90% de la mortalité par cancer provient de tumeurs disséminées, ou métastases. Ces métastases se forment à partir de cellules tumorales qui s'échappent d'une tumeur primaire, circulent dans le sang, puis quittent les vaisseaux sanguins pour enfin aller nicher dans des organes distants et former des tumeurs secondaires. Les processus par lesquels ces cellules circulantes envahissent les organes distants, remodèlent leur environnement pour créer une «niche micrométastatique», prolifèrent pour produire des métastases macroscopiques, sont mal connus, principalement en raison d'un manque de modèles expérimentaux. En effet ces événements sont rares, se produisent à une échelle microscopique et à des localisations à priori inconnues. La perte d'adhérence cellulaire des cellules tumorales se détachant des tissus tumoraux primaires est associée à un phénomène de transformation connu sous le nom de transition épithéliale-mésenchymateuse (EMT) conduisant à la perte des caractéristiques épithéliales. Dans ce travail, nous avons souhaité aborder la question du processus métastatiques par l'étude de l'influence de l'étape de circulation dans le flux sanguin sur différentes caractéristiques de cellules tumorales. Pour cela, des modèles microfluidiques contenant des constrictions mécaniques afin d'imiter la microcirculation sanguine ont été conçus et fabriqués. Nous avons soumis des cellules provenant de tumeurs primaires du sein dans des situations de confinement périodiques à l'intérieur de ces canaux microfluidiques en utilisant un système de contrôle de flux. Nous avons étudiés l'impact des déformations induites par les constrictions des canaux microfluidiques sur l'expression génétique des marqueurs EMT, la morphologie ainsi que la dynamique des changements morphologiques. Nous montrons que ces paramètres cellulaires sont touchés par la déformation mécanique imposée sous flux, suggérant que l'étape de circulation des cellules tumorales dans le sang a un rôle important dans la capacité de celles-ci à produire des métastases. / 90% of cancer mortality arises from metastases, due to cells that escape from a primary tumor, circulate in the blood as circulating tumor cells (CTCs), leave blood vessels and nest in distant organs. The processes by which CTCs invade distant organs, remodel their environment to create a “micrometastatic niche”, the eventual triggering of a proliferation leading to a macroscopic metastases, are poorly known, mostly because of a lack of experimental models. These events are rare; occur in the body at unknown places and on a microscopic scale. The loss of cell adhesion of tumor cells detaching from the primary tumor tissues will undergo a transformation phenomenon known as epithelial-to mesenchymal transition (EMT) leading to the loss of epithelial characteristics with different expression patterns of EMT markers (E-cadherin, N-cadherin, Vimentin, Snail1/2, Twist1/2, ZEB1/2). The changes in mechanical and physical properties of interacting cells during morphological and malignant transformation are investigated and their quantifications measured. Here, microfluidic models containing mechanical constrictions in order to mimic the blood microcirculation have been designed and fabricated. Metastatic breast cancer cells are subjected and confined to the microfluidic channels using a flow control system. These cells are circulated under optimal culture conditions, and monitored in the channels for the observance of biophysical occurrences from continuous mechanical cellular deformations. The biophysical effects of circulation and confinement on tumor cell morphogenesis will be investigated.

