La néphropathie diabétique est une maladie rénale caractérisée par un syndrome néphrotique et de la glomérulosclérose. Celle-ci est reliée à l’angiopathie de capillaires suite au diabète. Il s’agit d’une importante cause d’insuffisance rénale en Amérique. Or, les anomalies tubulaires comme l’apoptose ou le détachement de tubules des glomérules sont reconnues comme étant de bons marqueurs de progression de cette maladie. Ainsi, il a été proposé au cours des travaux reliés à cette thèse d’étudier les différents mécanismes moléculaires reliés à l’apoptose des tubules proximaux, en particulier dans un thème de relation avec les dommages reliés aux espèces réactives oxygénées (ROS). Une des hypothèses développée au cours de précédents travaux faisait état que l’une des sources initiales qui entrainent le développement de dommages tubulaires soit régulée à travers la production de ROS dérivés des NADPH oxydases. Ainsi, une des premières séries d’expériences entreprises au cours de cette thèse a été effectuée sur un modèle animal de diabète de type 2, la souris db/db. Suite à la caractérisation des différentes pathologies rénales et leur réduction par la surexpression de l’enzyme antioxydante catalase dans les tubules proximaux, des expériences de micro-puces d’expression génétiques furent effectuées. À l’aide de cet outil et par des analyses bioinformatiques, il a été possible d’établir un profilage de gènes reliés à différentes voies de signalisation modulées par le diabète et la catalase. Ainsi, il a été possible d’effectuer de plus amples études sur des gènes reliés à l’apoptose surexprimé dans les tubules proximaux de souris diabétiques. Un des gènes pro-apoptotique mieux caractérisé durant cette thèse fut le gène Bmf, un membre de la famille des régulateurs de Bcl-2 impliqués dans l’apoptose via le relâchement de cytochrome c de la mitochondrie. Ainsi, il a été déterminé que ce gène est surexprimé dans les tubules proximaux de souris diabétiques, et que celui-ci était augmenté dans différents modèles in vitro de diabète. Cela a permis de conclure que Bmf joue sans doute un rôle important la régulation de l’apoptose et de l’atrophie des tubules proximaux. Une autre étude effectuée dans le cadre de cette thèse était reliée avec l’utilisation d’un modèle transgénique afin de mieux définir le rôle que jouent les dommages reliés au stress oxydatif dans la progression des pathologies rénales reliées à l’induction du système rénine-angiotensine. Les résultats obtenus ont permis de déterminer que la surexpression de l’enzyme antioxydante catalase a permis de réduire les différentes pathologies rénales observées dans les souris transgéniques, ce qui permet de conclure que les espèces réactives oxygénées jouen un rôle important dans le développement de l’hypertension et des dommages rénaux. / Diabetic nephropathy is a disease characterized by a nephrotic syndrome and glomerulosclerosis. It is related to capillaries angiopathy caused by diabetes. It is one of the main sources of end stage renal disease in America. Tubular anomalies such as apoptosis or tubular detachment from glomeruli are known to be efficient markers for the progression of this disease. Thus, it has been proposed during the work related to this thesis to study the different molecular mechanisms linked with proximal tubules apoptosis, particularly those related with reactive oxygen species (ROS). A previously stated hypothesis made by our laboratory stated that one of the initial sources of the development of tubular damages may be regulated by the production of ROS by NADPH oxidases. Thus, one of the first series of experiments carried during this thesis was done on an animal model of type 2 diabetes, the db/db mouse. Following the characterization of different renal pathologies and their reduction in the proximal tubules by the antioxidant enzyme catalase, experiment with genetics expression microarrays were carried. Using this tool and bioinformatics analysis, it was possible to profile different genes linked to pathways involved by diabetes and the catalase enzyme. Thus, it was possible to carry further studies on these genes linked to apoptosis and overexpressed in the proximal tubules of diabetic mice. One of the pro apoptotic genes characterized in this thesis was the Bmf gene, a member of the family of Bcl-2 regulator, involved in apoptosis related to the release of cytochrome c from the mitochondria. Thus, it was determined that this gene is overexpressed in the proximal tubules of diabetic mice, and that it was also upregulated by in vitro models of diabetes. This enabled our team to conclude that Bmf must play an important role in the regulation of apoptosis and atrophy of the proximal tubules. Another study carried during this thesis was linked with the use of a transgenic animal model to better define the role played by damages related to oxidative stress in the progression of renal pathologies related to renin-angiotensin system activation. The results obtained by this study stated that overexpression of the antioxidant enzyme catalase managed to reduce the different kidney pathologies observed in the transgenic model, which let us conclude that reactive oxygen species have an important role to play in the development of hypertension and kidney damages.

