Dans le but de vérifier l’impact d’un changement soudain dans l’agrégation érythrocytaire sur certains paramètres cardiovasculaires, une transfusion par échange sanguin du tiers du volume a été effectuée avec du sang hyperagrégeant chez le rat de souche Brown Norway. La pression caudale, le volume cardiaque systolique, la fraction d’éjection, le débit cardiaque, le rythme cardiaque et la résistance périphérique à l’écoulement sanguin ont été observés non-intrusivement sur 19 jours suite à la transfusion. Les rats ont été sacrifiés plus d’un mois suivant la transfusion et une étude ex vivo de la réponse à deux agents dilatateurs (l’acétylcholine et le nitroprussiate de sodium) a été menée sur les artérioles mésentériques. Des variations des paramètres cardiovasculaires, soit le débit, le volume systolique et la résistance périphérique, ont été remarquées dans les trois premiers jours posttransfusion. Une résistance du muscle vasculaire lisse au monoxyde d’azote a été notée chez les rats transfusés au sang hyperagrégeant alors qu’aucune dysfonction endothéliale n’était apparente en réponse à l’acétylcholine. / The aim of this study was to evaluate the effects of an acute change in erythrocyte aggregation on cardiovascular parameters by exchanging one third of the blood volume with hyperaggregating blood in the Brown Norway rat model. Values of caudal pressure, systolic cardiac volume, ejection fraction, cardiac output, heart rate and peripheral resistance to blood flow were observed non-invasively over 19 days after transfusion. The rats were sacrificed after more than a month following the procedure and an ex vivo study in response to pharmacological agents (acetylcholine and sodium nitroprussiate) was performed on mesenteric arterioles. Variations in cardiac output, systolic volume and peripheral resistance were noted for the first three days post-transfusion. The vascular smooth muscles of rats transfused with the hyperaggregating erythrocytes seemed to have developed a resistance to nitric oxide but no endothelial dysfunction was observed in response to acetylcholine.

Les modèles à sur-représentation de zéros discrets et continus ont une large gamme d'applications et leurs propriétés sont bien connues. Bien qu'il existe des travaux portant sur les modèles discrets à sous-représentation de zéro et modifiés à zéro, la formulation usuelle des modèles continus à sur-représentation -- un mélange entre une densité continue et une masse de Dirac -- empêche de les généraliser afin de couvrir le cas de la sous-représentation de zéros. Une formulation alternative des modèles continus à sur-représentation de zéros, pouvant aisément être généralisée au cas de la sous-représentation, est présentée ici. L'estimation est d'abord abordée sous le paradigme classique, et plusieurs méthodes d'obtention des estimateurs du maximum de vraisemblance sont proposées. Le problème de l'estimation ponctuelle est également considéré du point de vue bayésien. Des tests d'hypothèses classiques et bayésiens visant à déterminer si des données sont à sur- ou sous-représentation de zéros sont présentées. Les méthodes d'estimation et de tests sont aussi évaluées au moyen d'études de simulation et appliquées à des données de précipitation agrégées. Les diverses méthodes s'accordent sur la sous-représentation de zéros des données, démontrant la pertinence du modèle proposé. Nous considérons ensuite la classification d'échantillons de données à sous-représentation de zéros. De telles données étant fortement non normales, il est possible de croire que les méthodes courantes de détermination du nombre de grappes s'avèrent peu performantes. Nous affirmons que la classification bayésienne, basée sur la distribution marginale des observations, tiendrait compte des particularités du modèle, ce qui se traduirait par une meilleure performance. Plusieurs méthodes de classification sont comparées au moyen d'une étude de simulation, et la méthode proposée est appliquée à des données de précipitation agrégées provenant de 28 stations de mesure en Colombie-Britannique. / Zero-inflated models, both discrete and continuous, have a large variety of applications and fairly well-known properties. Some work has been done on zero-deflated and zero-modified discrete models. The usual formulation of continuous zero-inflated models -- a mixture between a continuous density and a Dirac mass at zero -- precludes their extension to cover the zero-deflated case. We introduce an alternative formulation of zero-inflated continuous models, along with a natural extension to the zero-deflated case. Parameter estimation is first studied within the classical frequentist framework. Several methods for obtaining the maximum likelihood estimators are proposed. The problem of point estimation is considered from a Bayesian point of view. Hypothesis testing, aiming at determining whether data are zero-inflated, zero-deflated or not zero-modified, is also considered under both the classical and Bayesian paradigms. The proposed estimation and testing methods are assessed through simulation studies and applied to aggregated rainfall data. The data is shown to be zero-deflated, demonstrating the relevance of the proposed model. We next consider the clustering of samples of zero-deflated data. Such data present strong non-normality. Therefore, the usual methods for determining the number of clusters are expected to perform poorly. We argue that Bayesian clustering based on the marginal distribution of the observations would take into account the particularities of the model and exhibit better performance. Several clustering methods are compared using a simulation study. The proposed method is applied to aggregated rainfall data sampled from 28 measuring stations in British Columbia.