L'augmentation constante de la demande alimentaire et énergétique dans le monde associée au réchauffement et changements climatiques ont poussé les recherches en agronomie vers le développement d'une agriculture plus durable et l'amélioration de la performance des cultures. Pour répondre à ces demandes, les chercheurs ont concentré leurs efforts sur le développement de méthodes de génotypage à haut débit (l'étude de la séquence génomique des plantes) et ont permis aux biologistes d'identifier les génotypes d'une grande quantité de plantes. De plus, comprendre les relations qui lient les génotypes (ADN) aux phénotypes (caractéristiques visuelles) qui évoluent en fonction des conditions d'irrigation, d'illumination ou de température est devenu un enjeu majeur dans la recherche agricole. Alors que les méthodes de génotypage ont été rapidement améliorées et automatisées au cours de la dernière décennie, les méthodes de phénotypage restent manuelles et parfois destructrices. Ces méthodes consistent à mesurer certains paramètres visuels d'une plante telle que : la hauteur de la tige principale, le nombre de feuilles, les angles d'initiation des feuilles ou la surface foliaire et plus important encore, à suivre ces paramètres tout au long de la croissance des plantes. Par conséquent, le nombre de plantes à cultiver est très important et les mesures prennent beaucoup de temps. Avec l'émergence des nouvelles technologies en vision par ordinateur et en robotique, les chercheurs en agronomie y ont vu un intérêt certain en vue d'automatiser la collecte et les mesures des données visuelles sur les plantes. La thèse porte sur la conception, le développement et la validation de traitements haut débit à exécuter automatiquement sur des images acquises sur des plantes de tournesol, en vue d'amplifier les capacités de phénotypage par les chercheurs en agronomie (et ultérieurement les évaluateurs de variétés et les semenciers). L'objectif est la mise au point d'un protocole d'acquisition d'images (en plante isolée) depuis un robot mobile (ou un système d'acquisition autonome) permettant d'améliorer, de moderniser et d'automatiser les méthodes de phénotypage actuelles afin d'aider les chercheurs en agronomie à collecter une grande quantité de données. Motivés par le souhait d'effectuer un phénotypage à haut débit, nous proposons une approche 3D pour extraire automatiquement les caractéristiques visuelles des plantes de tournesol cultivées en pot. Tout d'abord, un nuage de points 3D d'une plante est acquis avec des techniques classiques de Structure-from-Motion. Une étape de segmentation est ensuite effectuée pour extraire la tige principale et les feuilles. Dans le but de suivre les caractéristiques visuelles pendant la croissance des plantes, en particulier, suivre l'expansion foliaire de chaque feuille, une étape de labellisation basée sur le modèle botanique d'une plante est appliquée pour leur affecter une étiquette unique qui ne changera pas avec le temps. Enfin, les caractéristiques visuelles sont extraites et les résultats obtenus sur les plantes de tournesol démontrent l'efficacité de notre méthode et en font une étape encourageante vers le phénotypage haut débit. / The constant increasing food and energy demand in the world associated to global warming and climate change issues, pushed the researchs in plant breeding to move towards the improvement of crops performance and development of a more sustainable agriculture. To meet these demands, the effort made by the researchers were focused on the development of high-throughput genotyping methods (i.e., the study of genome sequence of plants) and allowed the biologists to indentified the genotypes of a large amount of plants. Moreover, understanding the relationships that link the genotypes (DNA) to the phenotypes (visual characteristics) that evolve according environmental conditions like: light, water, drought, heat, etc. has become a main issue in agricultural research. While the genotyping methods were rapidly improved and automatized during the last decade, the phenotyping methods remain manual, sometimes destructive and non-replicable. The usual phenotyping methods consist to measure certain visual parameters of a plant such as: main stem heigh, number of leaves, leaf initiation angle or leaf area, but more importantly, be able to follow these parameters along the plant growth. Consequently, the number of plants to harvest is very important and the measurements are extremely time-consuming. The emergence and reliability of new technologies in computer vision and robotic have led the researchers to take an interest in them and to seek how they can be used in plant science. The thesis is focused on the design, development and validation of a high-throughput phenotyping method design for sunflower plant with an eye to amplify phenotyping capacities by Agronomists and Geneticists (and later varieties evaluators and seed producers). The aim is to improve, modernize and automatize the current phenotyping methods as a way to help the plant scientists to collect a large amount of data. Motivated by the wish to perform high-throughput plant phenotyping, we propose a 3D approach to automatically extract visual characteristics of sunflower plants grown in pot. First, a 3D point cloud of a plant is acquired with classical Structure-from-Motion techniques. A segmentation step is then proceeded to retrieve the main stem and the leaves. With the intention of following the visual characteristics during the plant growth, especially, the leaf area expansion rate of each leaf, a labelling step relying on the botanical model of a plant is performed to affect them a unique label that will not change over time. Finally, the visual characteristics are extracted and results obtained on sunflower plants demonstrate the efficiency of our method and make it an encouraging step toward high-throughput plant phenotyping.