Une croissance intra-utérine insuffisante représente, avec la prématurité et les malfor-mations congénitales, une des principales causes de morbidité et de mortalité néonatales. Ces pathologies sont liées entre elles, les nouveau-nés prématurés étant souvent atteints de RCIU (RCIU). Les études épidémiologiques récentes ont montré que le RCIU était associé à une augmentation de la morbidité respiratoire dès la période néonatale, avec, en particulier, une augmentation du risque de dysplasie broncho-pulmonaire (DBP), principale séquelle respira-toire de la prématurité. La DBP est caractérisée par des anomalies du développement alvéo-laire et vasculaire, considérées comme les conséquences d'agressions multiples sur un poumon immature. La physiopathologie exacte reste encore largement méconnue. Nous nous sommes intéressés dans ce travail au lien entre RCIU et DBP avec un abord expérimental et clinique. Alors que les études épidémiologiques sont relativement concordantes sur le lien entre RCIU et DBP, les études expérimentales, montrent des résultats divers tant sur le développement pulmonaire qu'au niveau moléculaire. Nous avons donc voulu identifier, dans un premier temps, un modèle de RCIU reproduisant les anomalies du développement alvéolaire observées chez l'Homme en utilisant trois modèles précédemment validés chez le rat : un modèle de res-triction protidique per-gestationnelle , un modèle de ligature unilatérale de l'artère utérine, un modèle d'injection d'un inhibiteur chimique de la NO synthase, le L NAME. Seule la restric-tion protidique anténatale permet de reproduire à long terme des lésions de l'alvéolisation proches de celles observées dans la DBP. En revanche, dans ce modèle, les modifications des principaux gènes identifiés précédemment dans les anomalies le développement alvéolaire ne sont pas observées, que ce soit avant, pendant ou après l'alvéolisation. Ce résultat nous a ame-né à entreprendre une étude multigénique qui a permis d'identifier plusieurs voies modifiées pendant l'alvéolisation dans ce modèle. Parmi celles-ci, les gènes impliqués dans la contractili-té et l'adhésion cellulaire, l'immunité ou la voie des " Peroxisome Proliferator-Activated Re-ceptor ". Dans la partie clinique de cette étude, nous avons évalué le risque de DBP chez les extrêmes prématurés atteints de RCIU dont les mères présentaient des signes de pathologie vasculaire de la grossesse (prééclampsie). Cette étude rétrospective unicentrique sur 184 en-fants a permis de comparer des enfants atteints de RCIU à des enfants eutrophes pris en charge de manière homogène. Le RCIU d'origine vasculaire multiplie le risque de DBP par 6. Un marqueur précoce de l'évolution vers une DBP est un taux de plaquettes bas à la naissance, évoquant le rôle d'un taux élevé de facteurs anti-angiogéniques circulants. Une étude est en cours pour corréler les facteurs anti-angiogéniques circulants présents chez les mères pré-éclamptiques au devenir respiratoire, en particulier à l'évolution vers une DBP, de leurs nou-veau-nés d'âge gestationnel inférieur à 30 semaines d'aménorrhée. En conclusion, nous avons montré expérimentalement que seule la restriction protidique anténatale chez le rat reproduisait les troubles de l'alvéolisation comparables à ceux observés dans la DBP. De nouvelles voies moléculaires potentiellement impliquées dans les anomalies de l'alvéolisation ont été mises en évidence. Par ailleurs, le rôle de facteurs anti-angiogéniques d'origine maternelle comme fac-teurs de développement d'une DBP est en cours d'évaluation.

