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Chez les Archaea, tous les processus informationnels, transcription incluse, sont effectués par des protéines proches de celles des Eukarya. Alors que la machinerie transcriptionnelle des archées a été bien caractérisée structurellement et fonctionnellement, très peu d'informations sont disponibles sur la régulation de son activité. En travaillant à la fois avec des modèles cellulaires (crénarchée hyperthermophile Sulfolobus islandicus) et viraux, nous avons pu réaliser une étude approfondie de trois régulateurs transcriptionnels et mieux comprendre les mécanismes de régulation transcriptionnelle chez les archées. Au cours de cette thèse, deux régulateurs viraux, SvtR et AFV1p06, et un régulateur cellulaire, Sta1, ont été étudiés. Concernant SvtR, codé par le virus SIRV1 qui infecte S. islandicus, nous avons poursuivi la recherche précédente, qui avait permis de déterminer sa structure et sa fonction, en nous focalisant sur la caractérisation de l'ensemble de ses cibles dans le génome viral et sur l'étude de son mécanisme d'action. Pour cela, la séquence du site consensus reconnu par SvtR a été établie à l'aide de la mutagénèse systématique d'un de ses sites déjà caractérisés. Ce site est présent dans les promoteurs de dix gènes de SIRV1 montrant que SvtR pourrait réguler l'activité de plus de 20% des gènes viraux. Ses cibles incluent tous les gènes codant pour les protéines de la capside virale. L'analyse fonctionnelle réalisée sur une partie des sites de liaison de SvtR a permis de démontrer qu'il s'agit d'un régulateur polyvalent agissant, selon la cible, en tant que activateur ou répresseur transcriptionnel. En prenant comme modèle le promoteur du gène gp30, nous avons pu démontrer par plusieurs approches que la régulation de ce promoteur inclut la polymérisation de la protéine depuis son site de liaison principal jusqu’à la TATA-box du promoteur. Il s’agit d’un mécanisme de régulation de transcription à distance original et inédit chez les archées. La structure de l’autre régulateur viral étudié, AFV1p06, codé par le virus AFV1 qui infecte Acidianus hospitalis, révèle la présence au sein de cette protéine d’un domaine en doigt de zinc C2H2, considéré jusqu’à présent comme spécifique des eucaryotes. Nous avons démontré la capacité d’AFV1p06 à se lier à l’ADN avec une préférence pour les régions riches en GC. AFV1p06 est la première DNA binding protéine d’archées de ce type caractérisée in vitro. Le troisième régulateur transcriptionnel, Sta1, est codé par le génome des Sulfolobales. Il est capable d’activer la transcription de gènes viraux, ainsi que du gène chromosomique radA en réponse à un dommage à l’ADN. Pour comprendre son rôle dans la cellule, nous avons tenté de réaliser, sans succès, un mutant knock-out du gène sta1 de S. islandicus RYE15A, ce qui indique que le gène sta1 serait un gène essentiel. L’étude de l’interaction hôte-virus sur le modèle S. islandicus LAL14/1 est un des sujets principaux de notre laboratoire. Le séquençage du génome de cette souche a ouvert la voie pour établir un système génétique. Plusieurs mutants KO de LAL14/1 (pyrEF-; ΔCRISPR1) ont été construits. L’impossibilité d’inactiver un autre gène candidat, topR2, codant pour une réverse gyrase, indique qu’il s’agit d’un gène essentiel. La construction du mutant ΔCRISPR1 est la première étape pour obtenir un dérivé de LAL14/1 dépourvu de système CRISPR, un mutant très utile pour mieux comprendre l’implication des CRISPRs dans le phénotype de résistance de LA14/1 au virus SIRV1 et leur rôle chez les archées en général. L’ensemble des résultats de cette thèse contribue à la meilleure compréhension du fonctionnement moléculaire chez les archées et leurs virus. / In Archaea cells all information processes, including transcription, are performed by the Eukarya-like proteins. While the transcriptional machinery of archaea has been well characterized structurally and functionally, very few information concerning the regulation of its activity is available. By working with both cell (crenarchaeota Sulfolobus islandicus) and viral models, we have performed an in-depth study of three transcriptional regulators: two viral regulators, SvtR and AFV1p06, and a cell regulator Sta1. The obtained results allow to better understand the mechanisms of transcriptional regulation in archaea. Concerning the protein SvtR encoded by the virus SIRV1 that infects S. islandicus, we continued the research project that had identified