L'un des défis auxquels sont confrontés les producteurs de fruits est de réussir à maintenir d'année en année un équilibre entre croissance végétative et production. La productivité des arbres fruitiers au cours des années est étroitement liée à leur développement. Intégrer les caractères architecturaux dans les programmes de sélection pourrait donc, améliorer la régularité de production et aider à optimiser la gestion des cultures. Dans cette thèse, nous avons étudié le déterminisme génétique des caractères architecturaux chez l'olivier (Olea europaea L. subsp. Europaea), en incluant le développement végétatif et reproducteur. L'olivier a un grand intérêt en raison de l'importance de l'huile d'olive et des olives dans l'alimentation humaine. L'étude a porté sur une descendance issue du croisement entre les variétés 'Olivière' et ‘Arbequina' qui a été cultivée en verger dans deux environnements contrastés. En premier lieu, nous avons étudié le déterminisme génétique de la croissance et ramification des arbres durant la phase juvénile sur un site en considérant trois échelles d'observation: arbre, unité de croissance et entrenœuds. Les interactions entre les facteurs liés à l'ontogénie de l'arbre ainsi que les facteurs génotype et environnement ont été prises en compte. Des modèles génétiques, incluant les effets année de croissance et/ou ordre de ramification, environnement, génotype et leurs interactions respectives, ont été construits en intégrant une fonction de variance et une structure de covariance lorsque cela était nécessaire. Après une étape de sélection de modèle, les facteurs impactant significativement l'architecture de l'arbre ont été identifiés et les valeurs d'héritabilité au sens large ont été estimées. Ces résultats nous ont permis de définir à quel moment au cours de l'ontogenèse de l'olivier et à quelle échelle d'observation, les caractères de croissance et ramification sont déterminés génétiquement. De plus, cette étude a permis d'investiguer la plasticité des caractères architecturaux et leur stabilité entre environnements contrastés. Enfin, les changements associés à l'acquisition des facultés reproductives ont été observés. Quand tous les descendants ont atteint l'âge adulte, j'ai étudié les bases génétiques du développement reproducteur. La stratégie était basée sur (i) une décomposition d'un sous échantillon d'unités de croissance localisées à la périphérie de la couronne de l'arbre en variables quantitatives liées à la fois aux processus de floraison et fructification en relation avec leur croissance et ramification (ii) une évaluation annuelle du rendement des arbres durant quatre années. L'observation d'arbres 'ON' ou ‘OFF' pour une année donnée a révélé des tendances de production régulière vs irrégulière au sein de la descendance. Après avoir développé une nouvelle carte génétique, une recherche QTLs associés aux caractères reproductifs a été réalisée. Des QTLs présentant les effets des deux parents et des co-localisations ont été identifiés. Cette étude a mis en évidence le schéma de développement de l'olivier pendant les phases juvénile et mature mettant en évidence l'existence de gradients ontogéniques se traduisant par des caractères héritables qu'à la périphérie de l'arbre. Une stratégie de phénotypage adaptée aux caractéristiques architecturales de l'olivier a été proposée. Enfin, les descendants montrant une supériorité intéressante par rapport à leurs parents ont été identifiés. Ces génotypes pourraient être valorisés dans les programmes de sélection futurs pour la création de variétés innovantes. / One of the most challenging questions that fruit growers are facing is to maintain trees in a stable balance between production and vegetative growth from year to year. Fruit trees productivity over years is closely linked to their development. Integrating architectural traits in breeding programs could thus, optimise cultivation management and improve bearing regularity. Here, we investigate the genetic determinism of architectural traits in the olive tree (Olea europaea L. subsp. europaea) including vegetative and reproductive behaviour. The olive tree raises high interest because of the importance of olive oil and olives in the human diet. The segregating population under study derived from a cross between ‘Olivière' and ‘Arbequina' cultivars and was grown on two orchards under contrasting environments. First, we