Dans le domaine du neurométabolisme, un modèle indique que la leptine excite directement les neurones pro-opiomélanocortine (POMC) dans le noyau arqué de l'hypothalamus (ARC) pour stimuler l'appétit. Cependant, cette notion a été récemment remise en question suivant, entre autres, des évidences que les neurones POMC sont très hétérogènes. De plus, certains neurones POMC existent dans l'aire rétrochiasmatique (RCA) et la réponse des neurones POMC à la leptine chez les femelles reste incertaine. Par conséquent, il est nécessaire de mieux définir les effets de la leptine sur les neurones POMC de l'ARC et du RCA chez les mâles et les femelles. Dans cette thèse, nous avons cherché à étudier les effets de la leptine sur les propriétés électrophysiologiques des neurones POMC dans l'ARC (POMC$^\mathsf{ARC}$) et le RCA (POMC$^\mathsf{RCA}$) de souris mâles et femelles. Nous avons utilisé l'électrophysiologie de type patch-clamp sur cellules entières pour enregistrer l'activité électrique des neurones POMC$^\mathsf{ARC}$ et POMC$^\mathsf{RCA}$ à même des tranches de cerveau de souris POMC-CreERt2::tdTomato qui expriment la protéine fluorescente Tdtomato dans les neurones POMC adultes exclusivement. Nous avons également étudié si le cycle œstral affecte la réponse des neurones POMC à la leptine chez des souris femelles. L'application de leptine a induit des effets excitateurs et inhibiteurs sur des sous-populations de neurones POMC chez les mâles et les femelles. Il est intéressant de noter que la réponse des neurones POMC$^\mathsf{ARC}$ et POMC$^\mathsf{RCA}$ à la leptine était similaire. De plus, bien que la majorité des neurones POMC provenant de souris femelles ne répondaient pas à la leptine, les réponses des neurones POMC à la leptine entre les mâles et les femelles n'étaient pas statistiquement différentes. Il n'y avait aucune différence dans le pourcentage de neurones POMC à travers les différentes étapes du cycle œstral. Nos résultats révèlent une diversité sous-estimée dans la réponse des neurones POMC à la leptine qui semble exister de manière similaire entre les mâles et les femelles. L'analyse des diverses réponses des neurones POMC à la leptine pourrait être essentielle pour comprendre le rôle de cette population hétérogène dans l'intégration des signaux métaboliques pour réguler l'équilibre énergétique et d'autres fonctions dans des conditions physiologiques et pathologiques, tel que l'obésité. / In the field of neurometabolism, a prevalent model states that leptin directly excites pro-opiomelanocortin (POMC) neurons in the arcuate nucleus of the hypothalamus (ARC) to regulate feeding. However, this notion has been recently challenged by evidence that POMC neurons are greatly heterogeneous. In addition, some POMC neurons exist in the retrochiasmatic area (RCA). Furthermore, the response of female POMC neurons to leptin remains unclear. Therefore, there is a need to better define the effects of leptin on hypothalamic POMC neurons of the ARC and RCA in both males and females. In this thesis, we aimed to study the effects of leptin on the electrical properties of POMC neurons in the ARC (POMC$^\mathsf{ARC}$) and the RCA (POMC$^\mathsf{RCA}$) of male and female mice. We used whole-cell patch clamp electrophysiology to record POMC$^\mathsf{ARC}$ and POMC$^\mathsf{RCA}$ neurons from brain slices of POMC-CreERt2::tdTomato mice which express the fluorescent protein Tdtomato in adult POMC neurons exclusively. We also investigated whether the estrous cycle affects the response of POMC neurons to leptin by analyzing vaginal smears. Bath application of leptin induced excitatory and inhibitory effects on a subset of male and female POMC$^\mathsf{ARC}$ and POMC$^\mathsf{RCA}$ neurons. Interestingly, the responsiveness of POMC$^\mathsf{ARC}$ and POMC$^\mathsf{RCA}$ neurons to leptin was similar. Moreover, although the majority of female POMC neurons were nonresponsive to leptin, the responses of POMC neurons to leptin between males and females were not statistically different. Upon inspection, there were no differences in the percentage of female leptin-responsive POMC neurons across the different stages of the estrous cycle. Our results reveal an underappreciated diversity in the response of POMC neurons to leptin which appear to exist similarly in males and females. Analyzing the diverse responses of POMC neurons to leptin could be key for understanding the role of this heterogeneous population in integrating metabolic signals to regulate energy balance and other functions under physiological and pathological conditions, especially, obesity.

L'utilisation de fluorofores sensibles au calcium permet de mesurer de manière non invasive l'activité des neurones. En effet, les potentiels d'actions font augmenter la concentration de calcium à l'intérieur d'une cellule, ce qui à son tour fait augmenter la fluorescence. Un dé important est de retrouver la séquence de potentiels d'actions à partir d'une mesure de fluorescence. Dans ce mémoire, nous verrons comment utiliser la fluorescence calcique pour déterminer une séquence de potentiels d'actions. Nous appliquons un algorithme basé sur l'algorithme de Viterbi et les chaînes de Markov à états cachés, développés par Deneux et al. À l'aide de cet algorithme, nous estimons les trains de potentiels d'actions ayant lieu dans un ensemble de neurones de poisson zèbres in vivo.

