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Vision has always been one of the most important cognitive tools of human beings. In this regard, the development of image sensors opens up the potential to view objects that our eyes cannot see. One of the most promising capability in some image sensors is their single-photon sensitivity that provides information at the ultimate fundamental limit of light. Time-resolved single-photon avalanche diode (SPAD) image sensors bring a new dimension as they measure the arrival time of incident photons with a precision in the order of hundred picoseconds. In addition to this characteristic, they can be fabricated in complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) technology enabling the integration of complex signal processing blocks at the pixel level. These unique features made CMOS SPAD sensors a prime candidate for a broad spectrum of applications. This thesis is dedicated to the optimization and characterization of quantum imagers based on the SPADs as part of the E.U. funded SUPERTWIN project to surpass the fundamental diffraction limit known as the Rayleigh limit by exploiting the spatio-temporal correlation of entangled photons. The first characterized sensor is a 32×32-pixel SPAD array, named “SuperEllen”, with in-pixel time-to-digital converters (TDC) that measure the spatial cross-correlation functions of a flux of entangled photons. Each pixel features 19.48% fill-factor (FF) in 44.64-μm pitch fabricated in a 150-nm CMOS standard technology. The sensor is fully characterized in several electro-optical experiments, in order to be used in quantum imaging measurements. Moreover, the chip is calibrated in terms of coincidence detection achieving the minimal coincidence window determined by the SPAD jitter. The second developed sensor in the context of SUPERTWIN project is a 224×272-pixel SPAD-based array called “SuperAlice”, a multi-functional image sensor fabricated in a 110-nm CMOS image sensor technology. SuperAlice can operate in multiple modes (time-resolving or photon counting or binary imaging mode). Thanks to the digital intrinsic nature of SPAD imagers, they have an inherent capability to achieve a high frame rate. However, running at high frame rate means high I/O power consumption and thus inefficient handling of the generated data, as SPAD arrays are employed for low light applications in which data are very sparse over time and space. Here, we present three zero-suppression mechanisms to increase the frame rate without adversely affecting power consumption. A row-skipping mechanism that is implemented in both SuperEllen and SuperAlice detects the absence of SPAD activity in a row to increase the duty cycle. A current-based mechanism implemented in SuperEllen ignores reading out a full frame when the number of triggered pixels is less than a user-defined value. A different zero-suppression technique is developed in the SuperAlice chip that is based on jumping through the non-zero pixels within one row. The acquisition of TDC-based SPAD imagers can be speeded up further by storing and processing events inside the chip without the need to read out all data. An on-chip histogramming architecture based on analog counters is developed in a 150-nm CMOS standard technology. The test structure is a 16-bin histogram with 9 bit depth for each bin. SPAD technology demonstrates its capability in other applications such as automotive that demands high dynamic range (HDR) imaging. We proposed two methods based on processing photon arrival times to create HDR images. The proposed methods are validated experimentally with SuperEllen obtaining >130 dB dynamic range within 30 ms of integration time and can be further extended by using a timestamping mechanism with a higher resolution.

Image Super-Resolution (ISR) is a technology that aims to increase image resolution while preserving as much content and detail as possible. In this study, we evaluate four different Deep Learning models (EDSR, LapSRN, ESPCN, and FSRCNN) to determine their effectiveness in increasing the resolution of lowresolution images. The study builds on previous research in the field as well as the results of the comparison between the different deep learning models. The problem statement for this study is: “Which of the four Deep Learning-based models, EDSR, LapSRN, ESPCN, and FSRCNN, generates an upscaled image with the best quality from a low-resolution image on a dataset of Abyssinian cats, with a factor of four, based on quantitative results?” The study utilizes a dataset consisting of pictures of Abyssinian cats to evaluate the performance and results of these different models. Based on the quantitative results obtained from RMSE, PSNR, and Structural Similarity (SSIM) measurements, our study concludes that EDSR is the most effective Deep Learning-based model. / Bildsuperupplösning (ISR) är en teknik som syftar till att öka bildupplösningen samtidigt som så mycket innehåll och detaljer som möjligt bevaras. I denna studie utvärderar vi fyra olika Deep Learning modeller (EDSR, LapSRN, ESPCN och FSRCNN) för att bestämma deras effektivitet när det gäller att öka upplösningen på lågupplösta bilder. Studien bygger på tidigare forskning inom området samt resultatjämförelser mellan olika djupinlärningsmodeller. Problemet som studien tar upp är: “Vilken av de fyra Deep Learning-baserade modellerna, EDSR, LapSRN, ESPCN och FSRCNN generarar en uppskalad bild med bäst kvalité, från en lågupplöst bild på ett dataset med abessinierkatter, med skalningsfaktor fyra, baserat på kvantitativa resultat?” Studien använder en dataset av bilder på abyssinierkatter för att utvärdera prestandan och resultaten för dessa olika modeller. Baserat på de kvantitativa resultaten som erhölls från RMSE, PSNR och Structural Similarity (SSIM) mätningar, drar vår studie slutsatsen att EDSR är den mest effektiva djupinlärningsmodellen.

