Increasing evidence of non-canonical protein translation has sparked interest in their identification and characterization for use in immunotherapy. In addition, recent studies on the repertoire of major histocompatibility complex class I (MHC-I) associated peptides (MAPs or immunopeptidome), have suggested that MAPs derived from these translations are potential targets for cancer immunotherapy. Therefore, the aim of this study was to assess the impact of these MAPs in cancer by developing methods to facilitate their identification and their validation as potential targets for immunotherapy. To facilitate the identification of non-canonical proteins, we developed Ribo-db, a proteogenomic approach that combines RNA sequencing, ribosome profiling and mass spectrometry. This approach enables the generation of specific databases aimed at including protein diversity. The use of Ribo-db to analyze diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) samples revealed that approximately 10% of MAPs were derived from non-canonical proteins. These proteins had distinct properties compared to those derived from canonical proteins. They had shorter lengths and lower stability, but greater efficiency in generating MAPs. Importantly, we found limited overlap between the non-canonical proteins detected in the immunopeptidome and those detected in the whole proteome suggesting the existence of two distinct non-canonical protein repertoires. Knowing that non-canonical MAPs can be effective targets for cancer immunotherapy, we developed BamQuery, a tool to assess their expression in tissues to determine whether they can be used in a vaccine. BamQuery aims to predict the probability of MHC-I presentation of each peptide in different tissues based on its RNA expression. Using BamQuery, we found that previously identified tumor antigens (TA) would be highly expressed in healthy tissues, making them poor candidates for immunotherapy. In addition, we also identified highly potential immunotherapeutic targets in DLBCL that were derived from non-canonical translations. These targets showed promising as they were poorly expressed in normal tissues but highly expressed and shared in tumor samples. Thus, BamQuery proved to be a useful tool for identifying and prioritizing potential immunotherapeutic targets. Overall, our research indicated that non-canonical regions of the genome increase the diversity of MAPs that can be recognized by T cells. Furthermore, the expression of MAPs in tissues can be used as a predictor of their presentation to MHC I to identify reliable targets for immunotherapy, for which BamQuery is an effective tool. / Les preuves de plus en plus nombreuses de la traduction des protéines non canonique ont suscité l'intérêt pour leur identification et leur caractérisation en vue de leur utilisation dans les immunothérapies. En outre, des études récentes sur le répertoire des peptides associés au complexe majeur d'histocompatibilité de classe I (CMH-I, connus sous le nom de MAPs ou immunopeptidome), ont suggéré que les MAPs dérivés de ces traductions sont des cibles potentielles pour l'immunothérapie du cancer. L'objectif de cette étude était donc d'évaluer l'impact de ces MAP dans le cancer en développant des méthodes pour faciliter leur identification et leur validation en tant que cibles potentielles pour l'immunothérapie. Afin de faciliter l'identification des protéines non canoniques, nous avons développé Ribodb, une approche protéogénomique qui combine le séquençage de l'ARN, le profilage ribosomal et la spectrométrie de masse. Cette approche permet de générer des bases de données spécifiques visant à inclure la diversité des protéines. Notre analyse avec Ribo-db d'échantillons de lymphome diffus à grandes cellules B (DLBCL) a révélé qu'environ 10% des MAP étaient dérivés de protéines non canoniques. Ces protéines avaient des propriétés distinctes par rapport à celles dérivées de protéines canoniques. Elles étaient plus courtes et avaient une stabilité plus faible, mais une plus grande efficacité dans la génération de MAPs. Fait important, nous avons constaté un chevauchement limité entre les protéines non canoniques détectées dans l'immunopeptidome et celles détectées dans le proteome entier, ce qui suggère l'existence de deux répertoires distincts de protéines non canoniques. Sachant que les MAP non canoniques peuvent être des cibles efficaces pour l'immunothérapie du cancer, nous avons développé BamQuery, un outil permettant d'évaluer leur expression dans les tissus afin de déterminer s'ils peuvent être utilisés dans un vaccin. BamQuery vise à prédire la probabilité de présentation au CMH-I de chaque MAP dans différents tissus sur la base de son expression ARN. En utilisant BamQuery, nous avons découvert que des antigènes tumoraux (TA) précédemment identifiés seraient fortement exprimés dans les tissus sains, ce qui en fait de mauvais candidats pour l'immunothérapie. En outre, nous avons également ii identifié des cibles immunothérapeutiques très potentielles dans DLBCL qui étaient dérivées de traductions non canoniques. Ces cibles se sont révélées prometteuses car elles étaient peu exprimées dans les tissus normaux mais fortement exprimées et partagées dans les échantillons tumoraux. Ainsi, BamQuery s'est avéré être un outil utile pour identifier et hiérarchiser les cibles immunothérapeutiques potentielles. Dans l'ensemble, nos recherches ont indiqué que les régions non canonique du génome augmentent la diversité des MAPs qui peuvent être reconnues par les cellules T. De plus, l'expression des MAPs dans les tissus peut être utilisée comme un prédicteur de leur présentation au CMH I afin d'identifier des cibles fiables pour l'immunothérapie, ce pour quoi BamQuery est un outil efficace.

