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Showing 101 to 105 of 105 (0.01 seconds)| 101 |
Structure et dynamique de protéines intrinsèquement désordonnées : Caractérisation par une approche combinant dynamique moléculaire avancée et SAXS / Structure and dynamic of intrinsically disordered proteins : Characterization by an approach combining advanced molecular dynamics and small angle Xray scattering (SAXS)Chan Yao Chong, Maud 15 October 2019 (has links)
Le travail de thèse consistera à explorer et caractériser l'ensemble conformationnel de protéines intrinsèquement désordonnées (IDPs) en utilisant plusieurs techniques complémentaires, notamment des simulations avancées de dynamique moléculaire et la diffusion des rayons X aux petits angles (SAXS). Les IDPs sont des protéines possédant une ou plusieurs régions n'ayant pas de structures secondaires stables lorsqu'elles sont isolées, mais pouvant en adopter lors de leur association avec de multiples autres protéines. La question, à laquelle ce travail souhaite répondre dans le cas de trois IDPs, est de savoir si ces éléments de structures secondaires, formés à l'interfaces des complexes protéine-protéine, pré-existent de façon transitoire, ou non, à l'état non-lié des IDPs en solution. S'il est possible d'identifier et de caractériser ces éléments de reconnaissance moléculaire dans les IDPs isolées, alors les résultats de ce travail permettront de guider par la suite la détermination des structures de complexes protéiques impliquant des IDPs. / The PhD work will consist in exploring and characterizing the conformational ensemble of intrinsically disordered proteins (IDPs), by using several complementary methods, including enhanced molecular dynamics simulations and small angle X-ray scattering (SAXS). IDPs are proteins having one or several regions that lack stable secondary structures in the unbound state, but which can adopt various structured conformations to bind other proteins. In the case of three IDPs, the project aims to answer the question of whether these secondary structures formed at the protein-protein interfaces transiently pre-exist or not in the unbound state of solvated IDPs. If it is possible to identify and characterize these molecular recognition features (MoRFs) in the IDP unbound state, then the results of this work will subsequently help to determine the structures of protein complexes involving IDPs.
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Aggregation and Gelation in Random Networks / Aggregation und Gelation in zufälligen NetzwerkenUlrich, Stephan 03 March 2010 (has links)
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Study of organic matter decomposition under geological conditions from replica exchange molecular dynamics simulations / Etude de la décomposition de matière organique dans des conditions géologiques par simulations numériques de replica exchange molecular dynamicsAtmani, Léa 15 May 2017 (has links)
Pétrole et gaz proviennent de la décomposition de la matière organique dans la croûte terrestre. En s’enfouissant, les résidus organiques se décomposent en un solide poreux et carboné, appelé kérogène et en un fluide composé d’hydrocarbures et de petites molécules telles que de l’eau. Le processus de formation du kérogène n’est pas totalement élucidé et une modélisation aiderait à une meilleure compréhension à la fois de sa structure et de sa composition et serait utile à l’industrie pétrolière.Dans le présent travail, nous adoptons une approche thermodynamique ayant pour but, à l’aide de simulations numériques, de d’étudier la décomposition de précurseurs de kérogène d’un type donné –ici le type III- dans les conditions d’un réservoir géologique. La méthode dite de Replica Exchange Molecular Dynamics (REMD) est appliquée pour étudier la décomposition de cristaux de cellulose et de lignine. Le potentiel d’interaction ReaxFF et le code LAMMPS sont utilisés. La REMD est une façon de surmonter de larges barrières d’énergie libre, en améliorant l’échantillonnage de configurations d’une dynamique moléculaire conventionnelle à température constante, en utilisant des états générés à températures supérieures.En fin de simulation, les systèmes ont atteint un état d’équilibre entre deux phases : une phase riche en carbone, composée d’amas de macromolécules, que nous appelons « solide » et d’une phase riche en oxygène et en hydrogène, composée de petites molécules, que nous dénommons « fluide ». L’évolution des parties solides de nos systèmes coïncide avec celle d’échantillons naturels de kérogènes de type III. / In deep underground, organic residues decompose into a carbonaceous porous solid, called kerogen and a fluid usually composed of hydrocarbons and other small molecules such as water, carbon monoxide. The formation process of the kerogen remains poorly understood. Modeling its geological maturation could widen the understanding of both structure and composition of kerogen, and could be useful to oil and gas industry.In this work we adopt a purely thermodynamic approach in which we aim, through molecular simulations, at determining the thermodynamic equilibrium corresponding to the decomposition of given organic precursors of a specific type of kerogen –namely type III- under reservoir conditions. Starting from cellulose and lignin crystal structures we use replica exchange molecular dynamics (REMD) simulations, using the reactive force field ReaxFF and the open-source code LAMMPS. The REMD method is a way ofovercoming large free energy barriers, by enhancing the configurational sampling of a conventional constant temperature MD using states from higher temperatures.At the end of the simulations, we have reached for both systems, a stage where they can clearly be cast into two phases: a carbon-rich phase made of large molecular clusters that we call here the "solid" phase, and a oxygen and hydrogen rich phase made of small molecules that we call "fluid" phase.The evolution of solid parts for both systems and the natural evolution of a type III kerogen clearly match. Evolution of our systems follows the one of natural samples, as well as the one of a type III kerogen submitted to an experimental confined pyrolysis.