A near-field technique known as evanescent interferometric lithography allows for high resolution imaging. However its primary limitation is that the image exponentially decays within the photoresist due to physical limits. This thesis aims to overcome this limitation and presents a method to considerably enhance the depth of focus of images created using evanescent interferometric lithography by using a material underlay beneath the photoresist. A key enabler of this is the understanding that evanescent fields couple to surface states and operating within proximity of a resonance, the strength of the coupling allows for considerable energy extraction from the incident beam and redistribution of this energy in a photoresist cavity. This led to the analysis of the Fresnel equations, which suggested that such coupling was in fact the result of an enhanced reflectance that takes place at boundaries of carefully chosen materials. While it is known that metals and lossy dielectrics result in surface plasmon polaritons (SPP) and surface exciton polaritons (SEP) as conventional solutions to the Fresnel reflection equations for the TM polarization of light, there is no such naturally occurring surface state that allows evanescent wave enhancement with the TE polarization of light. Further investigation of the Fresnel reflection equations revealed both for TM and TE that in fact another solution exists that is but unconventional to enhance the reflectivity. This solution requires that one of the media have a negative loss. This is a new type of surface resonance that requires that one of the media be a gain medium; not one in the optical pumped sense but one that would naturally supply energy to a wave to make it grow. This new surface resonance is also a key result of this thesis. Clearly, however this is only a hypothetical solution as a real gain medium would violate the conservation of energy. However, as it is only the reflectance of this gain medium that is useful for evanescent wave enhancement, in fact a multilayered stack consisting of naturally occurring materials is one way to achieve the desired reflectivity. This would of course be only an emulation of the reflectivity aspect of the gain medium. This multilayered stack is then an effective gain medium for the reflectivity purposes when imaging is carried out at a particular NA at a particular wavelength. This proposal is also a key idea of this thesis. At λ = 193 nm, this method was used to propose a feasible design to image high resolution structures, NA = 1.85 at an aspect ratio of ~3.2. To experimentally demonstrate the enhancements, a new type of solid immersion test bed, the solid immersion Lloyd's mirror interference lithography test-bed was constructed. High quality line and space patterns with a half-pitch of 55.5 nm were created using λ = 405 nm, corresponding to a NA of 1.824, that is well in the evanescent regime of light. Image depths of 33-40 nm were seen. Next, the evanescent image was coupled to an effective gain medium made up of a thin layer of hafnium oxide (HfO) upon silicon dioxide (SiO2). This resulted in a considerable depth enhancement, and 105 nm tall structures were imaged. The work in this thesis details the construction of the solid immersion lithography test-bed, describes the implementation of the modeling tools, details the theory and analysis required to achieve the relevant solutions and understanding of the physical mechanism and finally experimentally demonstrates an enhancement that allows evanescent interferometric lithography beyond conventional limits.