Les hydrogels de polysaccharide sont des biomatériaux utilisés comme matrices à libération contrôlée de médicaments et comme structures modèles pour l’étude de nombreux systèmes biologiques dont les biofilms bactériens et les mucus. Dans tous les cas, le transport de médicaments ou de nutriments à l’intérieur d’une matrice d’hydrogel joue un rôle de premier plan. Ainsi, l’étude des propriétés de transport dans les hydrogels s’avère un enjeu très important au niveau de plusieurs applications. Dans cet ouvrage, le curdlan, un polysaccharide neutre d’origine bactérienne et formé d’unités répétitives β-D-(1→3) glucose, est utilisé comme hydrogel modèle. Le curdlan a la propriété de former des thermogels de différentes conformations selon la température à laquelle une suspension aqueuse est incubée. La caractérisation in situ de la formation des hydrogels de curdlan thermoréversibles et thermo-irréversibles a tout d’abord été réalisée par spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FT-IR) en mode réflexion totale atténuée à température variable. Les résultats ont permis d’optimiser les conditions de gélation, menant ainsi à la formation reproductible des hydrogels. Les caractérisations structurales des hydrogels hydratés, réalisées par imagerie FT-IR, par microscopie électronique à balayage en mode environnemental (eSEM) et par microscopie à force atomique (AFM), ont permis de visualiser les différentes morphologies susceptibles d’influencer la diffusion d’analytes dans les gels. Nos résultats montrent que les deux types d’hydrogels de curdlan ont des architectures distinctes à l’échelle microscopique. La combinaison de la spectroscopie de résonance magnétique nucléaire (RMN) à gradients pulsés et de l’imagerie RMN a permis d’étudier l’autodiffusion et la diffusion mutuelle sur un même système dans des conditions expérimentales similaires. Nous avons observé que la diffusion des molécules dans les gels est ralentie par rapport à celle mesurée en solution aqueuse. Les mesures d’autodiffusion, effectuées sur une série d’analytes de diverses tailles dans les deux types d’hydrogels de curdlan, montrent que le coefficient d’autodiffusion relatif décroit en fonction de la taille de l’analyte. De plus, nos résultats suggèrent que l’équivalence entre les coefficients d’autodiffusion et de diffusion mutuelle dans les hydrogels de curdlan thermo-irréversibles est principalement due au fait que l’environnement sondé par les analytes durant une expérience d’autodiffusion est représentatif de celui exploré durant une expérience de diffusion mutuelle. Dans de telles conditions, nos résultats montrent que la RMN à gradients pulsés peut s’avérer une approche très avantageuse afin de caractériser des systèmes à libération contrôlée de médicaments. D’autres expériences de diffusion mutuelle, menées sur une macromolécule de dextran, montrent un coefficient de diffusion mutuelle inférieur au coefficient d’autodiffusion sur un même gel de curdlan. L’écart mesuré entre les deux modes de transport est attribué au volume différent de l’environnement sondé durant les deux mesures. Les coefficients d’autodiffusion et de diffusion mutuelle similaires, mesurés dans les deux types de gels de curdlan pour les différents analytes étudiés, suggèrent une influence limitée de l’architecture microscopique de ces gels sur leurs propriétés de transport. Il est conclu que les interactions affectant la diffusion des analytes étudiés dans les hydrogels de curdlan se situent à l’échelle moléculaire. / Polysaccharide hydrogels are biomaterials used as controlled drug delivery matrices and serve as model scaffolds for the study of many biological systems like bacterial biofilms and mucus. In every case, the transport of drugs or nutriments across a hydrogel matrix is of prime importance. Therefore, the study of transport properties in hydrogels is an important issue for many fields of application. In this work, curdlan, a neutral bacterial polysaccharide made of β-D-(1→3) glucose repeating units, is used as a model hydrogel. Aqueous suspensions of curdlan can form thermogels of different conformations depending on the incubation temperature. In situ characterization of the preparation of thermo-reversible (low-set) and thermo-irreversible (high-set) curdlan hydrogels was first carried out using variable temperature attenuated total reflection (ATR) Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). The results allowed optimization of the gelling conditions leading to reproducible gel samples. Structural characterization of fully hydrated hydrogels, carried out by FT-IR imaging, environmental