também é um serial killer e suas descrições detalhadas de torturas e assassinatos horrorizam. Por fim, nós leitores duvidamos de sua narrativa ao notarmos inconsistências e ambiguidades. Zygmunt Bauman (2009) afirma que uma sociedade extremamente capitalista transforma tudo que nela existe em algo consumível. Christopher Lasch (1991) afirma que o lendário Narciso deu lugar a um novo, controverso, dependente e menos confiante. A maioria das vítimas de Bateman são membros de grupos socialmente marginalizados, como mendigos, homossexuais, imigrantes e prostitutas, o que o torna uma identidade predatória, segundo Arjun Appadurai (2006). A voz autodiegética e a narrativa incongruente do protagonista, contudo, impedem que confiemos em suas palavras. Estas são as quatro faces que pretendo apresentar deste serial killer
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就主量分析(PCA)的基本原理、 运用发展过程及在动物分类学上的应用作了 阐明。并以亚洲疣猴类5个属为例, 利用其面颅和颅骨的6项变量进行分析, 且 叙述了PCA的主要计算过程。 结果表明, 在分类过程中, 主要是面颅的凸度和宽 度结构起贡献作用。图5参21
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以氯代苯胺(PCA)为选择基质,用驯化技术从降解对二氯苯(pDCB)的富集培养物中得到了以同化PCA为唯一碳源和氮源的混合微生物.将这种固定在填充床反应器中的微生物用于PCA的降解作用研究中.在该反应器里,PCA的生物降解遵循Logistic方程q=qmax/(1+eα-βUv).由方程求出了主要的动力学常数,Ks(半速率常数)和qmax(最大比基质降解速率).于PCA降解的同时,释放氯离子到培养基中.在水力停留时间3h,进水PCA浓度为360mg·L-1情况下,基质的体积降解率达到125mg·L-1
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An algorithm of PCA face recognition based on Multi-degree of Freedom Neurons theory is proposed, which based on the sample sets' topological character in the feature space which is different from "classification". Compare with the traditional PCA+NN algorithm, experiments prove its efficiency.