Le domaine de la microscopie de fluorescence a connu une réelle révolution ces dernières années, permettant d'atteindre des résolutions nanométriques, bien en dessous de la limite de diffraction prédite par Abbe il y a plus d’un siècle. Les techniques basées sur la localisation de molécules individuelles telles que le PALM (Photo-Activation Light Microscopy) ou le (d)STORM (direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) permettent la reconstruction d’images d’échantillons biologiques en 2 et 3 dimensions, avec des résolutions quasi-moléculaires. Néanmoins, même si ces techniques nécessitent une instrumentation relativement simple, elles requièrent des traitements informatiques conséquents, limitant leur utilisation en routine. En effet, plusieurs dizaines de milliers d’images brutes contenant plus d’un million de molécules doivent être acquises et analysées pour reconstruire une seule image. La plupart des outils disponibles nécessitent une analyse post-acquisition, alourdissant considérablement le processus d’acquisition. Par ailleurs la quantification de l’organisation, de la dynamique mais aussi de la stœchiométrie des complexes moléculaires à des échelles nanométriques peut constituer une clé déterminante pour élucider l’origine de certaines maladies. Ces nouvelles techniques offrent de telles capacités, mais les méthodes d’analyse pour y parvenir restent à développer. Afin d’accompagner cette nouvelle vague de microscopie de localisation et de la rendre utilisable en routine par des expérimentateurs non experts, il est primordial de développer des méthodes de localisation et d’analyse efficaces, simples d’emploi et quantitatives. Dans le cadre de ce travail de thèse, nous avons développé dans un premier temps une nouvelle technique de localisation et reconstruction en temps réel basée sur la décomposition en ondelettes et l‘utilisation des cartes GPU pour la microscopie de super-résolution en 2 et 3 dimensions. Dans un second temps, nous avons mis au point une méthode quantitative basée sur la visualisation et la photophysique des fluorophores organiques pour la mesure de la stœchiométrie des récepteurs AMPA dans les synapses à l’échelle nanométrique. / The field of fluorescence microscopy has witnessed a real revolution these last few years, allowing nanometric spatial resolutions, well below the diffraction limit predicted by Abe more than a century ago. Single molecule-based super-resolution techniques such as PALM (Photo-Activation Light Microscopy) or (d)STORM (direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) allow the image reconstruction of biological samples in 2 and 3 dimensions, with close to molecular resolution. However, while they require a quite straightforward instrumentation, they need heavy computation, limiting their use in routine. In practice, few tens of thousands of raw images with more than one million molecules must be acquired and analyzed to reconstruct a single super-resolution image. Most of the available tools require post-acquisition processing, making the acquisition protocol much heavier. In addition, the quantification of the organization, dynamics but also the stoichiometry of biomolecular complexes at nanometer scales can be a key determinant to elucidate the origin of certain diseases. Novel localization microscopy techniques offer such capabilities, but dedicated analysis methods still have to be developed. In order to democratize this new generation of localization microscopy techniques and make them usable in routine by non-experts, it is essential to develop simple and easy to use localization and quantitative analysis methods. During this PhD thesis, we first developed a new technique for real-time localization and reconstruction based on wavelet decomposition and the use of GPU cards for super-resolution microscopy in 2 and 3 dimensions. Second, we have proposed a quantitative method based on the visualization and the photophysics of organic fluorophores for measuring the stoichiometry of AMPA receptors in synapses at the molecular scale.

Il est bien admis que la compréhension de la structuration moléculaire à l’intérieur des cellules neuronales est essentielle pour appréhender le fonctionnement du cerveau. Pour cette raison, l’étude de l’organisation des molécules clés neuronales et synaptiques contribue grandement à comprendre le mystère du cerveau. AMPA sont des récepteurs ionotropiques du glutamate jouent le rôle central dans la plasticité synaptique et la transmission synaptique basale dans le système nerveux central. Distribution des récepteurs AMPA sur la membrane neuronale est remarquablement hétérogène. Ils sont organisés en agrégats fonctionnels distincts, appelés nanodomaines. Des travaux antérieurs ont montré que Neuroligin, la molécule d’adhésion post-synaptique, ancres récepteurs AMPA par PSD95 dans la membrane post-synaptique et constitue en même temps un complexe d’adhésion trans-synaptique avec présynaptique Neurexin, impliqué dans le recrutement de machines de libération vésiculaire sur le site présynaptique. De cette façon, NRLG fonctionnellement organise synapses par la poste de recrutement de molécules présynaptiques essentielles pour réponse synaptique. Ici, nous avons étudié l’effet de la modulation de NRLG1 (modification du niveau d’expression ou de l’activité) sur le dynamique et nano-organisation des récepteurs AMPA au niveau des synapses individuelles. Notre hypothèse est que le complexe NRX-NRG pourrait être impliquée dans la localisation précise des récepteurs post-synaptiques et son apposition avec zone active présynaptique, jouant ainsi le rôle important dans la transduction du signal approprié. Taille de la densité post-synaptique (PSD) est de l’ordre de 500 nm, alors que diamètre moyen des nanodomaines AMPAR 100 nm. Une telle petite dimension nécessitait l’application de techniques de microscopie de super-résolution, dont la résolution de l’ordre de 20-40 nm est presque un ordre de grandeur