Un des plus grands défis de la neuroscience moderne pour parvenir à comprendre et diagnostiquer les maladies du cerveau est de déchiffrer les détails des interactions neuronales dans le cerveau vivant. Pour ce faire, on doit être capable d'observer des populations de cellules vivantes dans leur matrice d'origine avec une bonne résolution spatiale et temporelle. La microscopie à deux photons se prête bien à cet exercice car elle permet d'exciter des fluorophores à de grandes profondeurs dans les tissus biologiques et elle offre une résolution spatiale de l'ordre du micron. Malheureusement, la très bonne résolution tridimensionnelle diminue la résolution temporelle, car l'effet de sectionnement optique causé par la faible profondeur de champ du microscope nous oblige à balayer les échantillons épais une multitude de fois avant de pouvoir compléter l'acquisition d'un grand volume. Dans ce projet de doctorat, nous avons conçu, construit et caractérisé un microscope à deux photons avec une profondeur de champ étendue afin de faciliter l'imagerie fonctionnelle de neurones dans un échantillon épais. Pour augmenter la profondeur de champ du microscope à deux photons, nous avons modifié le faisceau laser entrant dans le système optique afin de générer une aiguille de lumière, orientée axialement, dans l'échantillon au lieu d'un point. Nous modifions le faisceau laser avec un axicon, une lentille en forme de cône qui transforme le faisceau gaussien en un faisceau quasi non-diffractant, de type Bessel-Gauss. Le faisceau d'excitation conserve donc la même résolution transverse à différentes profondeurs dans l'échantillon, éliminant le besoin de balayer l'échantillon à répétition afin de sonder un volume complet. Dans cette thèse, nous démontrons que le microscope à grande profondeur de champ fonctionne effectivement tel que nous l'avons conçu et nous l'utilisons pour faire de l'imagerie calcique dans un réseau tridimensionnel de neurones vivants. Nous présentons aussi les différents avantages de notre système par rapport à la microscopie à deux photons conventionnelle. / One of the greatest challenges of modern neuroscience that will lead to a better understanding and earlier diagnostics of brain sickness is to decipher the details of neuronal interactions in the living brain. To achieve this goal, we must be capable of observing populations of living cells in their original matrix with a good resolution, both spatial and temporal. Two-photon microscopy offers the right tools for this since it presents with a spatial resolution in the order of the micron. Unfortunately, this very good three-dimensional resolution lowers the temporal resolution because the optical sectioning caused by the microscope's small depth of field forces us to scan thick samples repeatedly when acquiring data from a large volume. In this doctoral project, we have designed, built and characterized a two-photon microscope with an extended depth of field with the goal of simplifying the functional imaging of neurons in thick samples. To increase the laser scanning microscope's depth of field, we shaped the laser beam entering the optical system in such a way that a needle of light is generated inside the sample instead of a spot. We modify the laser beam with an axicon, a cone-shaped lens that transforms a gaussian beam into a quasi non-diffractive beam called Bessel-Gauss beam. The excitation beam therefore maintains the same transverse resolution at different depths inside the sample, eliminating the need for many scans in order to probe the entire volume of interest. In this thesis, we demonstrate that the extended depth of field microscope effectively works as we designed it, and we use it to image calcium dynamics in a three-dimensional network of live neurons. We also present the different advantages of our system in comparison with standard two-photon microscopy.

Au cours des dernières années, plusieurs questions furent soulevées par la découverte d’un système neuronal permettant la mise en correspondance des représentations visuelles et motrices d’une même action lors de l’observation d’actions. Plus particulièrement, de quelle façon ce système acquiert-il cette intrigante propriété et quelle fonction remplie-t-il? Les perspectives théoriques actuelles proposent que le développement de ce système, appelé le système des neurones miroirs (SNM), soit régulé à la fois par des facteurs génétiques et par l’apprentissage associatif afin de faciliter des processus de cognition sociale de plus haut niveau, tel que l’empathie. Notons que jusqu’à présent, aucun facteur génétique n’a pu être associé au développement et au fonctionnement de ce système. La présente thèse propose d’évaluer l’influence d’une variation génétique sur l’activité et le fonctionnement du SNM, le polymorphisme Val66Met du Facteur neurotrophique dérivé du cerveau (Brain-derived Neurotrophic Factor; BDNF). Ce facteur génétique fut notamment associé à l’apprentissage moteur et à l’adaptation visuomotrice dans certaine région du système. Les résultats de la présente thèse indiquent que le polymorphisme Val66Met du BDNF influence la réponse du SNM lors de l’observation d’actions. Cette influence serait possiblement opérée par l’action du polymorphisme sur l’apprentissage associatif, lui-même influencé par ce facteur génétique (Article 1). De plus, les résultats obtenus indiquent une association entre ce polymorphisme et l’empathie autorapportée qui ne peut être attribuable à d’autres facteurs génétiques préalablement associés à cette mesure (Article 2). Ces observations ont inspiré la proposition d’une nouvelle approche psychophysique permettant d’offrir une alternative aux méthodes actuelles visant l’étude des interactions gène-gène et gène-environnement en neuroimagerie génétique (Article 3). Les résultats présentés constituent la première démonstration empirique de l’influence d’un facteur génétique sur l’apprentissage et le fonctionnement du SNM. Bien que ce facteur génétique puisse moduler le SNM et l’empathie autorapportée, les résultats obtenus ne permettent toutefois pas de statuer sur le lien direct entre ces deux phénotypes fréquemment associés dans la littérature. Cette contribution scientifique permet l’avancée de la compréhension du système des neurones miroirs, un système