Natural or man-made disasters result in unfortunate events around the nation every year. Such extreme events necessitate the short-notice or no-notice evacuation of a large population from the stricken area. This research presents an optimization modeling technique to develop an evacuation plan for transit-dependent residents during no-notice disaster situation. The proposed plan relies on the application of existing public transit system of an urban area. The public transit routing plan (PTRP) problem is formulated as a mixed integer linear program. The PTRP identifies the optimal routes for transit vehicles to move evacuees from the danger zone to designated safe destinations. A heuristic TABU search algorithm is used to find high-quality solution in a reasonable amount of time. Finally, DYNASMART-P is used to evaluate the effectiveness of the developed PTRP. Numerical experiments are conducted using the traffic network of the city of Fort Worth, TX, to illustrate the proposed modeling technique.

Les microARNs appartiennent à la famille des petits ARNs non-codants et agissent comme inhibiteurs des ARN messagers et/ou de leurs produits protéiques. Les mi- croARNs sont différents des petits ARNs interférants (siARN) car ils atténuent l’ex- pression au lieu de l’éliminer. Dans les dernières années, de nombreux microARNs et leurs cibles ont été découverts chez les mammifères et les plantes. La bioinforma- tique joue un rôle important dans ce domaine, et des programmes informatiques de découvertes de cibles ont été mis à la disposition de la communauté scientifique. Les microARNs peuvent réguler chacun des centaines de gènes, et les profils d’expression de ces derniers peuvent servir comme classificateurs de certains cancers. La modélisation des microARNs artificiels est donc justifiable, où l’un pourrait cibler des oncogènes surexprimés et promouvoir une prolifération de cellules en santé. Un outil pour créer des microARNs artificiels, nommé MultiTar V1.0, a été créé et est disponible comme application web. L’outil se base sur des propriétés structurelles et biochimiques des microARNs et utilise la recherche tabou, une métaheuristique. Il est démontré que des microARNs conçus in-silico peuvent avoir des effets lorsque testés in-vitro. Les sé- quences 3’UTR des gènes E2F1, E2F2 et E2F3 ont été soumises en entrée au programme MultiTar, et les microARNs prédits ont ensuite été testés avec des essais luciférases, des western blots et des courbes de croissance cellulaire. Au moins un microARN artificiel est capable de réguler les trois gènes par essais luciférases, et chacun des microARNs a pu réguler l’expression de E2F1 et E2F2 dans les western blots. Les courbes de crois- sance démontrent que chacun des microARNs interfère avec la croissance cellulaire. Ces résultats ouvrent de nouvelles portes vers des possibilités thérapeutiques. / MicroRNAs belong to the family of small non-coding RNAs and act as down regula- tors of messenger RNAs and/or their protein products. microRNAs differ from siRNAs by downregulating instead of shutting down. In recent years, numerous microRNAs and their targets have been found in mammals and plants. Bioinformatics plays a big role in this field, as software has emerged to find new microRNA targets. Each individual microRNA can regulate hundreds of genes, and it has been shown that microRNA expression profiles can classify human cancers. The need for artificially created mi- croRNAs is then justified, as one could target overexpressed oncogenes and promote healthy cell proliferation. MultiTar V1.0, a tool for creating artificial microRNAs, has been implemented and is available as a web application. The tool relies on structural and biological properties of microRNAs and uses a Tabusearch metaheuristic. A typical biological problem is presented and it is shown that an in-silico microRNA has in-vitro effects. The 3’UTR sequences of E2F1, E2F2 and E2F3 were given as input to the tool, and predicted microRNAs were then tested using luciferase essays, western blots and growth curves. At least one microRNA is able to regulate the three genes with luciferase essays and all of the created microRNAs were able to regulate the expres- sion of E2F1 and E2F2 with western blots. Growth curves were also studied in order to investigate overall biological effects, and reduction in growth was observed for all solutions. Results obtained with the predicted microRNAs and the target genes open a new door into therapeutic possibilities.

Les microARNs appartiennent à la famille des petits ARNs non-codants et agissent comme inhibiteurs des ARN messagers et/ou de leurs produits protéiques. Les mi- croARNs sont différents des petits ARNs interférants (siARN) car ils atténuent l’ex- pression au lieu de l’éliminer. Dans les dernières années, de nombreux microARNs et leurs cibles ont été découverts chez les mammifères et les plantes. La bioinforma- tique joue un rôle important dans ce domaine, et des programmes informatiques de découvertes de cibles ont été mis à la disposition de la communauté scientifique. Les microARNs peuvent réguler chacun des centaines de gènes, et les profils d’expression de ces derniers peuvent servir comme classificateurs de certains cancers. La modélisation des microARNs artificiels est donc justifiable, où l’un pourrait cibler des oncogènes surexprimés et promouvoir une prolifération de cellules en santé. Un outil pour créer des microARNs artificiels, nommé MultiTar V1.0, a été créé et est disponible comme application web. L’outil se base sur des propriétés structurelles et biochimiques des microARNs et utilise la recherche tabou, une métaheuristique. Il est démontré que des microARNs conçus in-silico peuvent avoir des effets lorsque testés in-vitro. Les sé- quences 3’UTR des gènes E2F1, E2F2 et E2F3 ont été soumises en entrée au programme MultiTar, et les microARNs prédits ont ensuite été testés avec des essais luciférases, des western blots et des courbes de croissance cellulaire. Au moins un microARN artificiel est capable de réguler les trois gènes par essais luciférases, et chacun des microARNs a pu réguler l’expression de E2F1 et E2F2 dans les western blots. Les courbes de crois- sance démontrent que chacun des microARNs interfère avec la croissance cellulaire. Ces résultats ouvrent de nouvelles portes vers des possibilités thérapeutiques. / MicroRNAs belong to the family of small non-coding RNAs and act as down regula- tors of messenger RNAs and/or their protein products. microRNAs differ from siRNAs by downregulating instead of shutting down. In recent years, numerous microRNAs and their targets have been found in mammals and plants. Bioinformatics plays a big role in this field, as software has emerged to find new microRNA targets. Each individual microRNA can regulate hundreds of genes, and it has been shown that microRNA expression profiles can classify human cancers. The need for artificially created mi- croRNAs is then justified, as one could target overexpressed oncogenes and promote healthy cell proliferation. MultiTar V1.0, a tool for creating artificial microRNAs, has been implemented and is available as a web application. The tool relies on structural and biological properties of microRNAs and uses a Tabusearch metaheuristic. A typical biological problem is presented and it is shown that an in-silico microRNA has in-vitro effects. The 3’UTR sequences of E2F1, E2F2 and E2F3 were given as input to the tool, and predicted microRNAs were then tested using luciferase essays, western blots and growth curves. At least one microRNA is able to regulate the three genes with luciferase essays and all of the created microRNAs were able to regulate the expres- sion of E2F1 and E2F2 with western blots. Growth curves were also studied in order to investigate overall biological effects, and reduction in growth was observed for all solutions. Results obtained with the predicted microRNAs and the target genes open a new door into therapeutic possibilities.