mieux que microscopie fluorescence limitée par la diffraction. Nanoscopie fluorescence permettent visualiser des cellules jusqu’au niveau presque moléculaire. Pour atteindre mes objectifs, j’ai mis en place différents nanoscopies de localisation d’une seule molécule, qui s’appuient sur séparés dans l’espace et le temps de détection de population choisi de sondes de fluorescence. Il a été proposé que le trafic membranaire des récepteurs de neurotransmetteurs peut contribuer à la modulation de l’efficacité synaptique. J’ai sondé propriétés diffusionnelles des récepteurs AMPA avec suivi de particules unique, qui a été pendant longtemps appliqué pour sonder l’hétérogénéité de la membrane cellulaire. Localisation relative des biomolécules à la base de la compréhension de leur relation fonctionnelle. Il est bien admis que la juxtaposition de deux objets, ainsi que leur colocalisation, peuvent témoigner de leur association. Avec les récents développements dans l’acquisition multi couleur de la molécule unique et images de super-résolution à base d’ensemble, il est maintenant possible d’explorer la colocalisation à l’échelle nanométrique entre biomolécules dans des cellules vivantes et fixe. Malgré l’ la popularité et l’application très répandue, il n’existe que quelques paradigmes d’analyse quantitative pour la colocalisation des images multicolores super-résolution. Ici, avec l’aide de paradigmes conventionnels de mesure de la colocalisation et statistiques multivariées, nous analysons et présentons en isolement l’échelle du détail et proximité des macromolécules au sein de zones fonctionnelles de synapses. En outre, nous utilisons ces paradigmes pour évaluer marqueurs fluorescents impliqués dans la production de routine de la molécule unique fondée images super-résolution. Nous étendons notre analyse élucider en profondeur le co-agrégation des molécules clés synaptiques, PSD95 et récepteurs AMPA, qui sont impliqués dans l’organisation synaptique et transmission basale. / The brain is made of complex networks of interconnected neuronal cells. All our mental activities are underlain by electrochemical signals passing through dedicated neuronal circuits. Climbing further up on the complexity ladder, information processing by neurons is performed by multiple molecules assembling and interacting together. It is well accepted that the understanding of the molecular structuring inside neuronal cells is essential to apprehend functioning of the brain. For this reason, study of the organization of the key neuronal and synaptic molecules greatly contributes to understand the mystery of the brain. AMPA receptors (AMPARs) are ionotropic glutamate receptors that play a central role in synaptic plasticity and basal synaptic transmission in the central nervous system. The distribution of AMPARs on the neuronal membrane is remarkably heterogeneous. They are organized in distinct functional aggregates, called nanodomains. Previous work demonstrate that the postsynaptic adhesion molecule Neuroligin (NRLG) anchors AMPARs through PSD-95 in the postsynaptic membrane while simultaneously forming a trans-synaptic adhesion complex with presynaptic Neurexin (NRX), and recruiting vesicular release machinery at the presynaptic site. In this way, NRLG functionally organizes synapses by recruiting post and pre-synaptic molecules essential for regulation of synaptic responses. Here we studied the effect of NRLG modulation (modification of expression level or activity) on AMPAR nano-dynamics and nano-organization at individual synapses. Our hypothesis is that the NRX-NRLG complex could be involved in the precise localization of postsynaptic receptors and their apposition with the neurotransmitter release sites in the presynaptic active zone, thus playing important role in proper signal transduction. The size of the postsynaptic density (PSD) is in the order of 500 nm, whereas the average diameter of AMPAR nanodomains 100 nm. Such small dimension necessitated the application of super-resolution microscopy techniques, whose resolution in the range of 20-40 nm is almost an order of magnitude better than diffraction limited fluorescence microscopy. Probe-based far-field fluorescence nanoscopies allow visualizing cells down to almost molecular level. To achieve my goals, I implemented different single-molecule localization nanoscopies which rely on the detection of selected populations of fluorescence probes that are separated in space and time. It was proposed that membrane trafficking of neurotransmitter receptors may contribute to modulation of synaptic efficacy. I have probed diffusional properties of AMPARs with single particle tracking, which has long been applied to probe heterogeneity of the cell membrane. Relative localization of biomolecules provides the basis for understanding their functional relationship. It is well accepted that the juxtaposition of two objects, as well as their colocalization, may give evidence of their association. With the recent developments in multi-color acquisition of single molecule and ensemble based super resolution images, it is now possible to explore the colocalization at the nanoscale between biomolecules in live and fixed cells. Despite the popularity and wide spread application of super resolution imaging, there exist only a few quantitative analysis paradigms for the colocalization of multicolor super-resolution images. Here, with the aid of conventional colocalization measurement paradigms and multivariate statistics, we analyze and report in detail the scale segregation and proximity of macromolecules within functional zones of synapses. Furthermore, we use these paradigms to evaluate fluorescent tags involved in the routine generation of single molecule based super-resolution images. We extend our analysis to elucidate in depth the co-aggregation and clustering of two key synaptic molecules, PSD95 and AMPARs, which are involved in basal synaptic organization and transmission.