ayant été grandement étudié pour son rôle dans des psychopathologies associées à des symptômes sociaux cognitifs telles que la schizophrénie. / Many questions were raised by the discovery of the mirror neuron system (MNS), a neural system involves in the transformation of visual representations of action into fined-grained changes in the motor system during action observation. Notably, how does this system acquire this property and what is its function? Contemporary perspectives propose that the MNS might be regulated both by genetics and associative learning in order to facilitate higher-order social cognitive processes, such as empathy. Although, so far, no genetic variant was directly or indirectly associated to the development or to the function of this system. This dissertation aims at determining the influence of a specific genetic variant, the polymorphism Val66Met of the Brain-derived Neurotrophic factor (BDNF), on the activity and the function of the system. This genetic variant has previously been associated to motor learning and to visuomotor adaptation in regions of the mirror system. The results indicate that the BDNF val66Met polymorphism influences the response of the MNS during action observation. More precisely, this effect might be confered throught the action of the polymorphism on visuomotor associative learning (Article 1). Moreover, the results indicate an association between this polymorphism and self-reported empathy that cannot be explained by two other genetic variants commonly associated with this measure (Article 2). These observations led to the propostion of a new psychophysical conceptualisation of the effect of genetic variants in genetic neuroimaging that could facilitate the study of the complex gene-by-gene and gene-by-environement interactions in the field (Article 3). These results represent the first empirical evidence suggesting an influence of a specific genetic variant on the activity and function of the MNS. Our results do not indicate a direct link between the MNS and self-reported empathy, but indicate independent influences of the BDNF Val66Met on both phenotypes. This scientific contribution furthers our understanding of the mirror neuron system, a system widely studied for its role in psychopathologies linked to social cognitive symptoms such as schizophrenia.

L’enregistrement des données de neurones a connu d’énormes progrès au cours des dernières années ; il aide à diagnostiquer les maladies à l’intérieur du cerveau comme la maladie de Parkinson et la dépression clinique. Un grand nombre de patients atteints de Parkinson utilisent un implant neuronal pour réduire les tumeurs et le mouvement rigide. Afin de contrôler le mouvement, une petite électrode est placée sur le cerveau pour réduire et même éliminer les symptômes de Parkinson au moment où une simulation électrique arrive. Le système d’enregistrement de données de neurones exige un lien complet. En utilisant des microélectrodes, on prend les données provenant des neurones dans le cerveau, on les convertis en données numériques et ensuite on transmet ces données numérisées en utilisant une liaison sans fil. Dans ce travail, nous nous concentrons sur l’envoi de données de neurones à partir d’un dispositif implanté à travers la peau en utilisant la lumière. Il y’a différentes façons de transmettre les données sans fil, soit avec antenne, soit avec un émetteur optique ; nous discutons à propos de ces méthodes dans le chapitre de la revue de la littérature. Nous avons choisi de travailler avec Émettant VCSEL ou Vertical Cavity Surface lasers ; une diode laser spécialisée avec une meilleure efficacité et une vitesse élevée par rapport à d’autres dispositifs optiques. La première partie de la recherche était d’étudier la meilleure façon de transmettre des données à travers la peau humaine, le mode de transmission et les propriétés du milieu à travers lequel la lumière se propage. Après avoir choisi le mode de transmission, nous avons conçu un lien intégré en utilisant la technologie de 0,18 um CMOS. Ce lien intégré est constitué de deux parties, du côté de l’émetteur, qui est un moteur apte à entraîner le VCSEL avec un dB bande passante à 3 de 1,3 GHz et une faible consommation de puissance de 12 mW, et un côté récepteur qui se compose d’une photodiode reliée à un VCSEL CMOS amplificateur d’adaptation d’impédance à gain élevé (90 dB) et haute vitesse de (250 Mbps). La deuxième partie était de construire une liaison optique discrète avec des composants à faible coût commercial, donc nous avons conçu deux PCB (Printed Circuit Board) pour le côté émetteur ainsi que le côté récepteur, et nous avons conçu un système mécanique pour aligner l’émetteur et la photodiode. Nous avons ensuite testé notre liaison optique, ce qui a démontré la capacité de transmettre des données par le biais de 3 mm de tissu de porc à un débit binaire de 20 Mbps avec une faible consommation d’énergie de 3MWen utilisant OOK (On Off Keying) la transmission de données, et enfin nous avons fait une comparaison entre nos résultats et d’autres oeuvres. / Neural data recording has seen huge progress during the past few years; it helps for diagnosing diseases inside the brain like Parkinson disease and clinical depression. A big number of Parkinson’s patients use a neural implant to lessen tumors and rigid movement. A small electrode will be placed on the brain. It helps to control motion and when an electrical simulation happens, it helps reduce and even eliminate Parkinson symptoms. The neural data recording system requires a complete link starting by recording neural data using electrodes, convert this data onto digital data and transmit the digitized data using a wireless link. In this work we are focusing on sending neural data from an implanted device through the skin using light. There are different ways to transmit data wirelessly with either antenna or with an optical transmitter; we discuss about those methods in the literature review chapter. We choose to work with VCSEL or Vertical Cavity Surface Emitting Lasers; a specialized laser diode with improved efficiency and high speed compared to other optical devices. The first part of the research was to study the best way to transmit data through the human skin, the method of transmission and the