Ce manuscrit regroupe les résultats obtenus sur deux expériences d'optique atomique. La première partie du mémoire est consacrée à l'étude de la rugosité d'un miroir atomique. Le potentiel lumineux d'une onde évanescente à la surface d'un prisme est utilisé pour réfléchir les atomes tombant d'un piège magnéto-optique. Nous présentons une méthode de mesure interférométrique du maintien de la cohérence de l'onde atomique incidente lors de sa réflexion sur le miroir. La deuxième partie du manuscrit s'intéresse à une expérience de puce atomique. Le champ magnétique rayonné par les fils microfabriqués qui constituent la puce nous permet de piéger et de manipuler des atomes froids. Nous avons obtenu un condensat de Bose-Einstein dans le piège créé par la puce. Ce piège s'avère être rugueux, nous mesurons et déterminons l'origine de cette rugosité. Enfin nous envisageons la réalisation d'éléments d'optique atomique intégrée, tel qu'un interféromètre, sur une puce atomique.

Cette thèse de doctorat s’inscrit dans le développement et l’utilisation de méthodes mathématiques et informatiques qui exploitent les données temporelles d’expression des gènes issues de puces à ADN afin de rationaliser et de modéliser les réseaux de régulation génique. Dans cette optique, nous nous sommes principalement intéressés aux données d’expression des gènes de la drosophile (Drosophila melanogaster) pendant son développement, du stade embryonnaire au stade adulte. Nous avons également étudié des données concernant le développement d’autres eucaryotes supérieurs, la réponse d’une bactérie soumises à différents stress et le cycle cellulaire d’une levure. Ce travail a été réalisé selon trois volets principaux :la détection des stades de développement et des perturbations, les classifications de profils d’expression et la modélisation de réseaux de régulation.<p><p>Premièrement, l’observation des données d’expression utilisées nous a conduits à approfondir l’étude des phénomènes survenant lors des changements de stades de développement de la drosophile. Dans ce but, deux méthodes de détection automatique de ces changements ont été développées et appliquées aux données temporelles disponibles sur le développement d’eucaryotes supérieurs. Elles ont également été appliquées à des données temporelles relatives à des perturbations externes de bactéries. Cette étude à montré qu’une formulation mathématique simple permettait de retrouver les instants expérimentaux où une perturbation ou un changement de stade de développement est observé, à partir uniquement des profils d’expression. Par ailleurs, la réponse à une perturbation externe s’avère non distinguable d’une succession de stades de développement, sur la base des seuls profils temporels d’expression.<p><p>Deuxièmement, en raison des dimensions du problème constitué par les données d’expression de plusieurs milliers de gènes et de l’impossibilité de distinguer le rôle dans la régulation des gènes qui présentent des profils d’expression similaires, il s’est avéré nécessaire de classifier les gènes selon leurs profils d’expression. En nous basant sur les résultats obtenus lors de la détection des stades de développement, la démarche suivie est de regrouper les gènes qui présentent des profils temporels d’expression aux comportements similaires non seulement au cours de la série temporelle complète, mais également dans chacun des stades de développement. Dans cette optique, trois distances ont été proposées et utilisées dans une classification hiérarchique des données d’expression de la drosophile.<p><p>Troisièmement, des structures de modèles linéaires et non linéaires ainsi que des méthodes d’estimation et de réduction paramétriques ont été développées et utilisées pour reproduire les données d’expression du développement de la drosophile. Les résultats de ce travail ont montré qu’avec une structure de modèle linéaire simple, la reproduction des profils expérimentaux était excellente et que, dans ce cas, le réseau de régulation génique de la drosophile pouvait se contenter d’une faible connectivité (en moyenne 3 connexions par classe de gènes) et ce, sans hypothèse a priori. Toutefois, les modèles linéaires ont ensuite sérieusement été remis en question par des analyses de robustesse aux perturbations paramétriques et de stabilité des profils après extrapolation dans le temps. Dès lors, quatre structures de modèles non linéaires et cinq méthodes de réduction paramétrique