Social relationships affect a range of health outcomes, including even mortality risk. However, important questions remain concerning the precise mechanisms through which close relationships exert their influence. The present research focuses specifically on immunological and interpersonal emotion processes that may link social relationships and health. The specific aims of this study were to: (1) determine: a) how long it takes for adults' inflammatory levels to recover after an interpersonal laboratory stressor, and b) whether there are associations between allostatic load indicators of cardiovascular functioning and lipid/fat metabolism and immune recovery; (2) determine whether partners' immune patterns are linked, above and beyond the expected diurnal rhythm; and (3) examine the moderating effects of interpersonal emotion regulation patterns on partners' immune functioning. A final goal of the present study was to test the feasibility of conducting such a study in a naturalistic setting with multiple ambulatory immune measures per day, across multiple days. Twenty-four committed heterosexual couples collected their own salivary immune samples 4 times each day (upon waking, mid-morning, later afternoon, and before bed) for 5 consecutive days, including 2 days before a laboratory dyadic stressor (discussing an area of disagreement in the relationship), the day of, and 2 days after, to capture normative baseline diurnal variability and immune recovery post-stressor. Four additional saliva samples were collected on the lab stressor day at baseline, immediately after the disagreement conversation, 30-min. post-conversation, and 90-min. post conversation, for a total of 8 samples collected on the lab stressor day. Salivary samples were assayed for interleukin(IL)-6 using ELISAs (Salimetrics, LLC). As predicted, after the interpersonal laboratory stressor, immune recovery occurred within 48 hours of the stressor, and in fact recovered as early as the evening of the stressor. However, on the day of the lab stressor, IL-6 levels appeared to still be elevated at the later afternoon time point, approximately 3 hours after the stressor had ended. Contrary to my hypothesis, allostatic load indicators of cardiovascular functioning and lipid/fat metabolism did not moderate immune recovery. Secondly, as expected, partners displayed physiological (immune) linkage; specifically, couples showed "anti-phase" physiological linkage on the day of the lab stressor, and "in-phase" linkage on all other days, pooled together, suggesting that couples may have engaged in more of a regulatory effort on the day of the lab stressor, whereas on all other days, there was a relaxation of regulation and enhanced emotional connection. Third, couples' interpersonal emotion dynamics moderated the diurnal pattern of IL-6 such that couples who exhibited disconnected negative emotions, disconnected positive emotions, and displayed indeterminate patterns in their positive emotions, showed dysregulated diurnal IL-6 slopes. Lastly, the methodology of the present study proved to be feasible, and the study was accomplished without unforeseen problems. Ultimately, studying these immune and emotion processes as they occur in every-day life may help to uncover patterns in couples' biology and emotions that may accumulate over time to set people on different health trajectories.

L'objet de cette thèse de bioinformatique est de mieux comprendre l’ensemble des systèmes de régulation génique chez les bactéries. La disponibilité de centaines de génomes complets chez les bactéries ouvre la voie aux approches de génomique comparative et donc à l’étude de l’évolution des réseaux transcriptionnels bactériens. Dans un premier temps, nous avons implémenté et validé plusieurs méthodes de prédiction d’opérons sur base des génomes bactériens séquencés. Suite à cette étude, nous avons décidé d’utiliser un algorithme qui se base simplement sur un seuil sur la distance intergénique, à savoir la distance en paires de bases entre deux gènes adjacents. Notre évaluation sur base d’opérons annotés chez Escherichia coli et Bacillus subtilis nous permet de définir un seuil optimal de 55pb pour lequel nous obtenons respectivement 78 et 79% de précision. Deuxièmement, l’identification des motifs de régulation transcriptionnelle, tels les sites de liaison des facteurs de transcription, donne des indications de l’organisation de la régulation. Nous avons développé une méthode de recherche d’empreintes phylogénétiques qui consiste à découvrir des paires de mots espacés (dyades) statistiquement sur-représentées en amont de gènes orthologues bactériens. Notre méthode est particulièrement adaptée à la recherche de motifs chez les bactéries puisqu’elle profite d’une part des centaines de génomes bactériens