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Non-convex Bayesian Learning via Stochastic Gradient Markov Chain Monte CarloWei Deng (11804435) 18 December 2021 (has links)
<div>The rise of artificial intelligence (AI) hinges on the efficient training of modern deep neural networks (DNNs) for non-convex optimization and uncertainty quantification, which boils down to a non-convex Bayesian learning problem. A standard tool to handle the problem is Langevin Monte Carlo, which proposes to approximate the posterior distribution with theoretical guarantees. However, non-convex Bayesian learning in real big data applications can be arbitrarily slow and often fails to capture the uncertainty or informative modes given a limited time. As a result, advanced techniques are still required.</div><div><br></div><div>In this thesis, we start with the replica exchange Langevin Monte Carlo (also known as parallel tempering), which is a Markov jump process that proposes appropriate swaps between exploration and exploitation to achieve accelerations. However, the na\"ive extension of swaps to big data problems leads to a large bias, and the bias-corrected swaps are required. Such a mechanism leads to few effective swaps and insignificant accelerations. To alleviate this issue, we first propose a control variates method to reduce the variance of noisy energy estimators and show a potential to accelerate the exponential convergence. We also present the population-chain replica exchange and propose a generalized deterministic even-odd scheme to track the non-reversibility and obtain an optimal round trip rate. Further approximations are conducted based on stochastic gradient descents, which yield a user-friendly nature for large-scale uncertainty approximation tasks without much tuning costs. </div><div><br></div><div>In the second part of the thesis, we study scalable dynamic importance sampling algorithms based on stochastic approximation. Traditional dynamic importance sampling algorithms have achieved successes in bioinformatics and statistical physics, however, the lack of scalability has greatly limited their extensions to big data applications. To handle this scalability issue, we resolve the vanishing gradient problem and propose two dynamic importance sampling algorithms based on stochastic gradient Langevin dynamics. Theoretically, we establish the stability condition for the underlying ordinary differential equation (ODE) system and guarantee the asymptotic convergence of the latent variable to the desired fixed point. Interestingly, such a result still holds given non-convex energy landscapes. In addition, we also propose a pleasingly parallel version of such algorithms with interacting latent variables. We show that the interacting algorithm can be theoretically more efficient than the single-chain alternative with an equivalent computational budget.</div>
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Energy-aware scheduling : complexity and algorithms / Ordonnancement sous contrainte d'énergie : complexité et algorithmesRenaud-Goud, Paul 05 July 2012 (has links)
Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à des problèmes d'ordonnancement sous contrainte d'énergie, puisque la réduction de l'énergie est devenue une nécessité, tant sur le plan économique qu'écologique. Dans le premier chapitre, nous exhibons des bornes strictes sur l'énergie d'un algorithme classique qui minimise le temps d'exécution de tâches indépendantes. Dans le second chapitre, nous ordonnançons plusieurs applications chaînées de type « streaming », et nous étudions des problèmes contraignant l'énergie, la période et la latence. Nous effectuons une étude de complexité exhaustive, et décrivons les performances de nouvelles heuristiques. Dans le troisième chapitre, nous étudions le problème de placement de répliques dans un réseau arborescent. Nous nous plaçons dans un cadre dynamique, et nous bornons à minimiser l'énergie. Après une étude de complexité, nous confirmons la qualité de nos heuristiques grâce à un jeu complet de simulations. Dans le quatrième chapitre, nous revenons aux applications « streaming », mais sous forme de graphes série-parallèles, et nous tentons de les placer sur un processeur multi-cœur. La découverte d'un algorithme polynomial sur un problème simple nous permet la conception d'heuristiques sur le problème le plus général dont nous avons établi la NP-complétude. Dans le cinquième chapitre, nous étudions des bornes énergétiques de politiques de routage dans des processeurs multi-cœurs, en comparaison avec le routage classique XY, et développons de nouvheuristiques de routage. Dans le dernier chapitre, nous étudions expérimentalement le placement d'applications sous forme de DAG sur des machines réelles. / In this thesis we have tackled a few scheduling problems under energy constraint, since the energy issue is becoming crucial, for both economical and environmental reasons. In the first chapter, we exhibit tight bounds on the energy metric of a classical algorithm that minimizes the makespan of independent tasks. In the second chapter, we schedule several independent but concurrent pipelined applications and address problems combining multiple criteria, which are period, latency and energy. We perform an exhaustive complexity study and describe the performance of new heuristics. In the third chapter, we study the replica placement problem in a tree network. We try to minimize the energy consumption in a dynamic frame. After a complexity study, we confirm the quality of our heuristics through a complete set of simulations. In the fourth chapter, we come back to streaming applications, but in the form of series-parallel graphs, and try to map them onto a chip multiprocessor. The design of a polynomial algorithm on a simple problem allows us to derive heuristics on the most general problem, whose NP-completeness has been proven. In the fifth chapter, we study energy bounds of different routing policies in chip multiprocessors, compared to the classical XY routing, and develop new routing heuristics. In the last chapter, we compare the performance of different algorithms of the literature that tackle the problem of mapping DAG applications to minimize the energy consumption.
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