scanning electron microscopy (eSEM) and atomic force microscopy (AFM), allowed visualization of the different gel morphologies susceptible of influencing the diffusion of analytes in hydrogels. Our results show that both types of curdlan hydrogels have distinct microscopic architectures. The combination of pulsed field gradient (PFG) nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy and NMR profiling allowed the study of self-diffusion and mutual diffusion on the same hydrogel system in similar experimental conditions. We showed that the diffusion of analytes in the gels is slower than in the aqueous solution. The diffusion experiments, carried out on a series of analytes of various sizes in both types of curdlan gels, show a decrease of the relative self-diffusion coefficient as a function of the analyte size. In addition, our results suggest that the equivalence between the self-diffusion and mutual-diffusion coefficients measured in the high-set curdlan gels is mainly due to the fact that the environment probed by the analytes during a self-diffusion experiment is representative of the one probed during a mutual-diffusion experiment. In such conditions, our results show that PFG NMR may present a valuable approach for the characterization of controlled drug release systems. Additional experiments show that the mutual-diffusion coefficient of dextran macromolecules is smaller than its self-diffusion coefficient in the same curdlan hydrogel. The difference between both transport rates is attributed to the different environment volumes probed by the analytes during the measurements. The similarities observed between the self-diffusion and mutual-diffusion coefficients, measured in both types of curdlan gels for all investigated analytes, suggest a limited influence of the microscopic gel architecture on its transport properties. It is therefore concluded that the interactions affecting the diffusion of the investigated analytes in the curdlan hydrogels lie at the molecular scale.

De nos jours, réduire la consommation énergétique des infrastructures de calcul à grande échelle est devenu un véritable challenge aussi bien dans le monde académique qu'industriel. Ceci est justifié par les nombreux efforts visant à réduire la consommation énergétique de ceux-ci. Ces efforts peuvent sans nuire à la généralité être divisés en deux groupes : les approches matérielles et les approches logicielles. Contrairement aux approches matérielles, les approches logicielles connaissent très peu de succès à cause de leurs complexités. En effet, elles se focalisent sur les applications et requièrent souvent une très bonne compréhension des solutions proposées et/ou de l'application considérée. Ce fait restreint leur utilisation à un nombre limité d'experts puisqu'en général les utilisateurs n'ont pas les compétences nécessaires à leurs implémentation. Aussi, les solutions actuelles en plus de leurs complexités de déploiement ne prennent en compte que le processeur alors que les composants tel que la mémoire, le stockage et le réseau sont eux aussi de gros consommateurs d'énergie. Cette thèse propose une méthodologie de réduction de la consommation énergétique des infrastructures de calcul à grande échelle. Elaborée en trois étapes à savoir : (i) détection de phases, (ii) caractérisation de phases détectées et (iii) identification de phases et reconfiguration du système ; elle s'abstrait de toute application en se focalisant sur l'infrastructure dont elle analyse le comportement au cours de son fonctionnement afin de prendre des décisions de reconfiguration. La méthodologie proposée est implémentée et évaluée sur des grappes de calcul à haute performance de tailles variées par le biais de MREEF (Multi-Resource Energy Efficient Framework). MREEF implémente la méthodologie de réduction énergétique de manière à permettre aux utilisateurs d'implémenter leurs propres mécanismes de reconfiguration du système en fonction des besoins. Les résultats expérimentaux montrent que la méthodologie proposée réduit la consommation énergétique de 24% pour seulement une perte de performance de moins de 7%. Ils montrent aussi que pour réduire la consommation énergétique des systèmes, on peut s'appuyer sur les sous-systèmes tels que les sous-systèmes de stockage et de communication. Nos validations montrent que notre méthodologie s'étend facilement à un grand nombre de grappes de calcul sensibles à l'énergie (energy aware). L'extension de MREEF dans les environnements virtualisés tel que le cloud montre que la méthodologie proposée peut être utilisée dans beaucoup d'autres environnements de calcul.