its structure and function. We were focused on identification and characterization of all of SvtR targets in the viral genome and on the study of the mechanisms of regulation. For this purpose, we established the sequence of consensus site recognized by SvtR using systematic mutagenesis of one of its previously characterized binding sites. This site is present in the promoters of 10 genes meaning that SvtR may regulate the activity of more than 20% of SIRV1 genes. Its targets include all known genes encoding proteins of the viral capsid. Functional analysis of SvtR has demonstrated that, according to the target, this protein is a versatile regulator acting as transcriptional activator or repressor. Taking as a model the gp30 gene promoter, we demonstrated by several approaches that regulation of this promoter includes the polymerization of the protein from its primary binding site towards the TATA-box. Such a mechanism of transcriptional regulation is new in archaea. Second, we performed a structural analysis of the protein AFV1p06 encoded by the virus AFV1 which infects Acidianus hospitalis. The structural analysis of AFV1p06 revealed the presence of a C2H2 zinc finger domain regarded hitherto as specific to eukaryotes. We demonstrated that AFV1p06 has ability to bind specifically to DNA sequences rich in GC. AFV1p06 is the first archaeal DNA binding protein with zinc finger domain characterized in vitro. The third transcriptional regulator, Sta1 is encoded by the genome of Sulfolobales. The protein RadA is able to activate the transcription of viral as well as chromosomal genes in response to DNA damage. To understand its role in the cell, we attempted, without success, to knockout the sta1 gene in S. islandicus RYE15A. This result indicates that the sta1 gene is probably essential. The strain S. islandicus LAL14 /1 is a model strain to study host-virus interaction in archaea. The sequencing of the genome of this strain opened the way to establish a genetic system for this model and allowed us to construct knockout mutants for several LAL14/1 genes (pyrEF-; ΔCRISPR1). Our unsuccessful attempts to inactivate topR2, another candidate gene encoding reverse gyrase indicate that topR2 function could be essential. The construction of the ΔCRISPR1 mutant opens the way to obtain a derivative of LAL14/1 entirely lacking the CRISPR system. Such a mutant will be very useful for the future studies of function and role of CRISPRs in archaea in general but also will allow to verify the hypothesis of involvement of CRISPRs in the phenotype of resistance of LA14/1 to SIRV1. All the results of this thesis contribute to an improved understanding of molecular mechanisms in archaeal cells and their viruses.

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Dans le contexte très général de la détection radar, les détecteurs classiques, basés sur l'hypothèse d'un bruit Gaussien, sont souvent mis en défaut dès lors que l'environnement (fouillis de sol, de mer) devient inhomogène, voire impulsionnel, s'écartant très vite du modèle Gaussien. Des modèles physiques de fouillis basés sur les modèles de bruit composé (SIRP, Compound Gaussian Processes) permettent de mieux représenter la réalité (variations spatiales de puissance et nature de fouillis, transitions, ...). Ces modèles dépendent cependant de paramètres (matrice de covariance, loi de texture, paramètres de "disturbance") qu'il devient nécessaire d'estimer. Une fois ces paramètres estimés, il est possible de construire des détecteurs radar optimaux (Generalized Likelihood Ratio Test - Linear Quadratic) pour ces environnements. Cette thèse, qui s'appuie sur ces modèles, propose une analyse complète de diverses procédures d'estimation de matrices de covariance, associées à ce problème de détection. Une étude statistique des principaux estimateurs de matrice de covariance, utilisés actuellement, est réalisée. De plus, un nouvel estimateur est proposé: l'estimateur du point fixe, très attractif grâce à ses bonnes propriétés statistiques et "radaristiques".<br />Elle décrit également les performances et les propriétés théoriques (SIRV-CFAR) du détecteur GLRT-LQ construits avec ces nouveaux estimateurs. En particulier, on montre l'invariance du détecteur à la loi de la texture mais également à la matrice de covariance régissant les propriétés spectrales du fouillis. Ces nouveaux détecteurs sont ensuite analysés sur des données simulées mais également testés sur des données réelles de fouillis de sol.