properties of the medium through which the light will propagate. After choosing the method of transmission, we designed an integrated link using 0.18 um CMOS technology. This integrated link consists of two parts, the transmitter side which is a VCSEL driver able to drive the VCSEL with a 3 dB bandwidth of 1.3 GHz and low power-consumption of 12 mW, and a receiver side that consists of a photodiode connected to a CMOS transimpedance amplifier with high gain (90 dB) and high speed of (250 Mbps). The second part was to build a discrete optical link with commercial low cost components, so we designed two PCBs (Printed Circuit Board) for the transmitter and receiver side, and we designed a mechanical system to align the transmitter and the photodiode. We then tested our optical link, and it demonstrated the capability to transmit data through 3 mm of pork tissue at a bit-rate of 20 Mbps with low power consumption of 3 mW using OOK (On Off Keying) data transmission, and finally we did a comparison between our results and other works.

Titre de l'écran-titre (visionné le 22 mai 2023) / Les modèles mathématiques sont souvent employés en neurosciences pour mieux comprendre le comportement des neurones et des réseaux neuronaux. De nombreux outils mathématiques sont utilisés pour décrire les différents aspects de l'activité et des structures neuronales sur des échelles temporelles et temporelles s'étendant sur plusieurs ordres de grandeur. Par exemple, les systèmes d'équations différentielles ordinaires tels que le modèle de Hodgkin-Huxley sont utilisés depuis plusieurs décennies pour décrire les mécanismes de génération de potentiels d'action dans les neurones. À une échelle spatiale plus grande, les équations aux dérivées partielles (EDP) telles que les équations de Maxwell sont utilisées pour comprendre la distribution du champ électrique sur l'ensemble du cerveau. Un nombre moins important de recherches ont été consacrées à l'étude de la distribution des concentrations ioniques et du champ électrique dans les petites structures neuronales (∼ 1μm) telles que les nœuds de Ranvier, les épines dendritiques ou les vésicules présynaptiques. Une manière de modéliser ces structures est de résoudre le système EDP des équations de Poisson Nernst Planck. Ce système d'équations peut être utilisé pour calculer la distribution des concentrations ioniques en résolvant les équations de Nernst-Planck et résoudre la distribution des champs électriques par l'équation de Poisson. L'avantage d'une telle approche est qu'elle permet d'étudier des structures aux géométries arbitrairement complexes. L'objectif principal de cette thèse est d'utiliser le système d'équations de Poisson Nernst-Planck pour modéliser l'activité des épines dendritiques et des nœuds de Ranvier afin de mieux comprendre les les fluctuations des concentrations ioniques dans ces structures. Une contribution importante du projet projet est l'implémentation d'une méthode numériquement efficace pour résoudre ces équations. En effet, la résolution de l'EDP sur des géométries non triviales peut rapidement devenir coûteuse en termes de calcul ce qui rend important le choix d'une approche numérique efficace. Nous avons utilisé la méthode des éléments finis avec des éléments de second ordre. Notre code est implémenté sur le logiciel MEF++, un code développé par le groupe de recherche GIREF de l'Université Laval. Les deux structures d'intérêt, les épines dendritiques et les nœuds de Ranvier, ont été choisies parce qu'elles jouent des rôles importants dans la signalisation neuronale et parce que leurs fonctions sont susceptibles d'être modulées par des altérations de leurs géométries. Les épines dendritiques sont des structures en forme de champignon qui recouvrent les branches dendritiques. Une grande partie des synapses excitatrices sont situées sur les épines dendritiques et l'on pense donc que ces structures jouent un rôle dans la façon dont le signal électrique est transmis au corps cellulaire du neurone. Nous avons simulé des événements synaptiques se produisant sur des épines de géométries différentes afin de déchiffrer la relation entre leur forme et leur fonction. Les événements survenant au niveau des synapses excitatrices déclenchent deux types de réponses, une dépolarisation électrique et une augmentation de la concentration en calcium. Notre modèle décrit ces deux réponses. Nos simulations suggèrent que la forme des épines dendritiques est un déterminant important de la dynamique du calcium alors que son impact sur la signalisation électrique reste limité sur une large gamme de géométries. Les axones sont des structures filiformes qui transmettent des signaux électriques d'un neurone à d'autres. Les axones sont isolés électriquement par des gaines de myéline qui accélèrent la propagation des signaux. Les nœuds de Ranvier sont de petites sections non myélinisées de l'axone, espacées à des intervalles à peu près réguliers. Ces structures sont caractérisées par une forte densité de canaux commandés par le voltage qui maintiennent l'amplitude du potentiel d'action pendant sa propagation. Nous étudions numériquement l'effet de la longueur du nœud, de l'épaisseur de la myéline et de l'angle que fait la myéline avec le nœud de Ranvier sur la propagation du potentiel électrique dans la membrane de l'axone. Nous montrons que la perte de myéline dans le nœud de Ranvier pourrait avoir un impact important sur les potentiels extracellulaires. La méthodologie développée dans cette thèse pourrait être appliquée à de nombreuses autres structures telles que la fente synaptique ou les vésicules présynaptiques. / Mathematical models are often employed in neuroscience to better understand the behaviour of neurons and neural networks. Many mathematical tools are used to describe the different aspects of neural activity and structures over temporal and time scales spanning over several order of magnitudes. For example, systems of ordinary differential equations (ODE's) such as the Hodgkin-Huxley model have been used for several decades to describe the spike generating mechanisms in neurons. On a larger spatial scale, partial differential equations (PDE's) such as Maxwell equations are used to understand the distribution of the electrical field over the whole brain. A lesser amount of