Les hydrogels de polysaccharide sont des biomatériaux utilisés comme matrices à libération contrôlée de médicaments et comme structures modèles pour l’étude de nombreux systèmes biologiques dont les biofilms bactériens et les mucus. Dans tous les cas, le transport de médicaments ou de nutriments à l’intérieur d’une matrice d’hydrogel joue un rôle de premier plan. Ainsi, l’étude des propriétés de transport dans les hydrogels s’avère un enjeu très important au niveau de plusieurs applications. Dans cet ouvrage, le curdlan, un polysaccharide neutre d’origine bactérienne et formé d’unités répétitives β-D-(1→3) glucose, est utilisé comme hydrogel modèle. Le curdlan a la propriété de former des thermogels de différentes conformations selon la température à laquelle une suspension aqueuse est incubée. La caractérisation in situ de la formation des hydrogels de curdlan thermoréversibles et thermo-irréversibles a tout d’abord été réalisée par spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FT-IR) en mode réflexion totale atténuée à température variable. Les résultats ont permis d’optimiser les conditions de gélation, menant ainsi à la formation reproductible des hydrogels. Les caractérisations structurales des hydrogels hydratés, réalisées par imagerie FT-IR, par microscopie électronique à balayage en mode environnemental (eSEM) et par microscopie à force atomique (AFM), ont permis de visualiser les différentes morphologies susceptibles d’influencer la diffusion d’analytes dans les gels. Nos résultats montrent que les deux types d’hydrogels de curdlan ont des architectures distinctes à l’échelle microscopique. La combinaison de la spectroscopie de résonance magnétique nucléaire (RMN) à gradients pulsés et de l’imagerie RMN a permis d’étudier l’autodiffusion et la diffusion mutuelle sur un même système dans des conditions expérimentales similaires. Nous avons observé que la diffusion des molécules dans les gels est ralentie par rapport à celle mesurée en solution aqueuse. Les mesures d’autodiffusion, effectuées sur une série d’analytes de diverses tailles dans les deux types d’hydrogels de curdlan, montrent que le coefficient d’autodiffusion relatif décroit en fonction de la taille de l’analyte. De plus, nos résultats suggèrent que l’équivalence entre les coefficients d’autodiffusion et de diffusion mutuelle dans les hydrogels de curdlan thermo-irréversibles est principalement due au fait que l’environnement sondé par les analytes durant une expérience d’autodiffusion est représentatif de celui exploré durant une expérience de diffusion mutuelle. Dans de telles conditions, nos résultats montrent que la RMN à gradients pulsés peut s’avérer une approche très avantageuse afin de caractériser des systèmes à libération contrôlée de médicaments. D’autres expériences de diffusion mutuelle, menées sur une macromolécule de dextran, montrent un coefficient de diffusion mutuelle inférieur au coefficient d’autodiffusion sur un même gel de curdlan. L’écart mesuré entre les deux modes de transport est attribué au volume différent de l’environnement sondé durant les deux mesures. Les coefficients d’autodiffusion et de diffusion mutuelle similaires, mesurés dans les deux types de gels de curdlan pour les différents analytes étudiés, suggèrent une influence limitée de l’architecture microscopique de ces gels sur leurs propriétés de transport. Il est conclu que les interactions affectant la diffusion des analytes étudiés dans les hydrogels de curdlan se situent à l’échelle moléculaire. / Polysaccharide hydrogels are biomaterials used as controlled drug delivery matrices and serve as model scaffolds for the study of many biological systems like bacterial biofilms and mucus. In every case, the transport of drugs or nutriments across a hydrogel matrix is of prime importance. Therefore, the study of transport properties in hydrogels is an important issue for many fields of application. In this work, curdlan, a neutral bacterial polysaccharide made of β-D-(1→3) glucose repeating units, is used as a model hydrogel. Aqueous suspensions of curdlan can form thermogels of different conformations depending on the incubation temperature. In situ characterization of the preparation of thermo-reversible (low-set) and thermo-irreversible (high-set) curdlan hydrogels was first carried out using variable temperature attenuated total reflection (ATR) Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). The results allowed optimization of the gelling conditions leading to reproducible gel samples. Structural characterization of fully hydrated hydrogels, carried out by FT-IR imaging, environmental scanning electron microscopy (eSEM) and atomic force microscopy (AFM), allowed visualization of the different gel morphologies susceptible of influencing the diffusion of analytes in hydrogels. Our results show that both types of curdlan hydrogels have distinct microscopic architectures. The combination of pulsed field gradient (PFG) nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy and NMR profiling allowed the study