ont été proposées et utilisées pour concilier les critères de reproduction des données, de robustesse et de stabilité des réseaux identifiés. En outre, ces méthodes de modélisation ont été appliquées à un sous-ensemble de 20 gènes impliqués dans le développement musculaire de la drosophile et pour lesquels 36 interactions ont été validées expérimentalement, ainsi qu’à des profils synthétiques bruités. Nous avons pu constater que plus de la moitié des connexions et non-connexions sont retrouvées par trois modèles non linéaires. Les résultats de cette étude ont permis d’éliminer certaines structures de modèle et méthodes de réduction et ont mis en lumière plusieurs directions futures à suivre dans la démarche de modélisation des réseaux de régulation génique. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

One of the most important and challenging ``knowledge extraction' tasks in bioinformatics is the reverse engineering of gene regulatory networks (GRNs) from DNA microarray gene expression data. Indeed, as a result of the development of high-throughput data-collection techniques, biology is experiencing a data flood phenomenon that pushes biologists toward a new view of biology--systems biology--that aims at system-level understanding of biological systems.<p><p>Unfortunately, even for small model organisms such as the yeast Saccharomyces cerevisiae, the number p of genes is much larger than the number n of expression data samples. The dimensionality issue induced by this ``small n, large p' data setting renders standard statistical learning methods inadequate. Restricting the complexity of the models enables to deal with this serious impediment. Indeed, by introducing (a priori undesirable) bias in the model selection procedure, one reduces the variance of the selected model thereby increasing its accuracy.<p><p>Gaussian graphical models (GGMs) have proven to be a very powerful formalism to infer GRNs from expression data. Standard GGM selection techniques can unfortunately not be used in the ``small n, large p' data setting. One way to overcome this issue is to resort to regularization. In particular, shrinkage estimators of the covariance matrix--required to infer GGMs--have proven to be very effective. Our first contribution consists in a new shrinkage estimator that improves upon existing ones through the use of a Monte Carlo (parametric bootstrap) procedure.<p><p>Another approach to GGM selection in the ``small n, large p' data setting consists in reverse engineering limited-order partial correlation graphs (q-partial correlation graphs) to approximate GGMs. Our second contribution consists in an inference algorithm, the q-nested procedure, that builds a sequence of nested q-partial correlation graphs to take advantage of the smaller order graphs' topology to infer higher order graphs. This allows us to significantly speed up the inference of such graphs and to avoid problems related to multiple testing. Consequently, we are able to consider higher order graphs, thereby increasing the accuracy of the inferred graphs.<p><p>Another important challenge in bioinformatics is the prediction of gene function. An example of such a prediction task is the identification of genes that are targets of the nitrogen catabolite repression (NCR) selection mechanism in the yeast Saccharomyces cerevisiae. The study of model organisms such as Saccharomyces cerevisiae is indispensable for the understanding of more complex organisms. Our third contribution consists in extending the standard two-class classification approach by enriching the set of variables and comparing several feature selection techniques and classification algorithms.<p><p>Finally, our fourth contribution formulates the prediction of NCR target genes as a network inference task. We use GGM selection to infer multivariate dependencies between genes, and, starting from a set of genes known to be sensitive to NCR, we classify the remaining genes. We hence avoid problems related to the choice of a negative training set and take advantage of the robustness of GGM selection techniques in the ``small n, large p' data setting. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Une croissance intra-utérine insuffisante représente, avec la prématurité et les malfor-mations congénitales, une des principales causes de morbidité et de mortalité néonatales. Ces pathologies sont liées entre elles, les nouveau-nés prématurés étant souvent atteints de RCIU (RCIU). Les études épidémiologiques récentes ont montré que le RCIU était associé à une augmentation de la morbidité respiratoire dès la période néonatale, avec, en particulier, une augmentation du risque de dysplasie broncho-pulmonaire (DBP), principale séquelle respira-toire de la prématurité. La DBP est caractérisée par des anomalies du développement alvéo-laire et vasculaire, considérées comme les conséquences d’agressions multiples sur un poumon immature. La physiopathologie exacte reste encore largement méconnue. Nous nous sommes intéressés dans ce travail au lien entre RCIU et DBP avec un abord expérimental et clinique. Alors que les études épidémiologiques sont relativement concordantes sur le lien entre RCIU et DBP, les études expérimentales, montrent des résultats divers tant sur le développement pulmonaire qu’au niveau moléculaire. Nous avons donc voulu identifier, dans un premier temps, un modèle de RCIU reproduisant les anomalies du développement alvéolaire observées chez l’Homme en utilisant trois modèles précédemment validés chez le rat : un modèle de res-triction protidique per-gestationnelle , un modèle de ligature unilatérale de l’artère utérine, un modèle d’injection d’un inhibiteur chimique de la NO synthase, le L NAME. Seule la restric-tion protidique anténatale permet de reproduire à long terme des lésions de l’alvéolisation proches de celles observées dans la DBP. En revanche, dans ce modèle, les modifications des principaux gènes identifiés précédemment dans les anomalies le développement alvéolaire ne sont pas observées, que ce soit avant, pendant ou après l’alvéolisation. Ce résultat nous a ame-né à entreprendre une étude multigénique qui a permis d’identifier plusieurs voies modifiées pendant l’alvéolisation dans ce modèle. Parmi celles-ci, les gènes impliqués dans la contractili-té et l’adhésion cellulaire, l’immunité ou la voie des « Peroxisome Proliferator-Activated Re-ceptor ». Dans la partie clinique de cette étude, nous avons évalué le risque de DBP chez les extrêmes prématurés atteints de RCIU dont les mères présentaient des signes de pathologie vasculaire de la grossesse (prééclampsie). Cette étude rétrospective unicentrique sur 184 en-fants a permis de comparer des enfants atteints de RCIU à des enfants eutrophes pris en charge de manière homogène. Le RCIU d’origine vasculaire multiplie le risque de DBP par 6. Un marqueur précoce de l’évolution vers une DBP est un taux de plaquettes bas à la naissance, évoquant le rôle d’un taux élevé de facteurs anti-angiogéniques circulants. Une étude est en cours pour corréler les facteurs anti-angiogéniques circulants présents chez les mères pré-éclamptiques au devenir respiratoire, en particulier à l’évolution vers une DBP, de leurs nou-veau-nés d’âge gestationnel inférieur à 30 semaines d’aménorrhée. En conclusion, nous avons montré expérimentalement que seule la restriction protidique anténatale chez le rat reproduisait les troubles de l’alvéolisation comparables à ceux observés dans la DBP. De nouvelles voies moléculaires potentiellement impliquées dans les anomalies de l’alvéolisation ont été mises en évidence. Par ailleurs, le rôle de facteurs anti-angiogéniques d’origine maternelle comme fac-teurs de développement d’une DBP est en cours d’évaluation. / Insufficient intrauterine growth is with prematurity and congenital malformations, a major cause of neonatal morbidity and mortality. These conditions are interrelated, the preterm infants often suffered of intrauterine growth restriction (IUGR). Recent epidemiological stud-ies showed that IUGR was associated with increased respiratory morbidity as soon as the ne-onatal period, with an increased risk of bronchopulmonary dysplasia (BPD), the main respira-tory sequelae of prematurity. BPD is characterized by impaired alveolar and vascular devel-opment and is the consequence of multiple insults on an immature lung. The exact pathophysi-ology is still largely unknown. We study in this work the relationship between IUGR and DBP with an experimental and clinical approach. While epidemiological studies are relatively concordant on the relationship between IUGR and BPD, experimental studies showed various results in lung development and molecular process. We wanted to identify, at first, a model of IUGR reproducing impaired alveolar development observed in humans using three previously validated models in rats: a model of per-gestational