research has been devoted to the investigation of the distribution of ionic concentrations and electrical field in small neural structures (∼ 1 μm) such as nodes of Ranvier, dendritic spines or presynaptic vesicles. One way to perform such investigations is to solve the PDE system of Poisson Nernst Planck equations. This system of equations can be used to compute the distribution of ionic concentrations by solving the Nernst-Planck equations and resolve the distribution of electric fields through the Poisson equation. The advantage of such an approach is that it allows the investigation of structures with arbitrarily complex geometries. The main aim of this thesis is to use the Poisson Nernst-Planck system of equations to model the electrical activity of dendritic spines and nodes of Ranvier and to better understand the fluctuations of ionic concentrations in these structures. A significant contribution of the project is the implementation of a numerically efficient way to solve these equations. Indeed, the resolution of PDE on non trivial geometries can rapidly become computationally expensive making the choice of an efficient numerical approach important. We used the finite element method with second order elements. Our code is implemented on the MEF++ software, a code developed by the GIREF research group at Laval University. The two structures of interest, dendritic spines and nodes of Ranvier were chosen because they play important roles in signaling in neural signaling and because their functions is likely to be modulated by alterations in their geometries. Dendritic spines are mushroom like structures covering dendritic branches. A large proportion of excitatory synapses are located on dendritic spines and it is thus believed that these structures play a role in how the electric signal is transmitted to the neuron's cell body. We simulated synaptic events occurring on spines with many different geometries to decipher the elusive relationship between their shape and function. Events at excitatory synapses trigger two types of responses: an electrical depolarization and an increase in calcium concentration. Our model describes these two responses. Our simulations suggest that the shape of the spine is an important determinant of calcium dynamics while its impact on electric signaling remains limited over a wide range of geometries. Axons are wire like structures transmitting electric signals from one neuron to others. Axons are electrically insulated by myelin sheaths which accelerates signal propagation. Nodes of Ranvier are small unmyelinated sections of the axon spaced at roughly regular intervals. Theses structures are characterized by a high density of voltage gated channels which maintain the amplitude of the action potential during its propagation. Numerically, we investigate the effect of the node length, myelin thickness and the angle which the myelin makes with the node of Ranvier on the propagation of electric potential in the membrane of the axon. We show that loss of myelin in the node of Ranvier might have an important impact on extracellular potentials. The methodology developed in this thesis could be applied to many other structures such as the synaptic cleft or presynaptic vesicles.

Le néocortex déclenche des activités paroxystiques suite aux lésions cérébrales traumatiques. Avec des blessures cérébrales pénétrantes, la déafférentation s'accompagne d'une longue période silencieuse du cortex atteint, et d'une augmentation des périodes d'hyperpolarisation du néocortex entourant la lésion. L'activité synchrone du réseau neuronal après une période de latence conduirait à l'épileptogenèse. Des tentatives de modifier la nature des crises ont été effectuées à l'aide de modèles animaux. L'une des plus prometteuse étant la chimiogenèse par l'injection des vecteurs viraux afin d'anéantir la réponse de certains récepteurs couplés aux protéines G aux ligands habituels, alors qu'ils réagissent aux médicaments désirés, comme N-oxyde de clozapine. Ces récepteurs appelés « DREADDs » exclusivement activés par ces médicaments ont été étudiés pour réduire le nombre et la sévérité des crises. Selon les résultats non-publiés de notre laboratoire, l'utilisation d'un DREADD excitateur près de «undercut» serait antiépileptogène. Nous pensons qu'une excitation ciblée pourrait optimiser l'effet antiépileptogène. L'excitation est directement liée aux neurones transduits. Nous postulons qu'une transduction optimale des neurones pourrait être atteinte par un dosage optimisé du virus injecté, tant au titre viral qu'au volume injecté. Pour prouver notre hypothèse nous avons utilisé trois différentes titrations de AAV2/8 et injecté différents volumes de ces titrations aux souris. Le volume de transfection corticale et le nombre des neurones transduits ont été quantifiés. Avec la titration E11gc/ml aucune transfection n'a été observée. Avec la titration E12gc/ml une corrélation quasi-linéaire a été observée entre le volume viral injecté, et le volume cortical transfecté, ainsi que le nombre de neurones transduits. Avec la titration E13gc/ml, une meilleure corrélation a été observée à la transduction neuronale qu'à la transfection corticale, par rapport au volume viral injecté. En conclusion, la titration E12gc/ml paraît être un meilleur choix pour nos futures études, la fiabilité de la titration E13gc/ml n'ayant pas été démontrée. / The neocortex is the origin of paroxysmal activities that occur after traumatic brain injuries. In penetrating brain injuries, deafferentation causes long silent periods in affected cortex and increased hyperpolarization period in neocortical tissue around the injury. The synchronous neural network activity after a latent period may lead to epileptogenesis. Some attempts to alter seizures were done using animal models. One of the most promising involves chemogenetic tools via AAV viral vector injection to make some G protein-coupled receptors unresponsive to their natural ligands, and activated by the desired drug, such as clozapine-N-oxide. These designer receptors exclusively activated by designer drugs (DREADDs) have been studied in reducing the numbers and severity of seizures. According to unpublished works in our lab, using excitatory DREADDs in the vicinity of undercut was antiepileptogenic. We