séquencés et d’autre part les facteurs de transcription bactériens présentent des domaines Hélice-Tour-Hélice qui reconnaissent spécifiquement des dyades. Une évaluation systématique sur 368 gènes de E.coli a permis d’évaluer les performances de notre méthode et de tester l’influence de plus de 40 combinaisons de paramètres concernant le niveau taxonomique, l’inférence d’opérons, le filtrage des dyades spécifiques de E.coli, le choix des modèles de fond pour le calcul du score de significativité, et enfin un seuil sur ce score. L’analyse détaillée pour un cas d’étude, l’autorégulation du facteur de transcription LexA, a montré que notre approche permet d’étudier l’évolution des sites d’auto-régulation dans plusieurs branches taxonomiques des bactéries. Nous avons ensuite appliqué la détection d’empreintes phylogénétiques à chaque gène de E.coli, et utilisé les motifs détectés comme significatifs afin de prédire les gènes co-régulés. Au centre de cette dernière stratégie, est définie une matrice de scores de significativité pour chaque mot détecté par gène chez l’organisme de référence. Plusieurs métriques ont été définies pour la comparaison de paires de profils de scores de sorte que des paires de gènes ayant des motifs détectés significativement en commun peuvent être regroupées. Ainsi, l’ensemble des nos méthodes nous permet de reconstruire des réseaux de co-régulation uniquement à partir de séquences génomiques, et nous ouvre la voie à l’étude de l’organisation et de l’évolution de la régulation transcriptionnelle pour des génomes dont on ne connaît rien. The purpose of my thesis is to study the evolution of regulation within bacterial genomes by using a cross-genomic comparative approach. Nowadays, numerous genomes have been sequenced facilitating in silico analysis in order to detect groups of functionally related genes and to predict the mechanism of their relative regulation. In this project, we combined prediction of operons and regulons in order to reconstruct the transcriptional regulatory network for a bacterial genome. We have implemented three methods in order to predict operons from a bacterial genome and evaluated them on hundreds of annotated operons of Escherichia coli and Bacillus subtilis. It turns out that a simple distance-based threshold method gives good results with about 80% of accuracy. The principle of this method is to classify pairs of adjacent genes as “within operon” or “transcription unit border”, respectively, by using a threshold on their intergenic distance: two adjacent genes are predicted to be within an operon if their intergenic distance is smaller than 55bp. In the second part of my thesis, I evaluated the performances of a phylogenetic footprinting approach based on the detection of over-represented spaced motifs. This method is particularly suitable for (but not restricted to) Bacteria, since such motifs are typically bound by factors containing a Helix-Turn-Helix domain. We evaluated footprint discovery in 368 E.coli K12 genes with annotated sites, under 40 different combinations of parameters (taxonomical level, background model, organism-specific filtering, operon inference, significance threshold). Motifs are assessed both at the level of correctness and significance. The footprint discovery method proposed here shows excellent results with E. coli and can readily be extended to predict cis-acting regulatory signals and propose testable hypotheses in bacterial genomes for which nothing is known about regulation. Moreover, the predictive power of the strategy, and its capability to track the evolutionary divergence of cis-regulatory motifs was illustrated with the example of LexA auto-regulation, for which our predictions are remarkably consistent with the binding sites characterized in different taxonomical groups. A next challenge was to identify groups of co-regulated genes (regulons), by regrouping genes with similar motifs, in order to address the challenging domain of the evolution of transcriptional regulatory networks. We tested different metrics to detect putative pairs of co-regulated genes. The comparison between predicted and annotated co-regulation networks shows a high positive predictive value, since a good fraction of the predicted associations correspond to annotated co-regulations, and a low sensitivity, which may be due to the consequence of highly connected transcription factors (global regulator). A regulon-per-regulon analysis indeed shows that the sensitivity is very weak for these transcription factors, but can be quite good for specific transcription factors. The originality of this global strategy is to be able to infer a potential network from the sole analysis of genome sequences, and without any prior knowledge about the regulation in the considered organism.