protein restriction, a model of unilateral ligation uterine artery, an injection pattern of a chemical inhibitor of NO synthase, L NAME. Only antenatal protein restriction can reproduce long-term impaired alveolarization as those observed in BPD. However, in this model, changes in key genes previously identified in pathological alveolar development are not observed before, during or after alveolarization. This result led us to perform a genome-wide analysis which identified several modified path-ways during alveolarization. Among these, the genes involved in the “cardiac contractility”, “cell adhesion molecules”, “immunity”, “molecular adhesion” or the "Peroxisome Proliferator-Activated Receptor" pathways. In the clinical part of this study, we evaluated the risk of BPD in extreme preterm infants with IUGR whose mothers had evidence of vascular disease of pregnancy (preeclampsia). This single-center retrospective study of 184 children was used to compare children with IUGR in adjusted for gestational age children. The vascular IUGR increases the risk of DBP by 6. An early marker of progression to BPD is a low platelet count at birth, referring to the role of high levels of circulating anti-angiogenic factors. A study is ongoing to correlate circulating anti-angiogenic factors present in preeclamptic mothers to res-piratory outcome and particularly BDP, in newborn younger than 30 weeks of gestational age at birth. In conclusion, we have shown experimentally that only prenatal protein restriction in rats reproduced impaired alveolarization comparable to those observed in the BPD. New mo-lecular pathways potentially involved in the impaired alveolarization were highlighted. More-over, the role of placental anti-angiogenic factors leading to development of BPD is evaluat-ed.

Il a été observé dans le cadre d'enquêtes épidémiologiques tentant d'expliquer le « French Paradox » qu'une consommation modérée et journalière de vin permet d'abaisser quantitativement les risques d'apparition d'accidents cardiovasculaires et/ou de cancer. La communauté scientifique s'est particulièrement intéressée aux vins rouges ou blancs, mais les études portant sur le vin de Champagne sont rares. Partant du Champagne en bouteille, il s'est donc agi dans un premier temps de préparer trois "blocs" représentant la totalité des constituants du Champagne en distinguant les Blancs de blanc des Blancs de noirs. Ils ont été séparés par Chromatographie de Partage Centrifuge, « bioguidée » en fonction des réponses des fractions à des tests d'activité biologique. Ainsi, en plus de celles connues jusque là, six nouvelles molécules ont pu être caractérisées par Résonance Magnétique Nucléaire et/ou spectrométries de masse et ultraviolette. Leurs propriétés biologiques ont alors été étudiées plus en détails, et en particulier dans les domaines de l'hémato-oncologie et de la neurobiologie. Des activités cytotoxiques et antiprolifératives sur des lignées cellulaires cancéreuses, un rôle protecteur sur des mitochondries isolées de cerveau de rat mises en anoxie et une inhibition de l'acétylcholinestérase, enzyme impliquée dans la maladie d'Alzheimer, ont clairement été identifiées in vitro pour les fractions issues des vins de Champagne. Leur pénétration au sein du cytoplasme de neurones, visualisée par des expériences de microscopie confocale de fluorescence, permet de faire l'hypothèse d'une action in vivo. L'analyse par cytométrie de flux des mécanismes biologiques impliqués dans les processus cytotoxiques et antiprolifératifs révèlent un phénomène apoptotique et une dérégulation du cycle cellulaire des lignées cancéreuses employées. De plus l'utilisation de puces à ADN nous a permis d'émettre des hypothèses quand aux voies de signalisation empruntées. En dehors de ces propriétés qui passent par des mécanismes moléculaires spécifiques, les constituants actifs du vin de champagne, assez largement représentés par des molécules polyphénoliques, ont fait l'objet de mesures de leurs propriétés rédox. L'étude menée in vivo sur la capacité antioxydante plasmatique de sujets sains après ingestion de deux coupes de Champagne démontre une contribution des substances naturelles des vins de Champagne dans la protection contre les espèces oxygénées réactives délétères pour l'organisme. Cette capacité antioxydante plasmatique est corrélée à une nette diminution du nombre de substances oxydantes plasmatiques, trente minutes après l'ingestion.