believe there could be an optimal level of excitation for yielding an optimal antiepileptogenic response. This excitation is in direct relation with neurons transfected. We hypothesize that the optimal neuronal transduction might be achieved with optimal dosage of virus delivered, in terms of viral titration and the volume of virus injected. To test this, we used three different titrations of AAV2/8 and we injected different volumes of these titrations in adult mice. Cortical transfection volume and number of neuronal transductions were estimated. With E11gc/ml titration, no transfection was visible. With E12gc/ml titration, an almost linear correlation was observed between the volume of virus injected and the number of neurons transduced and the cortical volume of transfection. With E13gc/ml titration the correlation between the injected AAV volume and the number of neuronal transductions was still good but there was a poor correlation between AAV volume and transfection volume. We concluded that E12gc/ml titration was a more reliable option for our further studies. The reliability of E13gc/ml titration needs to be proven.

Les compagnies d'assurance jouent un rôle important dans l'économie des pays en s'impliquant de façon notable dans les marchés boursiers, obligataires et immobiliers, d'où la nécessité de préserver leur solvabilité. Le cycle spécifique de production en assurance amène des défis particuliers aux actuaires et aux gestionnaires de risque dans l'accomplissement de leurs tâches. Dans cette thèse, on a pour but de développer des approches et des algorithmes susceptibles d'aider à résoudre certaines problématiques liées aux opérations de provisionnement et de solvabilité d'une compagnie d'assurance. Les notions préliminaires pour ces contributions sont présentées dans l'introduction de cette thèse. Les modèles de provisionnement traditionnels sont fondés sur des informations agrégées. Ils ont connu un grand succès, comme en témoigne le nombre important d'articles et documents actuariels connexes. Cependant, en raison de la perte d'informations individuelles des sinistres, ces modèles représentent certaines limites pour fournir des estimations robustes et réalistes dans des contextes susceptibles d'évoluer. Dans ce sens, les modèles de réserve individuels représentent une alternative prometteuse. En s'inspirant des récentes recherches, on propose dans le Chapitre 1 un modèle de réserve individuel basé sur un réseau de neurones récurrent. Notre réseau a l'avantage d'être flexible pour plusieurs structures de base de données détaillés des sinistres et capable d'incorporer plusieurs informations statiques et dynamiques. À travers plusieurs études de cas avec des jeux de données simulés et réels, le réseau proposé est plus performant que le modèle agrégé chain-ladder. La détermination des exigences de capital pour un portefeuille repose sur une bonne connaissance des distributions marginales ainsi que les structures de dépendance liants les risques individuels. Dans les Chapitres 2 et 3 on s'intéresse à la modélisation de la dépendance et à l'estimation des mesures de risque. Le Chapitre 2 présente une analyse tenant compte des structures de dépendance extrême. Pour un portefeuille à deux risques, on considère en particulier à la dépendance négative extrême (antimonotonocité) qui a été moins étudiée dans la littérature contrairement à la dépendance positive extrême (comonotonocité). On développe des expressions explicites pour des mesures de risque de la somme d'une paire de variables antimontones pour trois familles de distributions. Les expressions explicites obtenues sont très utiles notamment pour quantifier le bénéfice de diversification pour des risques antimonotones. Face à une problématique avec plusieurs lignes d'affaires, plusieurs chercheurs et praticiens se sont intéressés à la modélisation en ayant recours à la théorie des copules au cours de la dernière décennie. Cette dernière fournit un outil flexible pour modéliser la structure de dépendance entre les variables aléatoires qui peuvent représenter, par exemple, des coûts de sinistres pour des contrats d'assurance. En s'inspirant des récentes recherches, dans le Chapitre 3, on définit une nouvelle famille de copules hiérarchiques. L'approche de construction proposée est basée sur une loi mélange exponentielle multivariée dont le vecteur commun est obtenu par une convolution descendante de variables aléatoires indépendantes. En se basant sur les mesures de corrélation des rangs, on propose un algorithme de détermination de la structure, tandis que l'estimation des paramètres est basée sur une vraisemblance composite. La flexibilité et l'utilité de cette famille de copules est démontrée à travers deux études de cas réelles. / Insurance companies play an essential role in the countries economy by monopolizing a large part of the stock, bond, and estate markets, which implies the necessity to preserve their solvency and sustainability. However, the particular production cycle of the insurance industry may involve typical problems for actuaries and risk managers. This thesis project aims to develop approaches and algorithms that can help solve some of the reserving and solvency operations problems. The preliminary concepts for these contributions are presented in the introduction of this thesis. In current reserving practice, we use deterministic and stochastic aggregate methods. These traditional models based on aggregate information have been very successful, as evidenced by many related actuarial articles. However, due to the loss of individual claims information, these models represent some limitations in providing robust and realistic estimates, especially in variable settings. In this context, individual reserve models represent a promising alternative. Based on the recent researches, in Chapter 1, we propose an individual reserve model based on a recurrent neural network. Our network has the advantage of being flexible for several detailed claims datasets structures and incorporating several static and dynamic information. Furthermore, the proposed network outperforms the chain-ladder aggregate model through several case studies with simulated and real datasets. Determining the capital requirements for a portfolio relies on a good