Habilitation à diriger des recherches : Informatique : Rennes 1 : 2001. / Bibliogr. p.117-124.

Thèse doctorat : Informatique : Nancy 1 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre.

Thèse de doctorat : Informatique : Nancy 1 : 2009. / Titre provenant de l'écran-titre.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2007. / Bibliogr.: f. [73]-76. Publié aussi en version électronique dans la Collection Mémoires et thèses électroniques.

Thèses (M.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2002. / Titre de l'écran-titre (visionné le 24 août 2006). Publié aussi en version papier.

Th. doct.--Signal et images--Paris--ENST, 1992. / Notes bibliogr. Résumés en français et en anglais.

Thèse (Ph. D.)--Université Laval, 2003. / Bibliogr.: f. 464-468. Publié aussi en version électronique.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2006. / Titre de l'écran-titre (visionné le 6 octobre 2006). Bibliogr.

L'assistance traditionnelle d'une personne atteinte de la maladie d'Alzheimer est une tâche difficile, coûteuse et complexe. La nécessité d’avoir une personne aidante presque tout le temps avec le patient épuise les ressources humaines et financières du système de santé. De plus, la relation est souvent compliquée entre l'aidant et le patient qui souhaite préserver son intimité. L'émergence du domaine de l'intelligence ambiante a permis la conception d’une assistance technologique où un agent artificiel, appelé aussi agent ambiant, vient aider et diminuer le temps passé par l’aidant dans l’habitat du patient. Comme dans l’assistance traditionnelle, l’agent ambiant observe le patient ou son environnement en analysant les mesures envoyées par les différents senseurs installés dans la maison qui est nommée par ce fait un habitat intelligent. Préférablement d’une façon non supervisée, l’agent ambiant se doit d’apprendre le comportement normal du patient qui peut se traduire par la création d’une structure qui définit les différentes activités de la vie quotidienne (AVQ) que le patient est habitué à effectuer. Ensuite, grâce à l’heure courante et aux récentes actions détectées, l’agent ambiant va essayer de reconnaître l’activité entamée par le patient pour être en mesure de détecter des erreurs et proposer de l’aide en comparant les comportements normaux aux récentes actions détectées. Plusieurs problèmes caractérisent cette nouvelle assistance, mais le plus grand défi de cette solution, qui réside dans l’étape de reconnaissance d’activités, est causé par le nombre très élevé des AVQs que nous appelons aussi le nombre d'hypothèses. En effet, comme chaque activité se compose de plusieurs actions, la reconnaissance d’activités se traduit donc par la recherche des récentes actions détectées parmi toutes les actions de toutes les AVQs, et ce, en temps réel. Dans cette thèse, nous proposons des contributions dans les différentes étapes de l’assistance technologique. Nous répondons essentiellement à la problématique de la reconnaissance d’activités par la réduction maximale, à un instant précis, du nombre d'hypothèses. Tout d’abord, nous explorons la fouille de données temporelles et nous présentons notre propre algorithme de création de comportements normaux d’une façon non supervisée. L’algorithme analyse l'historique des senseurs activés afin de découvrir les motifs fréquents fermés qui représentent les modèles d’activités. Ensuite, nous explorons les séries temporelles pour choisir la technique de prédiction la plus adéquate à la prédiction des temps de débuts des différentes AVQs. Une méthode probabiliste est détaillée par la suite pour réduire le nombre d’hypothèses et reconnaître l’activité entamée. Nous terminons notre approche par l’utilisation des séries temporelles multivariées pour la prédiction du temps d’activation de chaque senseur de l’activité reconnue, ce qui aide l’agent ambiant à bien choisir le moment d’intervention pour proposer de l’aide, si nécessaire. Notre approche se base essentiellement sur l'aspect temporel et n'offre pas juste une solution à la problématique de la reconnaissance d'activités, mais elle répond aussi à différentes erreurs, dont celles susceptibles d'être commises par les malades d’Alzheimer comme les erreurs d'initiations qui les empêchent d’amorcer des activités. La validation de notre approche et les tests de ses différentes étapes ont été effectués avec des données réelles enregistrées dans le Laboratoire d’Intelligence Ambiante pour la Reconnaissance d’Activités (LIARA) et les résultats sont satisfaisants.