Neuf maladies neurodégénératives sont le produit de l’expression de gènes mutés, dans lesquels le codon CAG est répété au-delà d’un seuil pathologique. Ceci produit des protéines mutantes dans lesquelles sont insérés des segments de polyglutamines (polyGln), qui perdent leur activité et acquièrent une nouvelle fonction, ce qui est toxique pour le neurone. Ces altérations sont attribuables aux propriétés particulières de la polyGln. En effet, ces dernières possèdent la capacité de s’assembler pour former des corps d’inclusion intracellulaires. Cette propension à l’agrégation de la polyGln rend difficile l’étude de ces pathologies. C’est ainsi que l’utilisation de peptides peut s’avérer une approche avantageuse. Toutefois, la synthèse de polyGln est associée à de nombreuses délétions et nécessite l’ajout de groupements chargés afin de permettre leur purification. Cependant, ce prérequis donne lieu à des interactions électrostatiques qui biaisent la structure et la cinétique d’agrégation de ces peptides, en plus d’interférer avec l’évaluation d’éventuels agents thérapeutiques. L’objectif du projet est de développer un système permettant l’étude de la polyGln en s’affranchissant des effets de charges. Pour ce faire, deux approches ont été explorées, la première utilise la polyGln non chargée et la seconde utilise une structure polyGln-morpholine ayant des charges labiles en fonction du pH. Ces peptides ont été produits en utilisant une approche linéaire de synthèse peptidique sur support solide avec protection maximale des chaînes latérales. La purification a été effectuée par chromatographie de haute performance en phase inverse en milieu acide. Ces stratégies ont permis de produire des peptides de polyGln de grande pureté avec des rendements acceptables. Une procédure de solubilisation des peptides alliant sonication et lyophilisation a été développée afin d’étudier chacun de ces peptides à l’aide de diverses techniques physicochimiques, telles que la diffusion de la lumière, la spectroscopie de résonance magnétique nucléaire, Raman et UV-visible, le dichroïsme circulaire et la microscopie optique polarisée. La polyGln non chargée solubilisée dans le trifluoroéthanol-eau a montré que la taille des particules et la vitesse d’agrégation sont proportionnelles à la fraction volumique en eau. De plus, la structure secondaire en solution est à prédominance alpha et semble être peu sensible à la fraction d’eau jusqu’à un certain seuil (25%) après lequel la structure aléatoire prédomine. L’analyse des agrégats à l’état solide montre des structures hélicoïdales > aléatoires et ont les caractéristiques des fibrilles amyloïdes. Le peptide de polyGln-morpholines a un pKa de 7,3 en milieu aqueux. Il demeure en solution lorsque le pH < pKa et à faible force ionique, alors qu’il s’autoassemble lorsque ces conditions ne sont pas respectées. Ceci suggère que la répulsion électrostatique est responsable de la stabilisation du peptide en solution. La dimension fractale nous indique que le peptide forme des agrégats compacts dont les constituants ont une taille de 2,5 nm, compatibles avec une conformation aléatoire compacte, en coude bêta ou hélicoïdale. Ceci est en accord avec l’étude structurale des peptides en solution qui a montré des espèces aléatoires > bêta > alpha. De plus, en RMN, l’élargissement des signaux du 1Hγ en cours d’agrégation suggère une interaction via les chaînes latérales. Les analyses en phase solide ont plutôt montré une prédominance de structures bêta et alpha. L’inhibition de l’agrégation à pH 8 varie selon rouge de Congo > tréhalose, alors que le peptide liant la polyGln 1 et la thioflavine T ne semble pas avoir d’effet. Ces approches ont donc permis pour la première fois de s’affranchir des effets de charges auparavant inhérents à l’étude de la polyGln en solution et par conséquent d’obtenir des informations inédites quant à la solubilité, la structure et la cinétique d’agrégation. Enfin, le dispositif à charges labiles permet d’évaluer l’efficacité d’éventuels agents thérapeutiques à pH quasi physiologique. / Nine neurodegenerative diseases come from mutated genes expression in which the CAG codon is repeated above a pathological threshold. This is producing mutant proteins, in which are inserted polyglutamine (polyGln) segments, which lose their activity and acquire a new function that is toxic for the neuron. These alterations are related to the peculiar properties of the polyGln. Indeed, these polypeptides have the capacity of autoassemble to form intracellular inclusion bodies. This aggregation tendency of polyGln makes difficult the study of these pathologies. Thus, the use of peptides could constitute an advantageous approach. However, the synthesis of polyGln is associated with numerous deletions and necessitates the addition of charged