L’imagerie acoustique est une technique performante pour la localisation et la reconstruction de puissance des sources acoustiques en utilisant des mesures limitées au réseau des microphones. Elle est largement utilisée pour évaluer l’influence acoustique dans l’industrie automobile et aéronautique. Les méthodes d’imagerie acoustique impliquent souvent un modèle direct de propagation acoustique et l’inversion de ce modèle direct. Cependant, cette inversion provoque généralement un problème inverse mal-posé. Par conséquent, les méthodes classiques ne permettent d’obtenir de manière satisfaisante ni une haute résolution spatiale, ni une dynamique large de la puissance acoustique. Dans cette thèse, nous avons tout d’abord nous avons créé un modèle direct discret de la puissance acoustique qui devient alors à la fois linéaire et déterminé pour les puissances acoustiques. Et nous ajoutons les erreurs de mesures que nous décomposons en trois parties : le bruit de fond du réseau de capteurs, l’incertitude du modèle causée par les propagations à multi-trajets et les erreurs d’approximation de la modélisation. Pour la résolution du problème inverse, nous avons tout d’abord proposé une approche d’hyper-résolution en utilisant une contrainte de parcimonie, de sorte que nous pouvons obtenir une plus haute résolution spatiale robuste à aux erreurs de mesures à condition que le paramètre de parcimonie soit estimé attentivement. Ensuite, afin d’obtenir une dynamique large et une plus forte robustesse aux bruits, nous avons proposé une approche basée sur une inférence bayésienne avec un a priori parcimonieux. Toutes les variables et paramètres inconnus peuvent être estimées par l’estimation du maximum a posteriori conjoint (JMAP). Toutefois, le JMAP souffrant d’une optimisation non-quadratique d’importants coûts de calcul, nous avons cherché des solutions d’accélération algorithmique: une approximation du modèle direct en utilisant une convolution 2D avec un noyau invariant. Grâce à ce modèle, nos approches peuvent être parallélisées sur des Graphics Processing Unit (GPU) . Par ailleurs, nous avons affiné notre modèle statistique sur 2 aspects : prise en compte de la non stationarité spatiale des erreurs de mesures et la définition d’une loi a priori pour les puissances renforçant la parcimonie en loi de Students-t. Enfin, nous ont poussé à mettre en place une Approximation Variationnelle Bayésienne (VBA). Cette approche permet non seulement d’obtenir toutes les estimations des inconnues, mais aussi de fournir des intervalles de confiance grâce aux paramètres cachés utilisés par les lois de Students-t. Pour conclure, nos approches ont été comparées avec des méthodes de l’état-de-l’art sur des données simulées, réelles (provenant d’essais en soufflerie chez Renault S2A) et hybrides. / Acoustic imaging is an advanced technique for acoustic source localization and power reconstruction using limited measurements at microphone sensor array. This technique can provide meaningful insights into performances, properties and mechanisms of acoustic sources. It has been widely used for evaluating the acoustic influence in automobile and aircraft industries. Acoustic imaging methods often involve in two aspects: a forward model of acoustic signal (power) propagation, and its inverse solution. However, the inversion usually causes a very ill-posed inverse problem, whose solution is not unique and is quite sensitive to measurement errors. Therefore, classical methods cannot easily obtain high spatial resolutions between two close sources, nor achieve wide dynamic range of acoustic source powers. In this thesis, we firstly build up a discrete forward model of acoustic signal propagation. This signal model is a linear but under-determined system of equations linking the measured data and unknown source signals. Based on this signal model, we set up a discrete forward model of acoustic power propagation. This power model is both linear and determined for source powers. In the forward models, we consider the measurement errors to be mainly composed of background noises at sensor array, model uncertainty caused by multi-path propagation, as well as model approximating errors. For the inverse problem of the acoustic power model, we firstly propose a robust super-resolution approach with the sparsity constraint, so that we can obtain very high spatial resolution in strong measurement errors. But the sparsity parameter should be carefully estimated for effective performance. Then for the acoustic imaging with large dynamic range and robustness, we propose a robust Bayesian inference approach with a sparsity enforcing prior: the double exponential law. This sparse prior can better embody the sparsity characteristic of source distribution than the sparsity constraint. All the unknown variables and parameters can be alternatively estimated by the Joint Maximum A Posterior (JMAP) estimation. However, this