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1	Etude de la plasticité du protéasome : identification et caractérisation de cibles et de régulateurs / Study of proteasome plasticity : identification and characterization of targets and regulators Pellentz-Lemattre, Céline 03 July 2014 (has links) Le protéasome est une protéase multimérique essentielle et hautement conservée au cours de l’évolution. Le protéasome 26S eucaryote est l’unité catalytique du système Ubiquitine-Protéasome et contrôle de ce fait de nombreux processus cellulaires. Son dysfonctionnement participe à la pathogenèse de nombreuses maladies. Le protéasome émerge notamment comme une cible thérapeutique de choix dans le traitement de cancers. Il semble donc important d’identifier l’ensemble des processus cellulaires dans lesquels le protéasome est impliqué ainsi que l’ensemble de ses régulateurs.Mon travail de thèse a consisté à identifier et caractériser de nouveaux partenaires physiques et fonctionnels du protéasome par une approche multi-technique. Nous étudions ces facteurs dans l’organisme modèle S. cerevisiae et déterminons s’ils sont fonctionnellement conservés dans les cellules de Mammifères.Après avoir identifié des partenaires physiques et fonctionnels au moyen de cribles à grande échelle, j’ai analysé les données et établi une bibliothèque pondérée de ces partenaires. J’ai ainsi mis en évidence de nouveaux acteurs potentiellement impliqués dans le fonctionnement du protéasome. De plus, j’ai caractérisé les protéines Spg5p et Poc5p. Mes données suggèrent que Spg5p participe à la régulation du protéasome en quiescence. Poc5p, présente à la fois chez l’Homme et la levure, participe à la régulation du protéasome à au moins deux niveaux différents : elle joue un rôle de point de contrôle dans l’assemblage du complexe et un rôle inhibiteur sur son activité. / The proteasome is a highly conserved essential proteolytic machine. The eukaryotic 26S proteasome is the hydrolytic heart of the ubiquitin-mediated degradation pathway and therefore controls many cellular pathways. Its dysfunction is involved in the pathogenesis of numerous diseases. Notably, the proteasome has emerged as an interesting drug target for anti-cancer therapy. It seems therefore important to identify all cellular processes in which the proteasome is involved and all of its regulators.My work was to identify and characterize new physical and functional partners of the proteasome by a multi-technical approach. We characterize these factors in the model organism S. cerevisiae and determine if they are functionally conserved in mammalian cells.After identifying physical and functional partners through large-scale screens, I analyzed the data and developed a weighted library of these partners. I have thus highlighted new actors potentially involved in the proteasome functioning. In addition, I characterized the Spg5p and Poc5p proteins. My data suggest that Spg5p participates in the regulation of proteasome during quiescence. Poc5p, presents both in human and yeast, is involved in the regulation of proteasome at at least two different levels: it acts as a checkpoint in the complex assembly and have an inhibitory effect on its activity. Protéasome Saccharomyces cerevisiae Logiciel R Assemblage Quiescence Activité Point de contrôle Proteasome Saccharomyces cerevisiae R software Assembly Quiescence Activity Checkpoint
2	Modélisation statistique pour la prédiction du pronostic de patients atteints d’un Accident Vasculaire Cérébral / Statistical modeling for predicting the prognosis of stroke patients Ozenne, Brice 23 October 2015 (has links) L’Accident Vasculaire Cérébral (AVC) est une maladie grave pour laquelle des critères très stricts encadrent l’administration du traitement curatif en phase aigüe. Ces critères limitent drastiquement l’accès à ce traitement : on estime que seuls 10% des patients atteints d’un AVC en bénéficient. L’objectif de ce travail est de proposer un modèle prédictif de l’évolution de l’AVC qui permette d’identifier le volume de tissu à risque de chaque patient. Ce volume, qui correspond au bénéfice potentiel du traitement, permettra de mieux orienter le médecin dans sa décision de traiter. Pour répondre à cet objectif nous nous intéressons aux problématiques d’évaluation de modèles prédictifs dans un contexte de faible prévalence, de modélisation prédictive sur données spatiales, de prédiction volumique en fonction de l’option de traitement et de segmentation d’images en présence d’artefacts. Les outils développés ont été rassemblés au sein d’une librairie de fonctions du logiciel R nommée MRIaggr / Stroke is a serious disease that needs emergency health care. Due to potential side effects, the patients must fulfil very restrictive criteria for eligibility to the curative treatment. These criteria limit drastically the accessibility to treatment : currently, an estimated 10% of stroke patients are treated. The purpose of this work was to develop a statistical framework for stroke predictive models. We deal with assessing predictive models in a low-prevalence context, building predictive models for spatial data, making volumic predictions depending on the treatement option, and performing image segmentation in presence of image artefacts. Tools developed in this thesis have been collected in an R package named MRIaggr Évaluation de biomarqueurs Modèles prédictifs Segmentation d’images Imagerie par résonance magnétique Accident vasculaire cérébral Logiciel R Biomarker assessment Predictive modelling Image segmentation Magnetic resonance imaging Stroke R software 570.15