moieties to achieve purification. Unfortunately, this requirement creates electrostatic interactions that modify the structure and aggregation kinetics of these peptides, in addition to interfering with the evaluation of potential therapeutical agents. The aim of this project is to develop a system to study polyGln without the charge effects. To do so, two approaches were explored, the first used uncharged polyGln and the second used a polyGln-morpholine structure bearing pH-dependent labile charges. These peptides were produced by solid-support synthesis using a linear and maximal protection approach. Purification was performed by reverse phase high-performance liquid chromatography. These strategies allowed the production of peptides of high purity in good yields. A solubilization procedure combining sonication and lyophilization was developed to study each of these peptides by physicochemical techniques such as light scattering, magnetic resonance, Raman and UV-visible spectroscopies, circular dichroism and polarized optical microscopy. The uncharged polyGln solubilized in trifluoroethanol-water showed that particle size and aggregation kinetics are proportional to volumetric water fraction. Furthermore, the secondary structure in solution is alpha-predominant and seems rather insensitive to water fraction up to a threshold (25%) above which random coil structure predominates. The analysis of solid-state aggregates showed that helicoidal structures are more abundant than random structures and have the characteristics of amyloid fibrils. The polyGln-morpholines peptide has a pKa of 7.3 in aqueous media. It is soluble when pH < pKa and at low ionic strength, but it autoassociates when these conditions are not respected. This suggests that electrostatic repulsion is responsible for the stabilization of the peptide in solution. The fractal dimension indicates that the peptide forms compact aggregates whose constituents are 2.5 nm in size, in agreement with compact random coil, beta-hairpin or helicoidal structures. This is in agreement with the results of solution peptide structure studies showing that random coil > beta > alpha. Furthermore, the broadening of 1Hγ NMR signals while the peptide is aggregating suggests an interaction between side-chains. Solid-phase studies showed predominant beta and alpha structures. The aggregation inhibition at pH 8.0 was higher for Congo red than for trehalose, while polyglutamine binding peptide 1 and thioflavine T did not seem to be effective. These approaches permitted for the first time to overcome the charge effects that were previously inherent to polyGln solution studies and to obtain new information about solubility, structure and aggregation kinetics. Finally, the labile charge groups allow the evaluation of the efficiency of potential therapeutic agents at near physiological pH.

Dans cette thèse, nous étudions l'adaptation de modèles en apprentissage supervisé. Nous adaptons des algorithmes d'apprentissage existants à une représentation relationnelle. Puis, nous adaptons des modèles de prédiction aux changements de contexte.En représentation relationnelle, les données sont modélisées par plusieurs entités liées par des relations. Nous tirons parti de ces relations avec des agrégats complexes. Nous proposons des heuristiques d'optimisation stochastique pour inclure des agrégats complexes dans des arbres de décisions relationnels et des forêts, et les évaluons sur des jeux de données réelles.Nous adaptons des modèles de prédiction à deux types de changements de contexte. Nous proposons une optimisation de seuils sur des modèles à scores pour s'adapter à un changement de coûts. Puis, nous utilisons des transformations affines pour adapter les attributs numériques à un changement de distribution. Enfin, nous étendons ces transformations aux agrégats complexes. / In this thesis, we study model adaptation in supervised learning. Firstly, we adapt existing learning algorithms to the relational representation of data. Secondly, we adapt learned prediction models to context change.In the relational setting, data is modeled by multiples entities linked with relationships. We handle these relationships using complex aggregate features. We propose stochastic optimization heuristics to include complex aggregates in relational decision trees and Random Forests, and assess their predictive performance on real-world datasets.We adapt prediction models to two kinds of context change. Firstly, we propose an algorithm to tune thresholds on pairwise scoring models to adapt to a change of misclassification costs. Secondly, we reframe numerical attributes with affine transformations to adapt to a change of attribute distribution between a learning and a deployment context. Finally, we extend these transformations to complex aggregates.