of self-diffusion and mutual diffusion on the same hydrogel system in similar experimental conditions. We showed that the diffusion of analytes in the gels is slower than in the aqueous solution. The diffusion experiments, carried out on a series of analytes of various sizes in both types of curdlan gels, show a decrease of the relative self-diffusion coefficient as a function of the analyte size. In addition, our results suggest that the equivalence between the self-diffusion and mutual-diffusion coefficients measured in the high-set curdlan gels is mainly due to the fact that the environment probed by the analytes during a self-diffusion experiment is representative of the one probed during a mutual-diffusion experiment. In such conditions, our results show that PFG NMR may present a valuable approach for the characterization of controlled drug release systems. Additional experiments show that the mutual-diffusion coefficient of dextran macromolecules is smaller than its self-diffusion coefficient in the same curdlan hydrogel. The difference between both transport rates is attributed to the different environment volumes probed by the analytes during the measurements. The similarities observed between the self-diffusion and mutual-diffusion coefficients, measured in both types of curdlan gels for all investigated analytes, suggest a limited influence of the microscopic gel architecture on its transport properties. It is therefore concluded that the interactions affecting the diffusion of the investigated analytes in the curdlan hydrogels lie at the molecular scale.

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De nos jours, réduire la consommation énergétique des infrastructures de calcul à grande échelle est devenu un véritable challenge aussi bien dans le monde académique qu’industriel. Ceci est justifié par les nombreux efforts visant à réduire la consommation énergétique de ceux-ci. Ces efforts peuvent sans nuire à la généralité être divisés en deux groupes : les approches matérielles et les approches logicielles.Contrairement aux approches matérielles, les approches logicielles connaissent très peu de succès à cause de leurs complexités. En effet, elles se focalisent sur les applications et requièrent souvent une très bonne compréhension des solutions proposées et/ou de l’application considérée. Ce fait restreint leur utilisation à un nombre limité d’experts puisqu’en général les utilisateurs n’ont pas les compétences nécessaires à leurs implémentation. Aussi, les solutions actuelles en plus de leurs complexités de déploiement ne prennent en compte que le processeur alors que les composants tel que la mémoire, le stockage et le réseau sont eux aussi de gros consommateurs d’énergie. Cette thèse propose une méthodologie de réduction de la consommation énergétique des infrastructures de calcul à grande échelle. Elaborée en trois étapes à savoir : (i) détection de phases, (ii) caractérisation de phases détectées et (iii) identification de phases et reconfiguration du système ; elle s’abstrait de toute application en se focalisant sur l’infrastructure dont elle analyse le comportement au cours de son fonctionnement afin de prendre des décisions de reconfiguration.La méthodologie proposée est implémentée et évaluée sur des grappes de calcul à haute performance de tailles variées par le biais de MREEF (Multi-Resource Energy Efficient Framework). MREEF implémente la méthodologie de réduction énergétique de manière à permettre aux utilisateurs d’implémenter leurs propres mécanismes de reconfiguration du système en fonction des besoins. Les résultats expérimentaux montrent que la méthodologie proposée réduit la consommation énergétique de 24% pour seulement une perte de performance de moins de 7%. Ils montrent aussi que pour réduire la consommation énergétique des systèmes, on peut s’appuyer sur les sous-systèmes tels que les sous-systèmes de stockage et de communication. Nos validations montrent que notre méthodologie s’étend facilement à un grand nombre de grappes de calcul sensibles à l’énergie (energy aware). L’extension de MREEF dans les environnements virtualisés tel que le cloud montre que la méthodologie proposée peut être utilisée dans beaucoup d’autres environnements de calcul. / Nowadays, reducing the energy consumption of large scale and distributed infrastructures has truly become a challenge for both industry and academia. This is corroborated by the many efforts aiming to reduce the energy consumption of those systems. Initiatives for reducing the energy consumption of large scale and distributed infrastructures can without loss of generality be broken into hardware and software initiatives.Unlike their hardware counterpart, software solutions to the energy reduction problem in large scale and distributed infrastructures hardly result in real deployments. At the one hand, this can be justified by the fact that they are application oriented. At the other hand, their failure can be attributed to their complex nature which often requires vast technical knowledge