knowledge of the marginal distributions and the dependency structures linking the individual risks. In Chapters 2 and 3, we focus on the dependence modeling component as well as on risk measures. Chapter 2 presents an analysis taking into account extreme dependence structures. For a two-risk portfolio, we are particularly interested in extreme negative dependence (antimonotonicity), which has been less studied in the literature than extreme positive dependence (comonotonicity). We develop explicit expressions for risk measures of the sum of a pair of antimonotonic variables for three families of distributions. The explicit expressions obtained are very useful, e.g., to quantify the diversification benefit for antimonotonic risks. For a problem with several lines of business, over the last decade, several researchers and practitioners have been interested in modeling using copula theory. The latter provides a flexible tool for modeling the dependence structure between random variables that may represent, for example, claims costs for insurance contracts. Inspired by some recent researches, in Chapter 3, we define a new family of hierarchical copulas. The proposed construction approach is based on a multivariate exponential mixture distribution whose common vector is obtained by a top-down convolution of independent random variables. A structure determination algorithm is proposed based on rank correlation measures, while the parameter estimation is based on a composite likelihood. The flexibility and usefulness of this family of copulas are demonstrated through two real case studies.

La microscopie holographique utilise des techniques d’interférométrie pour mesurer les changements de volume des neurones et des astrocytes avec une précision sans précédent. Un défi important serait de relier les changements de phase mesurés aux changements de volume du neurone et plus encore de relier l’étendue de ces changements de volumes à certaines propriétés des neurones comme le niveau d’activité des cotransporteurs cation-chlorure (CCC) et certaines propriétés biomécaniques des membranes. L’objectif à plus long terme est d’utiliser des changements de phase pour détecter des modifications dans la réponse volumique des neurones à un choc osmotique par exemple, modifications qui pourraient éventuellement permettre de détecter des pathologies. Pour comprendre l’information que l’on peut tirer des mesures expérimentales, il est important de comprendre le lien entre différentes variables : force de la pompe Na⁺ – K⁺ATPase, la perméabilité de la membrane à l’eau, les propriétés biomécaniques de la membrane et les changements de phase observés par l’expérimentateur. Pour y arriver, nous aborderons quelques notions sur les systèmes dynamiques, plus précisément nous utiliserons les Equations Différentielles Ordinaires (E.D.O.) afin d’éffectuer la modélisation mathématique du phénomène illustrant la variation du volume de la membrane cellulaire, ainsi que les variations des quantités de K⁺, Na⁺ et Cl⁻, qui constituent la principale composition ionique des astrocytes, qui sont les cellules étudiées dans ce projet. Dans ce même régistre de rappel mathématique sur les systèmes dynamiques, nous parlerons des bifurcations, pour lesquelles nous décrirons quand et comment est ce qu’elles apparaîssent tout en les illustrant par des exemples, ceci dans l’optique de se préparer à une meilleure compréhension des résultats à venir après l’étude de notre modèle, puisqu’on espère y observer des bifurcations. Nous serons ainsi amenés à étudier profondémént le système d’E.D.O obtenu, notamment la recherche des points d’équilibre et leurs comportements dans l’espace des phases, voir s’il ya lieu des points de bifurcation et leurs interprétations pour la cellule concernée. Le but visé étant d’obtenir des bifurcations, ce qui expliquerait le dysfonctionnement des astrocytes, et expliquerait certainement l’origine de certaines maladies maladies neurodégénératives ; nous verrons finalement après étude du modèle qu’il n’existe pas de bifurcation, néanmoins la simplicité du modèle utilisé ouvre des portes à de futurs projets plus complexes qui permettront peut-être d’atteindre les objectifs visés. / The holographic microscopy uses interferometry techniques for measuring changes in volume of neurons with an unprecedented accuracy. A major challenge is to relate the measured phase changes with the neuron volume changes and more to relate the extent of these changes volumes to certain properties of neurons such as the activity level of Cation-Chloride Cotransporter (CCC) and some biomechanical properties membranes. The longer term objective is the use of phase changes for detecting changes in the density response of neurons to an osmotic shock which could possibly allow the detection of many kind of pathologies. To understand the information that can be derived from experimental measurements, it is important to understand the relationship between different variables: force pump Na⁺ – K⁺ ATPase, membrane permeability of water, biomechanical properties of the membranes and the phase changes observed by the experimenter. To achieve this, we need some dynamical system skills, we will use the Ordinary Differential Equations (E.D.O) in order to perform the mathematical modeling of the phenomenon illustrating the variation of the membrane volume, as well as the variations in quantities of K⁺, Na⁺ and Cl⁻, which constitute the main ionic composition of astrocytes, which are the cells studied in this project. In this mathematical recall on dynamical systems, we will talk about the bifurcations for a better understanding of the incoming results since we are expecting bifurcations for our model. We will study deeply the E.D.O. system obtained including the search of equilibrium points and their behavior in the phase space, and we will see if there are bifurcations and what is their meaning. The aim being to obtain bifurcations, which would explain the dysfunction of the astrocytes, and would certainly explain the origin of certain neurodegenerative diseases; we will finally see, after studying the model, that there is no bifurcation, nevertheless the simplicity of the model used opens doors to more complex future projects that will perhaps achieve the desired objectives.