Un des défis de l’ère post-génomique est de déterminer la fonction des protéines et plus précisément d’établir une cartographie protéomique de la cellule. Ainsi le défi de la génomique fonctionnelle et plus précisément de la protéomique est de comprendre les événements qui ont lieu au cours de la maturation des protéines. Plusieurs approches ont été décrites pour comprendre la fonction des protéines dont les interactions protéiques. Traditionnellement, les études des interactions protéiques étaient basées sur des approches ciblées ou sur des hypothèses d’interactions. Récemment, le développement des analyses à haut débit a généré une quantité impressionnante d’information. Face à l’accumulation des données, une approche uniquement expérimentale n’apparaît plus suffisante. Par conséquent, la création de méthodes bioinformatiques développant des procédures de prospection de données couplées avec des approches expérimentales permettra de prédire les interacteurs in silico. C’est dans cette optique que le laboratoire a développé son projet de recherche sur la famille des poly (ADP-ribose) polymérases (PARPs). La poly(ADP-ribosyl)ation est une modification post-traductionnelle qui consiste en l’ajout d’une chaîne d’ADP-ribose sur des protéines cibles.L’objectif principal de notre étude est de caractériser par des expériences d’immunoprécipitation le rôle dynamique de la poly(ADP-ribosyl)ation. L’identification des interacteurs des PARPs s’effectuera par spectrométrie de masse. Cette technique va générer d’importantes quantités de données et nécessitera une plate-forme d’analyse et de grandes capacités de calcul informatique. Dans ce contexte général, l’objectif de ce travail de thèse était de développer la plateforme bioinformatique d’analyse, d’implémenter les outils d’identifications des protéines, d’établir un contrôle de qualité des méthodes d’identification (spécificité/sensibilité) et enfin d’explorer le contenu des bases de connaissances. A l’aide du système mis en place au sein de la plateforme de protéomique, nous avons identifié de nouvaux interacteurs de la famille des PARPs comme par exemple RFC1, 2, 3, 4, 5. / An ambitious goal of proteomics is to elucidate the structure, interactions and functions of all proteins within cells and organisms. In the “post-genome” era, mass spectrometry (MS) has become an important method for the analysis of proteome data. One strategy to determine protein function is to identify protein–protein interactions. The rapid advances made in mass spectrometry in combination with other methods used in proteomics results in an increasing of proteomics projects. The increasing use of high-throughput and large-scale bioinformatics-based studies has generated a massive amount of data stored in a number of different databases. A challenge for bioinformatics is to explore array of information to uncover biologically relevant interactions and pathways. Thus for protein interaction studies, there is clearly a need to develop a systematic and stepwise in silico approach that can predict potential interactors or are most likely to improve our understanding of how complex biological systems work. The focus of our laboratory is the study of the activity of poly(ADP-ribose) polymerases (PARPs) and their role in the cell. Poly(ADP-ribosylation) is a post-synthetic protein modification consisting of long chains of poly(ADP-ribose) (pADPr) synthesized by PARPs at the expense of NAD+. The overall objective of this research is to extensively characterize the dynamic roles of poly(ADP-ribosyl)ation in response to cellular stresses that cause DNA damage. Our approach utilizes immunoprecipitation and affinity purification followed by mass spectrometry identification of associated proteins. One part of this thesis projet is to develop the architecture and major features of a web-based utility tool, which is designed to rationally organize protein and peptide data generated by the tandem mass spectrometry. Next, we have performed benchmarking to optimize protein identification. The system will be expanded as needed in order to make the analysis more efficient. We have also explored the public database information for protein identification data mining. Using the described pipeline, we have successfully identified several interactions of biological significance between PARP and other proteins such as RFC1, 2, 3, 4, 5.