behind proposed solutions and/or thorough understanding of applications at hand. This restricts their use to a limited number of experts, because users usually lack adequate skills. In addition, although subsystems including the memory are becoming more and more power hungry, current software energy reduction techniques fail to take them into account. This thesis proposes a methodology for reducing the energy consumption of large scale and distributed infrastructures. Broken into three steps known as (i) phase identification, (ii) phase characterization, and (iii) phase identification and system reconfiguration; our methodology abstracts away from any individual applications as it focuses on the infrastructure, which it analyses the runtime behaviour and takes reconfiguration decisions accordingly.The proposed methodology is implemented and evaluated in high performance computing (HPC) clusters of varied sizes through a Multi-Resource Energy Efficient Framework (MREEF). MREEF implements the proposed energy reduction methodology so as to leave users with the choice of implementing their own system reconfiguration decisions depending on their needs. Experimental results show that our methodology reduces the energy consumption of the overall infrastructure of up to 24% with less than 7% performance degradation. By taking into account all subsystems, our experiments demonstrate that the energy reduction problem in large scale and distributed infrastructures can benefit from more than “the traditional” processor frequency scaling. Experiments in clusters of varied sizes demonstrate that MREEF and therefore our methodology can easily be extended to a large number of energy aware clusters. The extension of MREEF to virtualized environments like cloud shows that the proposed methodology goes beyond HPC systems and can be used in many other computing environments.

La violence est responsable de 2,5 % des décès à travers le monde, en plus d’avoir un impact important sur la santé physique et mentale des victimes. Par conséquent, il s’agit d’un problème de santé publique prioritaire. Des études récentes réalisées auprès d’individus atteints de troubles mentaux graves (TMG) ont démontré qu’il existe une association entre l’usage du cannabis et les comportements violents. Considérant que ces individus sont plus à risque de consommer des drogues et de commettre des crimes que la population générale, cette découverte est particulièrement importante dans le contexte actuel de la légalisation. L’objectif de mon projet de recherche était donc de valider et de préciser la relation entre le cannabis et la violence chez les individus TMG. Pour se faire, trois études ont été réalisées. La première visait à faire état de la littérature au moyen d’une méta-analyse. En regroupant les études ayant calculé une telle association chez les TMG, nous avons mis en lumière l’existence d’une association modérée entre l’usage du cannabis et la violence. Pour ce qui est de la deuxième étude, nous avons identifié les principaux facteurs de risque dynamiques et statiques de la violence et de la criminalité chez les TMG ; dans les deux cas, l’usage du cannabis était un facteur d’une importance majeure. La dernière étude a permis de confirmer la relation unidirectionnelle entre l’usage persistant du cannabis et la violence dans une population atteinte de schizophrénie. Finalement, ces résultats seront particulièrement importants afin de formuler des recommandations cliniques pertinentes. De futures études devront toutefois être réalisées afin d’élucider les mécanismes sous-jacents de cette association. / Worldwide, violence is responsible for 2.5% of deaths, besides having an important impact on victims’ physical and mental health. Therefore, it is a priority public health problem. Recent studies of individuals with severe mental illnesses (SMI) have shown that an association exists between cannabis use and violent behaviours. Considering that these individuals are at higher risk of drug consumption and crime than the general population, this discovery is particularly important in the current context of the legalization. My research project therefore aimed to validate and to specify the relationship between cannabis use and violence in SMI individuals. To do so, three studies were conducted. The first one was to report current literature through a meta-analysis. By grouping the studies that calculated such an association among SMI, a moderate association was found between cannabis use and violence. As for the second study, we identified the main dynamic and static risk factors for violence and criminality in SMI; in both cases, cannabis use was one of these factors. The last study confirmed the unidirectional relationship between persistent cannabis use and violence in a population with schizophrenia. Finally, these results will be particularly important in order to formulate relevant clinical recommendations. However, future studies will need to be conducted to elucidate the underlying mechanisms of this association.