This thesis addresses the use of machine learning techniques to develop clinical diagnostic tools for breast cancer using molecular data. These tools are designed to assist physicians in their evaluation of the clinical outcome of breast cancer (referred to as prognosis).<p>The traditional approach to evaluating breast cancer prognosis is based on the assessment of clinico-pathologic factors known to be associated with breast cancer survival. These factors are used to make recommendations about whether further treatment is required after the removal of a tumor by surgery. Treatment such as chemotherapy depends on the estimation of patients' risk of relapse. Although current approaches do provide good prognostic assessment of breast cancer survival, clinicians are aware that there is still room for improvement in the accuracy of their prognostic estimations.<p>In the late nineties, new high throughput technologies such as the gene expression profiling through microarray technology emerged. Microarrays allowed scientists to analyze for the first time the expression of the whole human genome ("transcriptome"). It was hoped that the analysis of genome-wide molecular data would bring new insights into the critical, underlying biological mechanisms involved in breast cancer progression, as well as significantly improve prognostic prediction. However, the analysis of microarray data is a difficult task due to their intrinsic characteristics: (i) thousands of gene expressions are measured for only few samples; (ii) the measurements are usually "noisy"; and (iii) they are highly correlated due to gene co-expressions. Since traditional statistical methods were not adapted to these settings, machine learning methods were picked up as good candidates to overcome these difficulties. However, applying machine learning methods for microarray analysis involves numerous steps, and the results are prone to overfitting. Several authors have highlighted the major pitfalls of this process in the early publications, shedding new light on the promising but overoptimistic results. <p>Since 2002, large comparative studies have been conducted in order to identify the key characteristics of successful methods for class discovery and classification. Yet methods able to identify robust molecular signatures that can predict breast cancer prognosis have been lacking. To fill this important gap, this thesis presents an original methodology dealing specifically with the analysis of microarray and survival data in order to build prognostic models and provide an honest estimation of their performance. The approach used for signature extraction consists of a set of original methods for feature transformation, feature selection and prediction model building. A novel statistical framework is presented for performance assessment and comparison of risk prediction models.<p>In terms of applications, we show that these methods, used in combination with a priori biological knowledge of breast cancer and numerous public microarray datasets, have resulted in some important discoveries. In particular, the research presented here develops (i) a robust model for the identification of breast molecular subtypes and (ii) a new prognostic model that takes into account the molecular heterogeneity of breast cancers observed previously, in order to improve traditional clinical guidelines and state-of-the-art gene signatures./Cette thèse concerne le développement de techniques d'apprentissage (machine learning) afin de mettre au point de nouveaux outils cliniques basés sur des données moleculaires. Nous avons focalisé notre recherche sur le cancer du sein, un des cancers les plus fréquemment diagnostiqués. Ces outils sont développés dans le but d'aider les médecins dans leur évaluation du devenir clinique des patients cancéreux (cf. le pronostique).<p>Les approches traditionnelles d'évaluation du pronostique d'un patient cancéreux se base sur des critères clinico-pathologiques connus pour être prédictifs de la survie. Cette évaluation permet aux médecins de décider si un traitement est nécessaire après l'extraction de la tumeur. Bien que les outils d'évaluation traditionnels sont d'une aide importante, les cliniciens sont conscients de la nécessité d'améliorer de tels outils.<p>Dans les années 90, de nouvelles technologies à haut-débit, telles que le profilage de l'expression génique par biopuces à ADN (microarrays), ont été mises au point afin de permettre aux scientifiques d'analyser l'expression de l'entièreté du génôme de cellules cancéreuses. Ce nouveau type de données moléculaires porte l'espoir d'améliorer les outils pronostiques traditionnels et d'approfondir nos connaissances concernant la génèse du cancer du sein. Cependant ces données sont extrêmement difficiles à analyser à cause (i) de leur haute dimensionalité (plusieurs dizaines de milliers de gènes pour seulement quelques centaines d'expériences); (ii) du bruit important dans les mesures; (iii) de la collinéarité entre les mesures dûe à la co-expression des gènes.<p>Depuis 2002, des études comparatives à grande échelle ont permis d'identifier les méthodes performantes pour l'analyse de groupements et la classification de données microarray, négligeant l'analyse de survie pertinente pour le pronostique dans le cancer du sein. Pour pallier ce manque, cette thèse présente une méthodologie originale adaptée à l'analyse de données microarray et de survie afin de construire des modèles pronostiques performants et robustes. <p>En termes d'applications, nous montrons que cette méthodologie, utilisée en combinaison avec des connaissances biologiques a priori et de nombreux ensembles de données publiques, a permis d'importantes découvertes. En particulier, il résulte de la recherche presentée dans cette thèse, le développement d'un modèle robuste d'identification des sous-types moléculaires du cancer du sein et de plusieurs signatures géniques améliorant significativement l'état de l'art au niveau pronostique. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les convertisseurs de forte puissance sont des éléments critiques des futurs réseaux HVDC. À ce titre, leur fiabilité et leur endurance sont primordiales. La défaillance d’un composant se produit soit en circuit ouvert, ou en court-circuit. Le composant défaillant en circuit ouvert est inadmissible pour les convertisseurs utilisant une topologie de mise en série. En particulier, dans certaines applications HVDC, les modules doivent être conçus de telle sorte que lorsqu'une défaillance se produit, le module défaillant doit se comporter comme un court-circuit et supporter ainsi le courant nominal qui le traverse. Un tel comportement est appelé “défaillance en court-circuit” ou “failure-to-short-circuit”. Actuellement, tous les modules de puissance ayant un mode de défaillance en court-circuit disponibles dans le commerce utilisent des semi-conducteurs en silicium. Les potentialités des semi-conducteurs en carbure de silicium (SiC) poussent, aujourd’hui, les industriels et les chercheurs à mener des investigations pour développer des modules Fail-to-short à base des puces SiC. C’est dans ce contexte que se situe ce travail de thèse, visant à concevoir un module à base de puces SiC offrant un mode de défaillance de court-circuit. Pour cela nous présentons d’abord une étude de l’énergie de défaillance des puces SiC, afin de définir les plages d’activation du mécanisme Fail-to-short. Ensuite, nous démontrons la nécessité de remplacer les interconnexions classiques (fils de bonding) par des contacts massifs sur la puce. Enfin, une mise en œuvre est présentée au travers d’un module “demi pont” à deux transistors MOSFET. / The reliability and endurance of high power converters are paramount for future HVDC networks. Generally, module’s failure behavior can be classified as open-circuit failure and short-circuit failure. A module which fails to an open circuit is considered as fatal for applications requiring series connection. Especially, in some HVDC application, modules must be designed such that when a failure occurs, the failed module still able to carry the load current by the formation of a stable short circuit. Such operation is referred to as short circuit failure mode operation. Currently, all commercially available power modules which offer a short circuit failure mode use silicon semiconductors. The benefits of SiC semiconductors prompts today the manufacturers and researchers to carry out investigations to develop power modules with Fail-to-short-circuit capability based on SiC dies. This represents a real challenge to replace silicon power module for high voltage applications in the future. The work presented in this thesis aims to design a SiC power module with failure to short-circuit failure mode capability. The first challenge of the research work is to define the energy leading to the failure of the SiC dies in order to define the activation range of the Fail-to-short mechanism. Then, we demonstrate the need of replacing the conventional interconnections (wire bonds) by massive contacts. Finally, an implementation is presented through a "half bridge" module with two MOSFETs.