Le système nerveux central (SNC) est composé d'une population hétérogène de neurones. L'étude de leurs propriétés fonctionnelles à l'intérieur du SNC est indispensable afin de parvenir à comprendre leur rôle dans l'intégration du signal à l'intérieur d'un réseau. Pour accéder à ces informations, il est essentiel de pouvoir enregistrer de manière électrophysiologique des cellules identifiées dans le tissu intact. Ce type d'enregistrement ciblé est un défi, spécialement pour les circuits locaux de neurones. Pour prendre pleinement avantage des récentes techniques de marquages fluorescents, l'habilité à enregistrer des cellules individuelles électrophysiologiquement doit être combinée à un système de détection optique. Ce système doit être lui aussi capable de détecter les neurones sur une base individuelle profondément dans le SNC. Cette thèse fait la description d'une nouvelle microsonde optique et électrique basée sur une fibre optique à deux cœurs : un cœur optique permettant d'excitation local de la fluorescence de cellules marquées par un fluorophore et permettant aussi de collecter la fluorescence émise, et un cœur creux remplis d'électrolytes permettant l'enregistrement électrophysiologique unitaire de manière extracellulaire. Cette nouvelle approche permet la production de microsondes ayant suffisamment de résolution spatiale optique pour détecter une cellule unique : la microsonde peut être étirée pour obtenir un diamètre de pointe allant jusqu'à 6 µm, ce qui est plus petit que les corps cellulaires de la plupart des populations neuronales. La thèse présente l'évolution des différents designs de microsonde et du montage expérimental. Pour caractériser les propriétés optiques des sondes, une série d'expériences in vitro (sur des tranches cérébrales de rat) ont été réalisées ainsi qu'une série de simulations numériques. Par la suite, des expériences in vivo (sur le SNC de rat et souris) ont été faites pour identifier et enregistrer des neurones spinothalamique unitaires marqués au DiI ainsi que des neurones cérébraux de souris génétiquement modifiés pour exprimer de la GFP dans leurs cellules GABAergiques. Cette thèse présente aussi un critère spatial optique et électrophysiologique afin de confirmer la co-détection de cellules unitaire. Cette nouvelle microsonde ouvre de larges possibilités pour les enregistrements électrophysiologiques in vivo en donnant accès, en parallèle, aux signaux optiques unicellulaires. / The central nervous system is composed of heterogeneous populations of neurons. Studying their functional properties in the intact central nervous system (CNS) is key to be able to understand their respective role in signal processing within entire networks. To achieve this, it is essential to be able to record electrophysiologically from identified neurons in the intact tissue. Recording from identified cells types in vivo has remained a challenge, especially for local circuit neurons. Novel fluorescent labeling techniques open new possibilities on that front. To take full advantage of these recent developments, the ability to record electrophysiological signals from single neurons must be combined with optical detection of individual cells deep into CNS tissue. Here it describe the development of a novel microprobe based on a dual core optical fiber: an optical core that excites locally fluorescent labeled cells and collects back the fluorescence, and an electrolyte filled hollow core that performs classical extracellular single unit electrophysiological measurements. In contrast to previous solutions, this novel design allows production of microprobes with sufficient optical resolution for single cell detection: the microprobes could be pulled down to tips sizes of 6 µm, which is smaller than the cell body diameter of most neuron populations. It is presented the evolution of the microprobe design and the experimental setup. To characterize the optical properties of the probes, it is showed a series of in vitro experiments and numerical simulations. Then, it is presented in vivo experiment to identify and record single spinal neurons labeled retrogradely with fluorescent dyes as well as single GABAergic interneurons expressing GFP in the brain of transgenic mice. It's also established a spatial criterion to correlate optical and electrophysiological signals, confirming co-detection of single cells. This novel microprobe vastly expands possibilities for in vivo electrophysiological recording by providing parallel access to single cell optical monitoring.