La séparation de nanoparticules (NPs) contenues dans des milieux aqueux est un sérieux challenge pour le traitement des eaux à cause de la grande stabilité et de la nature colloïdale de ces particules. Ce travail concerne le développement de procédés efficaces de flottation pour la séparation de nanoparticules. La première partie du travail est conduite pour obtenir une connaissance plus étroite de la nature et du comportement colloïdal des nanoparticules en suspension. Des tests de modifications de leur surface et des expériences d’adsorption-agrégation sont ensuite menés pour comprendre les mécanismes d’interactions entre les NPs et des réactifs d’aide à la flottation. Deux type des techniques de flottation (la flottation à air dissout (DAF) et la flottation par des aphrons colloïdaux (CGAs)) sont utilisés : le premier type a ici pour objectif de séparer les nanoparticules par des bulles d’air avec l’aide d’acides humiques (HA), alors que le second utilise des microbulles dont la surface est fonctionnalisée par des tensioactifs (CGAs), dans l’objectif d’accroître l’efficacité de séparation. Les résultats montrent que, par mélange avec une solution basique de HA (pH 12.9), la charge de surface de nanoparticules de TiO2 (TNPs) est d’abord neutralisée par des ions OH- et ensuite écrantée par les polyanions de HA. Quand le pH des suspensions TNPs-HA est en dessous de 3 par ajout de solution mère de HA de pH 4.9-9.0, l’attraction électrostatique entre les TNPs et les anions est insuffisante, mais on observe quand même l’agrégation entre TNPs et la part colloïdale de l’HA. Par des essais de DAF en continu, le pH optimal de la solution mère de HA (pH≦ 9) et la concentration optimale en HA (11.1 mg/L COD) permettent d’éliminer plus de 95% des nanoparticules. La concentration résiduelle de HA reste à un très bas niveau même quand l’acide humique est surdosé. Quand le pH des suspensions TNPs-HA est très acide, la plupart des molécules d’acides humiques ne sont pas solubles et ne sont pas chargées. Elles peuvent s’agréger entre-elles et former un précipité colloïdal hydrophobe pour minimiser leur contact avec le milieu aqueux. En ce qui concerne les CGAs, leur caractérisation montre que la vitesse d’agitation est un paramètre crucial pour créer des aphrons de l’ordre de la dizaine de micromètres. Les CGAs peuvent être chargés négativement ou positivement en utilisant des tensioactifs adaptés. Différentes nanoparticules de SiO2 (SNPs) peuvent être efficacement (près de 100%) séparées de suspensions aqueuses par le procédé continu de flottation par CGAs. La comparaison entre flottation par CGAs et DAF montre l’avantage du premier procédé plus efficace avec une moindre quantité de surfactant / The removal of nanoparticles (NPs) from waters is a serious challenge in the water treatment field owing to the high stability and colloidal nature of particles. This study is devoted to develop effective flotation processes for NP separation. The investigation is firstly conducted to get a good knowledge of features and colloidal behaviors of NPs in suspension. Surface modification tests and adsorption-aggregation experiments are then carried out to understand the interaction mechanisms between NPs and flotation assisting reagents. Two types of flotation (dissolved air flotation (DAF) and colloidal gas aphrons (CGAs) involved flotation) were specially focused on: the former aims at using air bubbles to remove NP aggregates with the assistance of humic acid (HA), while the later employs the surface functionalized microbubbles, CGAs, to enhance the interaction of NP-bubble for the sake of high treating efficiency. Results show that, on mixing with the highly basic HA solution (pH12.9), the surface charge of TNPs is primarily neutralized by and then screened by polyanions of HA. When the pH of TNP-HA suspension is lower than 3 by adding HA stock solutions at pH4.0~9.0, the electrostatic attraction between TNPs and anions becomes insufficient but the aggregation of TNPs-colloidal HA occurs. In continuous DAF trials, the appropriate pH of HA stock solution (pH ≦ 9) and optimum HA concentration (11.1 mg/L DOC) for high TNP removals (> 95 %) are determined. The residual HA concentration remained in a low level even when HA is overdosed. When the pH of the TNP-HA suspension is highly acidic, most HA molecules are not really soluble and uncharged, and they may aggregate themselves and