JMAP suffers a non-quadratic optimization and causes huge computational cost. So that we improve two following aspects: In order to accelerate the JMAP estimation, we investigate an invariant 2D convolution operator to approximate acoustic power propagation model. Owing to this invariant convolution model, our approaches can be parallelly implemented by the Graphics Processing Unit (GPU). Furthermore, we consider that measurement errors are spatially variant (non-stationary) at different sensors. In this more practical case, the distribution of measurement errors can be more accurately modeled by Students-t law which can express the variant variances by hidden parameters. Moreover, the sparsity enforcing distribution can be more conveniently described by the Student's-t law which can be decomposed into multivariate Gaussian and Gamma laws. However, the JMAP estimation risks to obtain so many unknown variables and hidden parameters. Therefore, we apply the Variational Bayesian Approximation (VBA) to overcome the JMAP drawbacks. One of the fabulous advantages of VBA is that it can not only achieve the parameter estimations, but also offer the confidential interval of interested parameters thanks to hidden parameters used in Students-t priors. To conclude, proposed approaches are validated by simulations, real data from wind tunnel experiments of Renault S2A, as well as the hybrid data. Compared with some typical state-of-the-art methods, the main advantages of proposed approaches are robust to measurement errors, super spatial resolutions, wide dynamic range and no need for source number nor Signal to Noise Ration (SNR) beforehand.

Au cours de ce travail de thèse expérimental, nous nous sommes intéressés à l’étude de la localisation nucléaire et nucléolaire de la protéine de la nucléocapside (NC) du VIH-1. Des études antérieures menées au laboratoire avaient mis en évidence une très forte accumulation de la NC dans les nucléoles. Ce compartiment nucléaire est connu pour être ciblé par de nombreux virus afin de promouvoir leur réplication. Des expériences de microscopie électronique avaient révélé la structure complexe du nucléole et montré qu’il est composé de trois sous-compartiments : les centres fibrillaires, le compartiment fibrillaire dense et le compartiment granulaire dans lesquels se déroule la synthèse des ribosomes. Afin de caractériser la localisation de la NC dans ces trois sous-compartiments, nous avons développé une approche de microscopie optique à haute résolution permettant d’obtenir des images à deux couleurs avec une résolution spatiale améliorée. Pour cela, nous avons mis au point un protocole qui permet d’utiliser simultanément une protéine fluorescente photocommutable et un fluorophore organique introduit par immunomarquage. Après avoir minimisé les aberrations optiques et corrigé les dérives mécaniques inhérentes au montage, nous avons visualisé simultanément la localisation de la NC surexprimée dans des cellules HeLa avec des marqueurs spécifiques des trois sous-compartiments nucléolaires (immunomarquage). La microscopie de fluorescence à haute résolution a permis de résoudre pour la première fois les différents compartiments et de montrer que la NC se localise préférentiellement dans le compartiment granulaire. Finalement, des expériences préliminaires avec des cellules vivantes ont permis de mettre en évidence que la NC est transportée de manière active dans le noyau et qu’elle pourrait interagir directement avec des protéines nucléolaires / During this experimental thesis work, we investigated the nuclear and nucleolar localization of the nucleocapsid protein (NC) of HIV-1. Previous studies performed in our laboratory evidenced a strong accumulation of NC in a subnuclear structure called nucleolus. Playing role in multiple cellular processes, nucleolus is often targeted by viruses to promote their replication. Electron microscopy revealed three nucleolar components (fibrillar centers, dense fibrillar component and granular component) associated to specific steps of the ribosome biogenesis. To characterize the distribution of the NC in these three sub-compartments and therefore shed light on the nucleolar localization of NC during the replication cycle, we developed a high-resolution optical microscopy approach. After having minimized the optical aberrations and corrected the mechanical drifts inherent to the imaging setup, the NC-mEos2 fusion protein overexpressed in HeLa cells was visualized simultaneously with immunolabeled nucleolar markers. The use of high-resolution fluorescence microscopy enabled us to resolve for the first time the three nucleolar compartments and to demonstrate the preferential localization of NC in the granular compartment of nucleolus. Finally, preliminary experiments performed with living cells showed that NC is actively transported in the nucleus and therefore may interact directly with nucleolar proteins.

