Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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La respiration est une activité motrice autonome rythmique au cours de laquelle de nombreux muscles se contractent de manière coordonnée afin de produire des mouvements ventilatoires adaptés aux contraintes environnementales et aux exigences de l'organisme. Cette fonction vitale doit être fiable et adaptable à très court terme, c’est pourquoi elle est influencée, entre autres, par un grand nombre d’activités motrices. Par exemple, lors d’exercices physiques, le rythme respiratoire peut se coupler au rythme locomoteur. Les objectifs de ce travail doctoral sont centrés sur l’exploration des mécanismes neurogènes à la base du couplage entre ces deux fonctions motrices chez le rat nouveau-né. Pour une grande partie, cette étude a été réalisée sur préparation isolée in vitro de tronc cérébral-moelle épinière de rat nouveau-né (0 à 3 jours), ce modèle permettant de conserver dans leur intégrité les centres responsables des rythmes respiratoire et locomoteur. Compte tenu de l’accessibilité directe aux réseaux neuronaux, les mécanismes de couplage et d'entraînement respiratoire ont été abordés par des approches combinées électrophysiologique, neuroanatomique, pharmacologique et lésionnelle. Dans ce contexte, un des principaux résultats de ce travail doctoral est le rôle crucial joué par les informations sensorielles en provenance des membres antérieurs et postérieurs dans l'entraînement respiratoire observé lors de séquences locomotrices. Ainsi, les afférences proprioceptives spinales capables de réinitialiser et d'entraîner l’activité des centres respiratoires bulbaires via un relais pontique, établissent également des connexions sur l’ensemble des populations de motoneurones spinaux respiratoires phréniques, intercostaux et abdominaux. / Respiration is an autonomous rhythmic motor activity that requires the coordinated contractions of diverse muscles to produce ventilatory movements adapted to organismal needs. This crucial physiological function must be reliable and adaptable on a short-term basis, and requires coordianted movements with various other motor activities. For instance, respiratory rhythmicity becomes coupled to locomotion during physical exercise. My doctoral work aimed to explore the neurogenic mechanisms underlying the interactions between these two motor functions in the neonatal rat. This work was mainly conducted on isolated in vitro brain stem-spinal cord preparations of newborn rats (0-3 days), an experimental model that allows the maintenance of the still functional respiratory and locomotor CPGs in vitro. Due to the easy access to the neuronal networks in these preparations, locomotor-respiratory coupling and respiratory entrainment mechanisms were investigated by combined electrophysiological, neuroanatomical, pharmacological and lesional approaches. A major finding was the crucial played by sensory information from fore- and hindlimb in respiratory entrainment induced by locomotor rythmicity. Spinal sensory afferents can reset and entrain the activity of the medullary respiratory centres via a pontine relay, as well as making direct connections with the various spinal respiratory motoneuron (phrenic, intercostal and abdominal) populations.

La mise en place des projections axonales est une étape clé du développement des circuits de la moelle épinière qui contrôle les fonctions motrices de l’individu. Il s’agit d’un processus complexe impliquant des mécanismes de spécification des neurones moteurs et des signalisations multiples assurant le guidage spécifique de chaque axone jusqu’à sa cible d’innervation. Les Sémaphorines de classe 3 (Sema3) sont des molécules secrétées dans l’environnement qui participent notamment au guidage des axones moteurs de la moelle épinière. De manière surprenante, les motoneurones expriment également eux-mêmes des Sema3. Mon équipe a déjà montré que l’expression intrinsèque de Sema3A par les motoneurones module leur sensibilité au Sema3A de l’environnement. Ce processus s’effectue par une régulation du niveau de son récepteur à la surface du cône de croissance, la structure terminale de l’axone responsable de la perception des signaux de guidage extracellulaires (Moret et al., 2007). Quelle est la portée de ce nouveau mécanisme modulatoire et peut-il être généralisé à d’autres membres de la famille des Sema3 exprimés dans les motoneurones ? Mon travail de thèse a permis de mettre en évidence ce rôle modulatoire d’un autre membre de la famille Sema3 : Sema3C, dons l’expression est restreinte à une sous-population de motoneurones, en plus d’une expression environnementale. Par des expériences de gain et de perte de fonction dans l’embryon de poulet, nous avons montré que l’expression motoneuronale de Sema3C module de manière différentielle ses deux récepteurs du niveau de récepteur entraînent une modulation de réponse à Sema3C mais aussi à Sema3A et Sema3F, qui se fixent respectivement sur Nrp1 et Nrp2. De plus, nous avons étudié la portée de ce mécanisme de modulation dans l’innervation des membres de l’embryon de poulet, ce modèle permettant l’étude des projections motoneuronales dans un environnement riche en Sema3. Ainsi, l’analyse in vivo des embryons de