form hydrophobic colloidal precipitates to minimize the contact with the aqueous environment. As for the study of CGAs, the characterization results denote that introducing air flow during the CGA generation process can slow down the liquid drainage speed and may facilitate the particle separation performance; the stirring speed is a crucial parameter to create micron scale bubbles, and CGAs can be positively or negatively surface charged by using different surfactants. Different SiO2 NP (SNPs) can be efficiently separated from aqueous suspensions by the continuous CGA generation-flotation process with the highest SNP removal close to 100 %. The comparison tests between CGA-flotation and DAF denote that the former take the greater advantage because of its better treating effect and less surfactant demand

Cette thèse porte sur la construction de modèles de substitution en régimes transitoire et permanent pour la simulation thermique, en présence de peu d'observations et de plusieurs sorties.Nous proposons dans un premier temps une construction robuste de perceptron multicouche bouclé afin d'approcher une dynamique spatio-temporelle. Ce modèle de substitution s'obtient par une moyennisation de réseaux de neurones issus d'une procédure de validation croisée, dont le partitionnement des observations associé permet d'ajuster les paramètres de chacun de ces modèles sur une base de test sans perte d'information. De plus, la construction d'un tel perceptron bouclé peut être distribuée selon ses sorties. Cette construction est appliquée à la modélisation de l'évolution temporelle de la température en différents points d'une armoire aéronautique.Nous proposons dans un deuxième temps une agrégation de modèles par processus gaussien dans un cadre multifidélité où nous disposons d'un modèle d'observation haute-fidélité complété par plusieurs modèles d'observation de fidélités moindres et non comparables. Une attention particulière est portée sur la spécification des tendances et coefficients d'ajustement présents dans ces modèles. Les différents krigeages et co-krigeages sont assemblés selon une partition ou un mélange pondéré en se basant sur une mesure de robustesse aux points du plan d'expériences les plus fiables. Cette approche est employée pour modéliser la température en différents points de l'armoire en régime permanent.Nous proposons dans un dernier temps un critère pénalisé pour le problème de la régression hétéroscédastique. Cet outil est développé dans le cadre des estimateurs par projection et appliqué au cas particulier des ondelettes de Haar. Nous accompagnons ces résultats théoriques de résultats numériques pour un problème tenant compte de différentes spécifications du bruit et de possibles dépendances dans les observations. / This PhD thesis deals with the construction of surrogate models in transient and steady states in the context of thermal simulation, with a few observations and many outputs.First, we design a robust construction of recurrent multilayer perceptron so as to approach a spatio-temporal dynamic. We use an average of neural networks resulting from a cross-validation procedure, whose associated data splitting allows to adjust the parameters of these models thanks to a test set without any information loss. Moreover, the construction of this perceptron can be distributed according to its outputs. This construction is applied to the modelling of the temporal evolution of the temperature at different points of an aeronautical equipment.Then, we proposed a mixture of Gaussian process models in a multifidelity framework where we have a high-fidelity observation model completed by many observation models with lower and no comparable fidelities. A particular attention is paid to the specifications of trends and adjustement coefficients present in these models. Different kriging and co-krigings models are put together according to a partition or a weighted aggregation based on a robustness measure associated to the most reliable design points. This approach is used in order to model the temperature at different points of the equipment in steady state.Finally, we propose a penalized criterion for the problem of heteroscedastic regression. This tool is build in the case of projection estimators and applied with the Haar wavelet. We also give some numerical results for different noise specifications and possible dependencies in the observations.

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Depuis plusieurs années, l’agrégation de données sont considérés comme un domaine émergent et prometteur tant dans le milieu universitaire que dans l’industrie. L’énergie et la capacité du réseau seront donc économisées car il y aura moins de transmissions de données. Le travail de cette thèse s’intéresse principalement aux fonctions d’agrégation Nous faisons quatre contributions principales. Tout d’abord, nous proposons deux nouvelles métriques pour évaluer les performances des fonctions d’agrégations vue au niveau réseau : le taux d’agrégation et le facteur d’accroissement de la taille des paquets. Le taux d’agrégation est utilisé pour mesurer le gain de paquets non transmis grâce à l’agrégation tandis que le facteur d’accroissement de la taille des paquets permet d’évaluer la variation de la taille des paquets en fonction des politiques d’agrégation. Ces métriques permettent de quantifier l’apport de l’agrégation dans l’économie d’énergie et de la capacité utilisée en fonction du protocole de routage considéré et de la couche MAC retenue. Deuxièmement, pour réduire l’impact des données brutes collectées par les capteurs, nous proposons une méthode d’agrégation de données indépendante de la mesure physique et basée sur les tendances d’évolution des données. Nous montrons que cette méthode permet de faire une agrégation spatiale efficace tout en améliorant la fidélité des données agrégées. En troisième lieu, et parce que dans la plupart des travaux de la littérature, une hypothèse sur le comportement de l’application et/ou la topologie du réseau est toujours sous-entendue, nous proposons une nouvelle fonction d’agrégation agnostique de l’application et des données devant être collectées. Cette fonction est capable de s’adapter aux données mesurées et à leurs évolutions dynamiques. Enfin, nous nous intéressons aux outils pour proposer une classification des fonctions d’agrégation. Autrement dit, considérant une application donnée et une précision cible, comment choisir les meilleures fonctions d’agrégations en termes de performances. Les métriques, que nous avons proposé, sont utilisées pour mesurer la performance de la fonction, et un processus de décision markovien est utilisé pour les mesurer. Comment caractériser un ensemble de données est également discuté. Une classification est proposée dans un cadre précis. / Wireless Sensor Networks (WSNs) have been regarded as an emerging and promising field in both academia and industry. Currently, such networks are deployed due to their unique properties, such as self-organization and ease of deployment. However, there are still some technical challenges needed to be addressed, such as energy and network capacity constraints. Data aggregation, as a fundamental solution, processes information at sensor level as a useful digest, and only transmits the digest to the sink. The energy and capacity consumptions are reduced due to less data packets transmission. As a key category of data aggregation, aggregation function, solving how to aggregate information at sensor level, is investigated in this thesis. We make four main contributions: firstly, we propose two new networking-oriented metrics to evaluate the performance of aggregation function: aggregation ratio and packet size coefficient. Aggregation ratio is used to measure the energy saving by data aggregation, and packet size coefficient allows to evaluate the network capacity change due to data aggregation. Using these metrics, we confirm that data aggregation saves energy and capacity whatever the routing or MAC protocol is used. Secondly, to reduce the impact of sensitive raw data, we propose a data-independent aggregation method which benefits from similar data evolution and achieves better recovered fidelity. Thirdly, a property-independent aggregation function is proposed to adapt the dynamic data variations. Comparing to other functions, our proposal can fit the latest raw data better and achieve real adaptability without assumption about the application and the network topology. Finally, considering a given application, a target accuracy, we classify the forecasting aggregation functions by their performances. The networking-oriented metrics are used to measure the function performance, and a Markov Decision Process is used to compute them. Dataset characterization and classification framework are also presented to guide researcher and engineer to select an appropriate functions under specific requirements.

La dysfonction endothéliale est un problème majeur au niveau mondial du fait de son implication dans de nombreuses pathologies. Ainsi, la dysfonction endothéliale est considérée comme un facteur pronostique défavorable dans les maladies cardiovasculaires. Les principaux mécanismes impliqués dans la dysfonction endothéliale sont la réduction de la formation et/ou de la biodisponibilité du monoxyde d’azote (NO), et la présence d’un stress oxydant. Le but de ce travail était d’évaluer des traitements phytothérapeutiques pouvant prévenir et/ou améliorer la dysfonction endothéliale. Le criblage de plus de trois cent plantes en fonction de leur capacité à induire une relaxation vasculaire et une inhibition de la NADPH oxydase (données confidentielles) a conduit à s’intéresser à Lindera obtusiloba. Ensuite, la capacité d’un extrait alcoolique de Lindera obtusiloba (LOE) à améliorer in vitro et in vivo la dysfonction endothéliale en activant la eNOS et en réduisant le stress oxydant a été testée. En conclusion, ces travaux indiquent que LOE possède des effets vasoprotecteurs