Mes travaux de thèse portent sur l’application de la théorie de l’échantillonnagecompressif (Compressed Sensing ou Compressive Sampling, CS) à la microscopie defluorescence, domaine en constante évolution et outil privilégié de la recherche fondamentaleen biologie. La récente théorie du CS a démontré que pour des signauxparticuliers, dits parcimonieux, il est possible de réduire la fréquence d’échantillonnagede l’information à une valeur bien plus faible que ne le prédit la théorie classiquede l’échantillonnage. La théorie du CS stipule qu’il est possible de reconstruireun signal, sans perte d’information, à partir de mesures aléatoires fortement incomplèteset/ou corrompues de ce signal à la seule condition que celui-ci présente unestructure parcimonieuse.Nous avons développé une approche expérimentale inédite de la théorie du CSà la microscopie de fluorescence, domaine où les signaux sont naturellement parcimonieux.La méthode est basée sur l’association d’une illumination dynamiquestructurée à champs large et d’une détection rapide à point unique. Cette modalitépermet d’inclure l’étape de compression pendant l’acquisition. En outre, nous avonsmontré que l’introduction de dimensions supplémentaires (2D+couleur) augmentela redondance du signal, qui peut être pleinement exploitée par le CS afin d’atteindredes taux de compression très importants.Dans la continuité de ces travaux, nous nous sommes intéressés à une autre applicationdu CS à la microscopie de super résolution, par localisation de moléculesindividuelles (PALM/STORM). Ces nouvelles techniques de microscopie de fluorescenceont permis de s’affranchir de la limite de diffraction pour atteindre des résolutionsnanométriques. Nous avons exploré la possibilité d’exploiter le CS pour réduiredrastiquement les temps d’acquisition et de traitement.Mots clefs : échantillonnage compressif, microscopie de fluorescence, parcimonie,microscopie de super résolution, redondance, traitement du signal, localisation demolécules uniques, bio-imagerie / My PhD work deals with the application of Compressed Sensing (or CompressiveSampling, CS) in fluorescence microscopy as a powerful toolkit for fundamental biologicalresearch. The recent mathematical theory of CS has demonstrated that, for aparticular type of signal, called sparse, it is possible to reduce the sampling frequencyto rates well below that which the sampling theorem classically requires. Its centralresult states it is possible to losslessly reconstruct a signal from highly incompleteand/or inaccurate measurements if the original signal possesses a sparse representation.We developed a unique experimental approach of a CS implementation in fluorescencemicroscopy, where most signals are naturally sparse. Our CS microscopecombines dynamic structured wide-field illumination with fast and sensitive singlepointfluorescence detection. In this scheme, the compression is directly integratedin the measurement process. Additionally, we showed that introducing extra dimensions(2D+color) results in extreme redundancy that is fully exploited by CS to greatlyincrease compression ratios.The second purpose of this thesis is another appealing application of CS forsuper-resolution microscopy using single molecule localization techniques (e.g.PALM/STORM). This new powerful tool has allowed to break the diffraction barrierdown to nanometric resolutions. We explored the possibility of using CS to drasticallyreduce acquisition and processing times.