Les accords environnementaux sont des conventions entre les entreprises et les autorités publiques utilisées comme des alternatives à la réglementation environnementale. Ces instruments ont été créés par les administrations nationales dans les années 1980 pour négocier la régulation de l'impact environnemental des entreprises et de leurs produits. L'utilisation de ces instruments s'est ensuite répandue dans tous les pays de l'OCDE et en particulier dans les États membres de l'Union européenne. Puisque les administrations nationales sont chargées de l'exécution du droit communautaire, la migration des accords environnementaux des ordres juridiques nationaux au système juridique de l'Union européenne n'était qu'une question de temps. Ainsi, malgré le silence des Traités institutifs à leur sujet, les accords environnementaux sont devenus des instruments de l'administration européenne composée, utilisés au niveau national et au niveau communautaire. Cependant, ce nouvel instrument, intégré sans modification des Traités, soulève des questions juridiques multiples et complexes. Les auteurs des accords les utilisent-ils dans le respect du système juridique de l'Union ? Quel est l'impact de ces instruments sur l'évolution de l'administration européenne et au-delà, sur l'ordre juridique communautaire ? Quelle est leur nature juridique ? Quelle est leur portée ? Comment sont-ils adoptés et contrôlés ? / Environmental agreements are legal arrangements between undertakings and public authorities, used as alternative instruments to environmental regulation. Environmental agreements were created by national administrations around the 1980s to negotiate the reduction of the environmental impact of companies or products. The use of these instruments spread in all OECD countries and especially in the Member States of the European Union. As the administrations of the Member States are responsible for the implementation of European law, the migration of environmental agreements from national legal orders to the European legal order was only a matter of time. Indeed, despite the silence of the European treaties, environmental agreements became instruments of the European administration, both at national and at European level. However, this new instrument, used without a modification of the European Treaties raises complex legal issues. Do the authors of environmental agreements respect the European legal order when using them? What is the impact of these instruments on European administration and beyond, on the European legal order? What are their legal nature and effects? How are they adopted, monitored and reviewed? This study, the first monograph focused on environmental agreements in the European legal order, finds answers to these questions by analyzing the relevant provisions, which restrain the leeway of environmental agreements authors but, at the same time, are interpreted by them to maintain their discretion as much as possible

L'objet de cette thèse de bioinformatique est de mieux comprendre l’ensemble des systèmes de régulation génique chez les bactéries. La disponibilité de centaines de génomes complets chez les bactéries ouvre la voie aux approches de génomique comparative et donc à l’étude de l’évolution des réseaux transcriptionnels bactériens. Dans un premier temps, nous avons implémenté et validé plusieurs méthodes de prédiction d’opérons sur base des génomes bactériens séquencés. Suite à cette étude, nous avons décidé d’utiliser un algorithme qui se base simplement sur un seuil sur la distance intergénique, à savoir la distance en paires de bases entre deux gènes adjacents. Notre évaluation sur base d’opérons annotés chez Escherichia coli et Bacillus subtilis nous permet de définir un seuil optimal de 55pb pour lequel nous obtenons respectivement 78 et 79% de précision. Deuxièmement, l’identification des motifs de régulation transcriptionnelle, tels les sites de liaison des facteurs de transcription, donne des indications de l’organisation de la régulation. Nous avons développé une méthode de recherche d’empreintes phylogénétiques qui consiste à découvrir des paires de mots espacés (dyades) statistiquement sur-représentées en amont de gènes orthologues bactériens. Notre méthode est particulièrement adaptée à la recherche de motifs chez les bactéries puisqu’elle profite d’une part des centaines de génomes bactériens séquencés et d’autre part les facteurs de transcription bactériens présentent des domaines Hélice-Tour-Hélice qui reconnaissent spécifiquement des dyades. Une évaluation systématique sur 368 gènes de E.coli a permis d’évaluer les performances