Chez les Archaea, tous les processus informationnels, transcription incluse, sont effectués par des protéines proches de celles des Eukarya. Alors que la machinerie transcriptionnelle des archées a été bien caractérisée structurellement et fonctionnellement, très peu d'informations sont disponibles sur la régulation de son activité. En travaillant à la fois avec des modèles cellulaires (crénarchée hyperthermophile Sulfolobus islandicus) et viraux, nous avons pu réaliser une étude approfondie de trois régulateurs transcriptionnels et mieux comprendre les mécanismes de régulation transcriptionnelle chez les archées. Au cours de cette thèse, deux régulateurs viraux, SvtR et AFV1p06, et un régulateur cellulaire, Sta1, ont été étudiés. Concernant SvtR, codé par le virus SIRV1 qui infecte S. islandicus, nous avons poursuivi la recherche précédente, qui avait permis de déterminer sa structure et sa fonction, en nous focalisant sur la caractérisation de l'ensemble de ses cibles dans le génome viral et sur l'étude de son mécanisme d'action. Pour cela, la séquence du site consensus reconnu par SvtR a été établie à l'aide de la mutagénèse systématique d'un de ses sites déjà caractérisés. Ce site est présent dans les promoteurs de dix gènes de SIRV1 montrant que SvtR pourrait réguler l'activité de plus de 20% des gènes viraux. Ses cibles incluent tous les gènes codant pour les protéines de la capside virale. L'analyse fonctionnelle réalisée sur une partie des sites de liaison de SvtR a permis de démontrer qu'il s'agit d'un régulateur polyvalent agissant, selon la cible, en tant que activateur ou répresseur transcriptionnel. En prenant comme modèle le promoteur du gène gp30, nous avons pu démontrer par plusieurs approches que la régulation de ce promoteur inclut la polymérisation de la protéine depuis son site de liaison principal jusqu'à la TATA-box du promoteur. Il s'agit d'un mécanisme de régulation de transcription à distance original et inédit chez les archées. La structure de l'autre régulateur viral étudié, AFV1p06, codé par le virus AFV1 qui infecte Acidianus hospitalis, révèle la présence au sein de cette protéine d'un domaine en doigt de zinc C2H2, considéré jusqu'à présent comme spécifique des eucaryotes. Nous avons démontré la capacité d'AFV1p06 à se lier à l'ADN avec une préférence pour les régions riches en GC. AFV1p06 est la première DNA binding protéine d'archées de ce type caractérisée in vitro. Le troisième régulateur transcriptionnel, Sta1, est codé par le génome des Sulfolobales. Il est capable d'activer la transcription de gènes viraux, ainsi que du gène chromosomique radA en réponse à un dommage à l'ADN. Pour comprendre son rôle dans la cellule, nous avons tenté de réaliser, sans succès, un mutant knock-out du gène sta1 de S. islandicus RYE15A, ce qui indique que le gène sta1 serait un gène essentiel. L'étude de l'interaction hôte-virus sur le modèle S. islandicus LAL14/1 est un des sujets principaux de notre laboratoire. Le séquençage du génome de cette souche a ouvert la voie pour établir un système génétique. Plusieurs mutants KO de LAL14/1 (pyrEF-; ΔCRISPR1) ont été construits. L'impossibilité d'inactiver un autre gène candidat, topR2, codant pour une réverse gyrase, indique qu'il s'agit d'un gène essentiel. La construction du mutant ΔCRISPR1 est la première étape pour obtenir un dérivé de LAL14/1 dépourvu de système CRISPR, un mutant très utile pour mieux comprendre l'implication des CRISPRs dans le phénotype de résistance de LA14/1 au virus SIRV1 et leur rôle chez les archées en général. L'ensemble des résultats de cette thèse contribue à la meilleure compréhension du fonctionnement moléculaire chez les archées et leurs virus.