poulet pour lesquels l’expression intrinsèque de Sema3C dans les motoneurones a été manipulée a permis de montrer que la modulation de réponse aux Sema 3 de l’environnement contribue au positionnement stéréotypé des projection motrices dans le membre antérieur. Ce travail permet donc de proposer que l’expression d’un code de Sema 3 par les motoneurones confère aux différentes sous-populations une sensibilité spécifique aux gradients de Sema 3 présents dans l’environnement et assure ainsi une trajectoire stéréotypée des axones moteurs jusque dans leur territoire cible. / During spinal circuit’s development, the implementation of axonal projections is a key step as it ensures the integrity of motor functions. This complex process implicates several mechanisms such as motoneuton specification and various signaling cascades in order to guide specifically each axon toward its innervation target. Class 3 Semaphorins (Sema3s) are chemotactic cues, secreted in the environment, and contributing to the guidance of spinal motor axons. Surprisingly, these Sema3s are also expressed by motoneurons themselves. Previous work in our team showed that intrinsic expression of Sema 3A. This process arises from the regulation of its receptor availability at the growth cone surface, the terminal end of the axon that enables sensing of extracellular signals (Moret et al., 2007). But in what extent can we generalize this mechanism to other members of the Sema3 family, and what impact could it have, in vivo, during development? My PhD work revealed the modulatory role of another Sema3, Sema3C, expressed in a restricted motoneuronal subpopulation as well as in the environment. By again and loss of function experiments in the chick embryo, we showed that motoneuronal expression of Sema3C modulates differentially its two Neuropilin receptor level, Nrp1 and, Nrp2, at the growth cone surface. These variations of receptors’ availability lead to a response modulation to extrinsic Sema3, but also to Sema3A and Sema3F, that bind to Nrp1 and Nrp2, respectively. Moreover, we analyzed the role of such modulation mechanisms during limb innervation in the chick embryo. Indeed, this model enables the study of motor axon growth in a complex Semaphorin environment. In vivo analysis of chick embryos after intrinsic Sema3C manipulations revealed that response modulation to environmental Sema3s takes part in the stereotyped positioning motor axon projections in the forelimb. Hence, this Study suggest a model in which the expression of a Semaphorin code by motoneurons enables specific subpopulations to modulate their sensitivity Sema3 gradients expressed in their environment, thus contributing to the stereotyped trajectories of motor axon projections towards their final target.

Dans les régions méditerranéennes françaises, des épisodes pluvieux diluviens se produisent régulièrement et provoquent des crues très rapides et volumineuses que l'on appelle crues éclair. Elles font fréquemment de nombreuses victimes et peuvent, sur un seul évènement, coûter plus d'un milliard d'euros. Face à cette problématique, les pouvoirs publics mettent en place des parades parmi lesquelles la prévision hydrologique tient une place essentielle.C'est dans ce contexte que le projet BVNE (Bassin Versant Numérique Expérimental) a été initié par le SCHAPI (Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) dans le but d'améliorer la prévision des crues rapides. Ces travaux s'inscrivent dans le cadre de ce projet et ont trois objectifs principaux : réaliser des prévisions sur des bassins capables de ces réactions qu'ils soient correctement jaugés, mal jaugés ou non jaugés.La zone d'étude choisie, le massif des Cévennes, concentre la majorité de ces épisodes hydrométéorologiques intenses en France. Ce mémoire la présente en détails, mettant en avant ses caractéristiques les plus influentes sur l'hydrologie de surface. Au regard de la complexité de la relation entre pluie et débit dans les bassins concernés et de la difficulté éprouvée par les modèles à base physique à fournir des informations précises en mode prédictif sans prévision de pluie, l'utilisation de l'apprentissage statistique par réseaux de neurones s'est imposée dans la recherche d'une solution opérationnelle.C'est ainsi que des modèles à réseaux de neurones ont été synthétisés et appliqués à un bassin de la zone cévenole, dans des contextes bien et mal jaugés. Les bons résultats obtenus ont été le point de départ de la généralisation à 15 bassins de la zone d'étude. A cette fin, une méthode de généralisation est développée à partir du modèle élaboré sur le bassin jaugé et de corrections estimées en fonction des caractéristiques physiques des bassins. Les résultats de l'application de cette méthode sont de bonne qualité et ouvrent la porte à de nombreux axes de recherche pour l'avenir, tout en démontrant encore que l'utilisation de l'apprentissage statistique pour l'hydrologie peut constituer une solution pertinente. / In the French Mediterranean regions, heavy rainfall episodes regularly occur and induce very rapid and voluminous floods called flash floods. They frequently cause fatalities and can cost more than one billion euros during only one event. In order to cope with this issue, the public authorities' implemented