de notre méthode et de tester l’influence de plus de 40 combinaisons de paramètres concernant le niveau taxonomique, l’inférence d’opérons, le filtrage des dyades spécifiques de E.coli, le choix des modèles de fond pour le calcul du score de significativité, et enfin un seuil sur ce score. L’analyse détaillée pour un cas d’étude, l’autorégulation du facteur de transcription LexA, a montré que notre approche permet d’étudier l’évolution des sites d’auto-régulation dans plusieurs branches taxonomiques des bactéries. Nous avons ensuite appliqué la détection d’empreintes phylogénétiques à chaque gène de E.coli, et utilisé les motifs détectés comme significatifs afin de prédire les gènes co-régulés. Au centre de cette dernière stratégie, est définie une matrice de scores de significativité pour chaque mot détecté par gène chez l’organisme de référence. Plusieurs métriques ont été définies pour la comparaison de paires de profils de scores de sorte que des paires de gènes ayant des motifs détectés significativement en commun peuvent être regroupées. Ainsi, l’ensemble des nos méthodes nous permet de reconstruire des réseaux de co-régulation uniquement à partir de séquences génomiques, et nous ouvre la voie à l’étude de l’organisation et de l’évolution de la régulation transcriptionnelle pour des génomes dont on ne connaît rien.<p><p>The purpose of my thesis is to study the evolution of regulation within bacterial genomes by using a cross-genomic comparative approach. Nowadays, numerous genomes have been sequenced facilitating in silico analysis in order to detect groups of functionally related genes and to predict the mechanism of their relative regulation. In this project, we combined prediction of operons and regulons in order to reconstruct the transcriptional regulatory network for a bacterial genome. We have implemented three methods in order to predict operons from a bacterial genome and evaluated them on hundreds of annotated operons of Escherichia coli and Bacillus subtilis. It turns out that a simple distance-based threshold method gives good results with about 80% of accuracy. The principle of this method is to classify pairs of adjacent genes as “within operon” or “transcription unit border”, respectively, by using a threshold on their intergenic distance: two adjacent genes are predicted to be within an operon if their intergenic distance is smaller than 55bp. In the second part of my thesis, I evaluated the performances of a phylogenetic footprinting approach based on the detection of over-represented spaced motifs. This method is particularly suitable for (but not restricted to) Bacteria, since such motifs are typically bound by factors containing a Helix-Turn-Helix domain. We evaluated footprint discovery in 368 E.coli K12 genes with annotated sites, under 40 different combinations of parameters (taxonomical level, background model, organism-specific filtering, operon inference, significance threshold). Motifs are assessed both at the level of correctness and significance. The footprint discovery method proposed here shows excellent results with E. coli and can readily be extended to predict cis-acting regulatory signals and propose testable hypotheses in bacterial genomes for which nothing is known about regulation. Moreover, the predictive power of the strategy, and its capability to track the evolutionary divergence of cis-regulatory motifs was illustrated with the example of LexA auto-regulation, for which our predictions are remarkably consistent with the binding sites characterized in different taxonomical groups. A next challenge was to identify groups of co-regulated genes (regulons), by regrouping genes with similar motifs, in order to address the challenging domain of the evolution of transcriptional regulatory networks. We tested different metrics to detect putative pairs of co-regulated genes. The comparison between predicted and annotated co-regulation networks shows a high positive predictive value, since a good fraction of the predicted associations correspond to annotated co-regulations, and a low sensitivity, which may be due to the consequence of highly connected transcription factors (global regulator). A regulon-per-regulon analysis indeed shows that the sensitivity is very weak for these transcription factors, but can be quite good for specific transcription factors. The originality of this global strategy is to be able to infer a potential network from the sole analysis of genome sequences, and without any prior knowledge about the regulation in the considered organism. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished