Le thème principal de cette thèse est l'annotation fonctionnelle, qui consiste à associer à une protéine sa ou ses fonctions biologiques. Nous nous sommes intéressés à deux aspects. Dans un premier temps, nous avons testé l'hypothèse biologique selon laquelle l'ordre des domaines dans une protéine pourrait jouer un rôle dans la fonction biologique de celle-ci. Pour cela, nous avons introduit la notion de pépites séquentielles de connaissance comme une association séquentielle entre séquence d'items et une cible déterminée. Nous avons conçu et implémenté SNK, un algorithme pour rechercher ces pépites. Pour répondre à un besoin de nos collaborateurs, nous avons étendu l'algorithme SNK en lui donnant une spécification plus adaptée à la biologie, puis nous avons utilisé avec succès SNK pour l'étude d'une famille protéique. Dans un second temps, nous avons travaillé sur les ontologies biologiques et les hiérarchies fonctionnelles que les experts biologistes utilisent pour l'annotation. Il existe plusieurs de ces vocabulaires contrôlés et structurés exprimant chacun un point de vue sur l'annotation. Pour permettre de travailler avec l'ensemble de ces données d'annotation dans le cadre de travaux de génomique comparative. Il est apparu nécessaire de mettre en correspondance des ontologies biologiques. Nous avons choisi de développer une méthode de mapping, O'Browser, prenant en compte les spécificités des ontologies biologiques, en introduisant un matcher utilisant les relations d'homologie entre les protéines annotées par ces ontologies et la notion de pondération adaptative des ces matchers. Cette méthode a été utilisée pour l'alignement de deux hiérarchies fonctionnelles.

Le repliement d'une molécule d'ARN non-codant est initié et stabilisé par ce qu'on appelle les motifs tertiaires. Ces motifs sont présents de manière récurrente dans les ARN de différents organismes vivants; ce qui suggère que leur rôle biologique a été conservé à travers l'évolution. Un recensement exhaustif et détaillé de ces motifs récurrents, incluant nombre d'occurrences et variantes, est donc une étape essentielle pour une meilleure compréhension du phénomène de repliement. Ce recensement peut être obtenu de manière efficace grâce à des méthodes automatiques d'extraction. Un inconvénient majeur des méthodes existantes est que la récurrence d'un motif est démontrée lorsque les occurrences trouvées sont strictement identiques. Dans la réalité, ces occurrences ne sont pas toujours identiques mais similaires en ce sens qu'elles possèdent une sous-structure commune ayant des propriétés biologiques spécifiques. Dans notre approche, une structure tertiaire d'ARN est modélisée par un graphe général étiqueté sur les sommets et les arêtes. Les sommets représentent les nucléotides étiquetés par leur base et leur numéro dans la séquence. Les arêtes représentent les interactions entre les bases étiquetées par leur type d'interaction. Les occurrences d'un motif récurrent deviennent, selon ce modèle, des sous-graphes similaires dont la structure commune est a priori inconnue. Ce type de recherche fait appel au problème du sous-graphe commun maximum bien connu en complexité algorithmique pour être NP-difficile et inapproximable. Ce travail propose (1) une nouvelle mesure de similarité de graphe permettant d'identifier des occurrences similaires d'un motif tertiaire potentiel. Cette mesure est obtenue par un algorithme de calcul d'un sous-graphe commun maximum ayant des propriétés structurales spécifiques, (2) une nouvelle méthode automatique d'extraction et de classification de (familles de) motifs d'ARN récurrents utilisant la nouvelle mesure de similarité. Il existe deux types de motifs tertiaires récurrents : les motifs locaux incrustés dans des éléments de structure secondaire et les motifs d'interaction faisant intervenir deux ou plusieurs éléments de structure secondaire. La méthode d'extraction et classification proposée a été appliquée à un échantillon représentatif de structures d'ARN. Les résultats obtenus ont été expertisés par des biochimistes de l'Institut de Biologie Moléculaire et Cellulaire (IBMC) de Strasbourg.

Ces travaux de thèse proposent une modélisation des structures secondaires d'ARN avec ou sans pseudonoeuds. Selon une approche combinatoire, nous concevons différents modèles de ces structures que nous étudions sous deux aspects. D'une part, nous définissons des modèles de génération aléatoire qui nous permettent de définir une mesure permettant une meilleure reconnaissance des structures biologiques. D'autre part, grâce à des codages appropriés et des bijections vers des langages représentés par des grammaires non-contextuelles, nous dénombrons les structures composant l'espace de prédiction des algorithmes exacts de prédiction de structures secondaires avec pseudonoeuds. La première partie concerne des modèles aléatoires de structures d'ARN sans pseudonoeuds. Nous montrons que ces structures aléatoires constituent une source de bruit pertinente lorsqu'il s'agit de déterminer si les logiciels de comparaison de structures attribuent un meilleur score à des comparaisons entre structures issues de la même famille d'ARN qu'à des alignements entre structures réelles et aléatoires. Nous comparons ensuite la sensibilité et la spécificité de RNAdistance, un programme de comparaison de structures, selon l'usage du score "brut" ou bien de la Z-valeur de ce score. Nous calculons plusieurs Z-valeurs selon différents modèles de structures aléatoires. Nous montrons que la Z-valeur calculée à partir d'un modèle de Markov améliore la détection des ARN de grande taille tandis que la Z-valeur calculée à partir d'un modèle basé sur des grammaires pondérées améliore la détection des ARN de petite taille. Nous nous intéressons ensuite, dans une deuxième partie, aux algorithmes de prédiction de structure secondaire avec pseudonoeuds. Nous complètons tout d'abord la classification de Condon et al. en décrivant les structures par leur graphe de cohérence et nous caractérisons également la restriction planaire de la classe de Rivas et Eddy. Nous étudions ensuite le compromis entre complexité des algorithmes existant et la taille de leur espace de prédiction. Nous dénombrons les structures en les codant par des mots de langages algébriques. Nous en déduisons alors des formules asymptotiques de dénombrement. Nous mettons aussi en évidence une bijection entre la classe de Lyngsø et Pedersen et des cartes planaires ainsi qu'une bijection entre la classe des pseudonoeuds indifférenciés, que nous avons introduite, et les arbres ternaires. Nous montrons alors que les différences de compléxité observées des algorithmes de prédiction ne sont pas toujours justifiées par la taille de l'espace de prédiction. A partir de ces grammaires, nous concevons des algorithmes efficaces de génération aléatoire, uniforme ou non uniforme contrôlée, de structures d'ARN avec pseudonoeuds.

The effectiveness of the GRE was measured through a mixed-methods study. Quantitative data was studied to determine a relationship between GRE scores and the completion of higher education. Students and employers were surveyed to clarify a link between the content the GRE measures and the skills that are needed in graduate school and the workforce. In addition, students were asked if test administration, time-constrained questions, and question bias had any effect of their GRE score. Together, these findings were inconclusive and do not suggest that the GRE is effective or ineffective in its measurement of potential graduate students in relation to test content, test administration, and question bias, time-constrained questions, and the accurate measurement of psychometrics.

Cette thèse est une étude systémique de la régulation de la transcription des gènes de la bactérie Buchnera aphidicola vivant en symbiose intracellulaire obligatoire avec le puceron du pois, Acyrthosiphon pisum. Plusieurs études expérimentales antérieures sur ce modèle de symbiose attestent d'une part que la bactérie fournit à son hôte le complément nutritionnel qu'il ne trouve pas dans son alimentation, et d'autre part, que la bactérie adapte cette fourniture aux variations de la demande de son hôte, les mécanismes impliqués dans cette régulation demeurant relativement obscurs. Nous avons structuré notre analyse de la régulation de la transcription chez Buchnera en quatre parties. La première dresse l'inventaire de la machinerie transcriptionnelle de Buchnera. La deuxième partie analyse l'architecture génomique de Buchnera, i.e. l'organisation et l'évolution de sa carte opéronique. Pour cette étude, nous avons été amenés à développer une méthode bayésienne de prédiction d'opérons adaptée à Buchnera, ce qui nous a permis de proposer une nouvelle carte opéronique de la bactérie. La troisième partie porte sur les propriétés structurelles séquence-dépendantes du chromosome de Buchnera. Les résultats obtenus à l'Issue de cette approche ascendante, nous ont amené à construire un premier modèle de réseau de la régulation transcriptionnelle chez Buchnera. Enfin, la quatrième partie est un travail de modélisation suivant une approche descendante. Il s'agit du développement d'une méthode d'inférence de réseau de régulation à partir de données d'expression que nous avons appelée IGOIM. Cette méthode a été validée sur des jeux de données simulées et de la littérature.

L'expression génétique est un processus cellulaire fondamental réglé de manière ne. Les promoteurs inducibles perme ent de perturber l'expression génétique en changeant l'expression d'une protéine par rapport à son niveau physiologique de référence. Ce e propriété en fait un outil incontournable pour décrypter le fonctionnement des processus biologiques via la comparaison du comportement de la cellule sous divers niveaux d'induction. Toutefois, une limite actuelle à l'utilisation des promoteurs inducibles provient de la difficulté à appliquer des perturbations précises et dynamiques. Les deux obstacles principaux étant: (i) la variabilité intercellulaire ainsi qu'à la nature aléatoire de l'expression génétique qui limite la précision de la perturbation appliquée. (ii) la difficulté à prèdire quantitativement le comporteement des systèmes biologiques sur les longues periodes requises pour des objectifs d'expression variables dans le temps. Or des perturbations précises et changeant dans le temps perme ent d'obtenir de riches informations sur la dynamique d'un système biologique. Est présenté ici une plate-forme de contrôle temps réel en boucle fermée qui permet le contrôle quantitatif sur une longue durée de l'expression génétique chez la levure. Ce e plateforme utilise la microscopie par uorescence pour suivre l'expression génétique, un système micro uidique pour interagir avec l'environnement cellulaire ainsi qu'un logiciel perme ant l'analyse d'image en temps réel et le calcul de la stratégie de contrôle à appliquer. Ce système permet le contrôle de l'expression d'un gène chez la levure, tant au niveau d'un population cellulaire qu'au niveau de la cellule seule et ceci pour un objectif d'expression constant ou dépendant du temps. Le système de réponse au chocs hyper-osmotiques de la levure S. cerevisiae (HOG pathway) a été utilisé pourin uencer l'expression génétique. Toutefois, la possibilité d'utiliser un autre système d'induction sans profondes modi cations de la plate-forme est démontrée. De surcroît au développement de ce e plate-forme est également ici démontré la possibilité de contrôler le système HOG. A n de comprendre la dynamique cellulaire et de pouvoir la quanti er, il est nécessaire de pouvoir appliquer des perturbations précises. La plate-forme de contrôle de l'expression génétique présentée ici permet de perturber avec précision le niveau d'expression d'une protéine et représente donc une contribution majeure dans ce e direction.

<p>This dissertation examines congregations' sponsorship of social services for people living with mental disorders. Using data from a nationally representative sample of U.S. congregations, the 2000 US Census, and the 2006 General Social Survey, I address three research questions: What proportion of congregations sponsor services for people living with mental disorders?; How do congregational characteristics affect the likelihood that congregations sponsor these services?; How do neighborhood characteristics and community assessments affect the likelihood that congregations sponsor these services?; Does being a member of a congregation that sponsors these services affect their members' support for government spending on mental health care? The findings indicate that 8% of congregations sponsor services for people living with mental disorders and that religious ideology affects whether congregations sponsor these services. Congregations located in neighborhoods with disadvantaged populations are more likely to sponsor services if they conduct a needs assessment study of their communities while congregations in neighborhoods with advantaged populations are less likely to sponsor services for people living with mental disorders if they conduct a needs assessment study of their communities. Belonging to congregations that sponsor services for people living with mental disorders does not have a direct effect on their members' support for government funding of mental health care. It does, however, have indirect effects. People who belong to congregations that sponsor services for people living with mental disorders and who pray frequently are less likely to support increased government spending on mental health care.</p> / Dissertation

The effect of an imposed magnetic field on the thermal convection between rigid plates heated from below under the influence of gravity is numerically simulated in a computational domain with periodic horizontal extent. The numerical technique is based on solenoidal basis functions satisfying the boundary conditions for both velocity and induced magnetic field. The expansion bases for the thermal field are also constructed to satisfy the boundary conditions. The governing partial differential equations are reduced to a system of ordinary differential equations governing the time evolution of the expansion coefficients under Galerkin projection onto the subspace spanned by the dual bases. In the process, the pressure term in the momentum equation is eliminated. The system validated in the linear regime is then used for some numerical experiments in the nonlinear regime.

Segmentation of sub-cortical Gray Matter (GM) structures in magnetic resonance brain images is crucial in clinic and research for many purposes such as early diagnosis of neurological diseases, guidance of surgical operations and longitudinal volumetric studies. Unfortunately, the algorithms that segment the brain into 3 tissues usually suffer from poor performance in the sub-cortical region. In order to increase the detection of sub-cortical GM structures, an evolutionary hierarchical region merging approach, abbreviated as EHRM, is proposed in this study. Through EHRM, an intensity based region merging is utilized while merging is allowed to proceed among disconnected regions. Texture information is also incorporated into the scheme to prevent the region merging between tissues with similar intensity but different texture properties. The proposed algorithm is tested on real and simulated datasets. The performance is compared with a popular segmentation algorithm, which is also intensity driven: the FAST algorithm [1] in the widely used FSL suite. EHRM is shown to make a significant improvement the detection of sub-cortical GM structures. Average improvements of 10%, 36% and 22% are achieved for caudate, putamen and thalamus respectively. The accuracy of volumetric estimations also increased for GM and WM. Performance of EHRM is robust in presence of bias field. In addition, EHRM operates in O(N) complexity. Furthermore, the algorithm proposed here is simple, because it does not incorporate spatial priors such as an atlas image or intensity priors. With these features, EHRM may become a favorable alternative to the existing brain segmentation tools.

Knowledge is an asset that can give an organization competitive edge. However, knowledge creation is an expensive activity. One of the reasons organizations form knowledge creation collaborations is to share resources that are needed to create knowledge. This dissertation models the dyadic collaborations as games between the partners and arrives at resource-sharing schemes for them. Specifically, the collaborations are modeled as two games- Stackelberg Leader-Follower game and Partnership game. The types of collaborations are distinguished based on the nature of the marginal return functions with respect to knowledge creation investments for each of the collaborating organizations. Three essays are presented and discussed. In Essay 1, collaborations between organizations characterized by decreasing marginal returns with respect to investments are modeled as a partnership game. In Essay 2, collaborations between organizations characterized by increasing marginal returns with respect to investments are modeled as a Stackelberg Leader-Follower game. In Essay 3, collaborations where the leader organization is characterized by decreasing marginal returns with respect to investment and the follower organization is characterized by increasing marginal returns with respect to investments are studied. The solutions for the game in terms of the participation rate, knowledge creation investments, and the system gain are presented for each essay. The results are analyzed and the observations are stated as propositions. The propositions provide guidelines for collaborating organizations to arrive at a resource-sharing scheme. Additionally, the results suggest conditions under which the potential partners collaborate specifically with respect to the participation rate and the system gain. The results of Essays 2 and 3 provide conditions for participation rate. The results of Essay 3 provide the conditions of expected system gain under which the follower organization will collaborate with a potential leader organization. The results have implications for several stages of the alliance management process such as partner selection, gauging the behavior of potential and current partners, and renegotiation of alliance terms.