in vitro et in vivo dans plusieurs modèles expérimentaux comme l’hypertension artérielle induite par l’angiotensine II, le diabète de type 2, l’athérosclérose et la thrombose pulmonaire. Ces effets bénéfiques impliquent, au moins en partie, la stimulation de la formation endothéliale du NO, la réduction du stress oxydant vasculaire via l’inhibition de la NADPH oxydase et l’inhibition de l’agrégation plaquettaire. Ainsi, LOE pourrait être un excellent candidat pour la prévention et/ou le traitement phytothérapeutique des maladies cardiovasculaires associées à une dysfonction endothéliale. / Endothelial dysfunction is a major worldwide topic because it is an important component and risk factor of a number of common human diseases. Therefore, endothelial dysfunction is considered a hallmark for vascular diseases, and has also been shown to be predictive of future adverse cardiovascular events. The main characteristic is a reduced NO production and bioavailability, and an increased vascular oxidative stress. The goal of the present research was to find a candidate for cardiovascular protective herbal medicine for the treatment of endothelial dysfunction. Through measurement of changes in isometric tension of porcine coronary artery rings, Lindera obtusiloba was selected amongst three hundred plants. Thereafter, the aim of our research was to determine whether an ethanolic extract of L. obtusiloba stems (LOE) improves endothelial dysfunction via activation of endothelial nitric oxide synthase and reduction of oxidative stress oxidase in vitro and in several animal models of cardiovascular diseases, and, if so, to elucidate the underlying mechanism. Altogether, the present findings indicate that LOE has vasoprotective effects both in vitro and in vivo including the Ang II-induced hypertention in rats, a type 2 diabetic mice model, and an atherosclerotic mice model, and a thromboembolism mice model, which involve its ability to stimulate the formation of NO, to reduce oxidative stress in the arterial wall, and to inhibit platelet aggregation. In conclusion, our studies reveal that LOE might be an interesting candidate as a cardiovascular protective herbal medicine in pathologies with endothelial dysfunction.

Le développement des antennes modales, qui sont des antennes actives reconfigurables en diagramme de rayonnement mais pas en réseaux, a commencé pour pouvoir implémenter le dépointage électronique dans les téléphones portables. Cette solution est généralement réalisée par un réseau d’antennes, ce qui est très difficile, voire impossible, dans un téléphone portable. Le dépointage permettrait d’améliorer le bilan de liaison et d’augmenter le débit des données.Le premier objectif de cette thèse est donc de développer des antennes modales pour la norme LTE. Trois concepts d’antennes modales ont été présentés. Le premier est une antenne de type « folded loop » active reconfigurable par permutation des points d’alimentation et de retour à la masse. Le deuxième propose une architecture pour rassembler l’antenne principale et l’antenne diversité en bas du téléphone, tout en supportant le MIMO et l’agrégation de porteuses, deux des spécificités de la LTE. Le dernier optimise l’utilisation de la seconde antenne des systèmes LTE MIMO pour procéder au dépointage électronique.Ces antennes modales ne peuvent délivrer leur réel potentiel qu’en étant utilisées avec un algorithme de pilotage, qui choisira la configuration ou le mode approprié(e) à la situation. Le second objectif de cette thèse est donc le développement d’algorithmes intelligents de pilotage d’antennes modales. Le premier algorithme développé et breveté par la société Ethertronics a la particularité de prédire à chaque instant quel sera le meilleur mode à l’instant suivant, à l’aide de données en bande de base pour la LTE. Le second algorithme est déterministe et permet d’estimer et de suivre la direction d’arrivée du signal. Il sélectionne ensuite le mode qui possède le meilleur gain dans cette direction, dans le but d’améliorer le bilan de liaison. / The development of modal antennas which are radiation pattern reconfigurable active antennas, but not arrays, started in order to implement beam forming in cellphones. This solution is generally made with an antenna array, which is very difficult, even impossible, in a mobile phone. Beam forming could improve the link budget and increase the data rate. The first aim of this thesis is the development of modal antennas for LTE standard. Three modal antennas concepts were presented. The first one is a reconfigurable “folded loop” active antenna by permutation of feed and ground points. The second one is a solution to gather the main and the diversity antenna in the bottom part of the phone, and to support MIMO and carrier aggregation, which are two features of LTE. The last one optimizes the use of the second antenna in LTE MIMO systems in order to perform beam forming. These modal antennas will provide their real potential only by being used by a driving algorithm which will choose the best mode or configuration according to the situation. So, the second aim of this thesis is the development of smart modal antenna driving algorithms. The first algorithm, developed and patented by Ethertronics, has the specificity to predict, at each moment, which mode will be the best for the next moment, by using baseband data for LTE. The second algorithm is deterministic and can estimate and track the direction of arrival of the signal. Then, it selects the mode which has the best gain in this direction in order to improve the link budget.