3	Metapopulation dynamics of dengue epidemics in French Polynesia / Dynamique métapopulationelle des épidémies de dengue en Polynésie française Teissier, Yoann 22 May 2017 (has links) La dengue circule en Polynésie française sur un mode épidémique depuis plus de 35 ans. Néanmoins, en dépit de la taille relativement faible de la population de Polynésie française, la circulation de la dengue peut persister à de faibles niveaux pendant de nombreuses années. L’objectif de ce travail de thèse est de déterminer si l'épidémiologie de la dengue dans le système insulaire de la Polynésie française répond aux critères d’un contexte de métapopulation. Après avoir constitué une base de données regroupant les cas de dengue répertoriés sur les 35 dernières années, nous avons réalisé des analyses épidémiologiques descriptives et statistiques. Celles-ci ont révélé des disparités spatio-temporelles distinctes pour l’incidence de la dengue des archipels et des îles, mais la structure de l'épidémie globale à l’échelle de la Polynésie française pour un même sérotype ne semble pas être affectée. Les analyses de la métapopulation ont révélé l'incidence asynchrone de la dengue dans un grand nombre d’îles. Celle-ci s’observe plus particulièrement par la différence de dynamique de l’incidence entre les îles plus peuplées et celles ayant une population plus faible. La taille critique de la communauté nécessaire à la persistance de la dengue n’est même pas atteinte par la plus grande île de Polynésie Française, Tahiti. Ce résultat suggère que la dengue peut uniquement persister grâce à sa propagation d’île en île. L'incorporation de la connectivité des îles à travers des modèles de migration humaine dans un modèle mathématique a produit une dynamique de la dengue davantage en adéquation avec les données observées, que les tentatives de modélisation traitant la population dans son ensemble. Le modèle de la métapopulation a été capable de simuler la même dynamique que les cas de dengue observés pour l'épidémie et la transmission endémique qui a suivi pour la période de 2001 à 2008. Des analyses complémentaires sur la différenciation de l'incidence de la maladie et de l'infection seront probablement instructives pour affiner le modèle de métapopulation de l'épidémiologie de la dengue en Polynésie française. / Dengue has been epidemic in French Polynesia for the past 35 years. Despite the relatively small population size in French Polynesia, dengue does not disappear and can persist at low levels for many years. In light of the large number of islands comprising French Polynesia, this thesis addresses the extent to which a metapopulation context may be the most appropriate to describe the epidemiology and persistence of dengue in this case. After compiling a database of dengue cases over the last 35 years, we used a number of descriptive and statistical epidemiological analyses that revealed distinct spatio-temporal disparity in dengue incidence for archipelago and islands. But the global structure of the epidemics of the same serotype were not affected. Metapopulation analyses revealed asynchronous dengue incidence among many of the islands and most notably larger islands lagged behind the smaller islands. The critical community size, which determines dengue persistence, was found to exceed even the largest island of Tahiti, suggesting that dengue can only exist by island-hopping. Incorporation of island connectedness through patterns of human migration into a mathematical model enabled a much better fit to the observed data than treating the population as a whole. The metapopulation model was able to capture to some extent the epidemic and low level transmission dynamics observed for the period of 2001-2008. Further analyses on differentiating incidence of disease and infection will likely prove informative for the metapopulation model of dengue epidemiology in French Polynesia. Dengue Épidémies Métapopulation Polynésie française Modélisation SEIR Transmission endémique Persistance Infection Migration Population Circulation insulaire Population critique Connections insulaires Modèle Logiciel R Études statistiques Identification des facteurs de risques Densité de la population Vecteur Aedes aegypti Géographie insulaire Milieu tropical Distance de vol du vecteur Immunité de la population Densité vectorielle Taux de récupération de l’hôte Mortalité du vecteur Cycle de transmission des virus Arbovirus Dynamique de la dengue Simulations Dynamique épidémique Dengue Epidemics Metapopulation French Polynesia Modeling SEIR Endemic transmission Persistence Infection Migration Population Insular circulation Critical population Insular connections Model Ordinary differential equation (ODE) R software Statistical study Risk factor identification Population density Vector Aedes aegypti Insular geography Tropical environment Vector flight distance Population immunity Vector density Host recovery rate Vector mortality Virus transmission cycle Arbovirus Dengue dynamic Simulations Epidemic dynamics 614.4

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