countermeasures in which hydrological forecasting plays an essential role.In this contexte, the French Flood Forecasting Service (called SCHAPI for Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations) initiated the BVNE (Digital Experimental Basin, for Bassin Versant Numérique Expérimental) project in order to enhance flash flood forecasts. The present work is a part of this project and aim at three main purposes: providing flash flood forecasts on well-gauged basins, poorly gauged basins and ungauged basins.The study area chosen, the Cévennes range, concentrates the major part of these intense hydrometeorological events in France. This dissertation presents it precisely, highlighting its most hydrological-influent characteristics.With regard to the complexity of the rainfall-discharge relation in the focused basins and the difficulty experienced by the physically based models to provide precise information in forecast mode without rainfall forecasts, the use of neural networks statistical learning imposed itself in the research of operational solutions.Thus, the neural networks models were designed and applied to a basin of the Cévennes range, in the well-gauged and poorly gauged contexts. The good results obtained have been the start point of a generalization to 15 basins of the study area.For this purpose, a generalization method was developed from the model created on the gauged basin and from corrections estimated as a function of basin characteristics.The results of this method application are of good quality and open the door to numerous pats of inquiry for the future, while demonstrating again that the use of statistical learning for hydrology can be a relevant solution.

D'une manière générale, la biométrie a pour objectif d'identifier des individus, notamment à partir de leurs caractéristiques biologiques. Cette pratique tend à remplacer les méthodes traditionnelles de vérification d'identité des individus ; entre autres, les mots de passe et les codes de sécurité. Au quotidien, la biométrie trouve de vastes applications et la recherche de nouvelles méthodes biométriques est d'actualité. L'objectif de notre thèse consiste à développer et d'évaluer de nouvelles modalités biométriques basées sur des caractéristiques infalsifiables, ne pouvant être modifiées volontairement. Dans ce contexte, les signaux physiologiques sont pris en considération. Ainsi, nous avons proposé trois méthodes d'identification biométriques. La première méthode utilise l'électrocardiogramme (ECG) comme signature individuelle, alors que la deuxième est basée sur l'utilisation des signaux électromyographiques (EMG) de surface en réponse à une force d'intensité fixe. Enfin, la dernière technique explorée, utilise les réponses motrices obtenues suite à une stimulation électrique. Ces méthodes consistent d'abord à acquérir les signaux physiologiques chez des personnes saines. Ces signaux sont modélisés par des réseaux d'ondelettes afin d'en extraire des caractéristiques pertinentes. La phase d'identification automatique est effectuée par des réseaux de neurones. D'après les résultats obtenus suite à des expériences effectuées, les méthodes proposées conduisent à des performances d'identification intéressantes. La première méthode, utilisant le signal électro- cardiographique, permet d'obtenir un taux de reconnaissance de 92%, alors que l'identification par les signaux EMG, en réponse à une force d'une intensité fixe, permet une identification correcte à 80%. Enfin, une performance de 95% est obtenue par l'identification par réponse motrice. Pour ces trois techniques explorées, la robustesse par rapport au bruit à été étudiée / In general, biometrics aims to identify individuals from their biological characteristics. This practice tends to replace the traditional methods of identity verification of individuals, among others, passwords and security codes. Nowadays, biometrics found wide application and research of new biometric methods is topical. The objective of this thesis is to develop and evaluate new biometric methods based on tamper-proof characteristics that can not be changed voluntarily. In this context, the physiological signals are considered. Thus, we proposed three methods of biometric identification. The first method uses the electrocardiogram (ECG) as individual signature, while the second is based on the use of surface electromyography signals (EMG) in response to a force of fixed intensity. The final technique explored, uses the motor responses obtained after electrical stimulation. These methods consist first to acquire the physiological signals in healthy people. These signals are modeled by wavelets networks to extract relevant features. The identification phase is performed automatically by neural networks. According to the results obtained from experiments performed, the proposed methods lead to interesting performance identification. The first method, using the electro-cardiographic signal, achieves a recognition rate of 92%, while the identification by EMG signals, in response to a force of a fixed intensity, allows a correct identification of 80 %. Finally, a performance of 95% is obtained by identification by motor response. For these three techniques explored, the robustness to noise ratio was studied