In recent years, Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) has been one of the most important instruments for earth observation, and is increasingly used in various remote sensing applications. Statistical modelling and scattering analysis are two main ways for PolSAR data interpretation, and have been intensively investigated in the past two decades. Moreover, spatial analysis was applied in the analysis of PolSAR data and found to be beneficial to achieve more accurate interpretation results. This thesis focuses on extracting typical spatial information, i.e., edges and regions by exploring the statistical characteristics of PolSAR data. The existing spatial analysing methods are mainly based on the complex Wishart distribution, which well characterizes the inherent statistical features in homogeneous areas. However, the non-Gaussian models can give better representation of the PolSAR statistics, and therefore have the potential to improve the performance of spatial analysis, especially in heterogeneous areas. In addition, the traditional fixed-shape windows cannot accurately estimate the distribution parameter in some complicated areas, leading to the loss of the refined spatial details. Furthermore, many of the existing methods are not spatially adaptive so that the obtained results are promising in some areas whereas unsatisfactory in other areas. Therefore, this thesis is dedicated to extracting spatial information by applying the non-Gaussian statistical models and spatially adaptive strategies. The specific objectives of the thesis include: (1) to develop reliable edge detection method, (2) to develop spatially adaptive superpixel generation method, and (3) to investigate a new framework of region-based segmentation. Automatic edge detection plays a fundamental role in spatial analysis, whereas the performance of classical PolSAR edge detection methods is limited by the fixed-shape windows. Paper 1 investigates an enhanced edge detection method using the proposed directional span-driven adaptive (DSDA) window. The DSDA window has variable sizes and flexible shapes, and can overcome the limitation of fixed-shape windows by adaptively selecting homogeneous samples. The spherically invariant random vector (SIRV) product model is adopted to characterize the PolSAR data, and a span ratio is combined with the SIRV distance to highlight the dissimilarity measure. The experimental results demonstrated that the proposed method can detect not only the obvious edges, but also the tiny and inconspicuous edges in heterogeneous areas. Edge detection and region segmentation are two important aspects of spatial analysis. As to the region segmentation, paper 2 presents an adaptive PolSAR superpixel generation method based on the simple linear iterative clustering (SLIC) framework. In the k-means clustering procedure, multiple cues including polarimetric, spatial, and texture information are considered to measure the distance. Since the constant weighting factor which balances the spectral similarity and spatial proximity may cause over- or under-superpixel segmentation in different areas, the proposed method sets the factor adaptively based on the homogeneity analysis. Then, in heterogeneous areas, the spectral similarity is more significant than the spatial constraint, generating superpixels which better preserved local details and refined structures. Paper 3 investigates another PolSAR superpixel generation method, which is achieved from the global optimization aspect, using the entropy rate method. The distance between neighbouring pixels is calculated based on their corresponding DSDA regions. In addition, the SIRV distance and the Wishart distance are combined together. Therefore, the proposed method makes good use of the entropy rate framework, and also incorporates the merits of the SIRV distance and the Wishart distance. The superpixels are generated in a homogeneity-adaptive manner, resulting in smooth representation of the land covers in homogeneous areas, and well preserved details in heterogeneous areas. / <p>QC 20171123</p>