investigated the genetic determinism of juvenile growth and branching traits in one site at three different scales: whole tree, growth unit and internodes. Interaction between tree ontogeny, genetic and environmental factors were considered. Genetic models, including the year of growth, environment, genotype effects and their interactions, were built with variance function and covariance structure of residuals when necessary. After a model selection step, morphogenetic factors impacting significantly tree architecture were identified and heritabilities were estimated. These finding allow us to define when during the olive tree ontogeny and at which observation scale, growth and branching traits are under genetic influence. Moreover, progenies plastic response to contrasted environments was highlighted and traits showing significant genotype-by-environment effect were identified. Changes over time associated to the acquisition of reproductive competence were further observed. Once all progenies attempt adulthood, we studied the genetic basis of reproductive behaviour. Our strategy was based on (i) a decomposition of adult growth units at the crown periphery in quantitative variables related to both flowering and fruiting process in relation to their growth and branching (ii) an annual assessment of individual trees yield. The observation of ‘on' or ‘off' olive trees in a given year over four years revealed patterns of regular vs. irregular bearing. After developing a new genetic map, a QTL mapping was carried out on reproductive traits, leading to the identification of QTLs with effects from both parents and co-localizations. This study gives an overview of olive tree development during juvenility and maturity periods showing the existence of ontogenic trends, which result in traits heritable mostly at the tree periphery. A phenotyping strategy adapted to its architectural characteristics is proposed. Finally, progenies showing interesting superiority in comparison to their parents were identified and could constitute interesting sources for innovative materials in future selection programs.

La production agricole doit augmenter plus rapidement pour répondre à la demande alimentaire mondiale dans un avenir proche. Le phénotypage, c'est-à-dire la surveillance quantitative des variables de l'état des cultures et du fonctionnement quantitatif de la canopée, a été reconnu comme le goulot d'étranglement pour accélérer le progrès génétique et augmenter le rendement. Le phénotypage sur le terrain est obligatoire car il permet d'évaluer les génotypes dans des conditions naturelles de champ. Les progrès technologiques des capteurs, de la communication et de l'informatique favorisent le développement de systèmes de phénotypage à haut débit au cours de la dernière décennie. Toutefois, l'interprétation des mesures de phénotypage n' a fait l'objet que d'une attention limitée, ce qui a entraîné une sous-exploitation des potentiels des systèmes actuels. Cette thèse se concentre sur l'interprétation des mesures de phénotypage au champ sur les cultures de blé. Il comprend trois aspects complémentaires qui illustrent les potentiels du traitement d'image avancé, de l'inversion du modèle et de l'assimilation des données pour l'interprétation des mesures de phénotypage afin d'accéder à de nouveaux caractères ou d'améliorer la précision avec laquelle les caractères déjà accessibles ont été récupérés. Plusieurs plateformes (phénotypette, phénomobile, drones) et capteurs (caméras haute résolution RVB, LiDAR) ont été utilisés tout au long de cette étude. Les positions précises des plantes le long et à travers la rangée ont été décrites à partir d'images RVB haute résolution. Des modèles statistiques pour l'espacement des plantes le long du rang et la distance au centre du rang ont ensuite été proposés et calibrés. L'influence du profil de semis sur la fraction verte, facilement mesurable avec les techniques de phénotypage, a ensuite été évaluée. Le modèle statistique utilisé pour décrire la distribution de l'espacement des plantes le long de la rangée a été utilisé pour étudier la taille d'échantillonnage optimale et la méthode d'estimation de la densité des plantes. Enfin, une méthode a été mise au point pour estimer automatiquement la densité végétale à partir des images RVB haute résolution. Les résultats montrent une précision relativement élevée lorsque la résolution spatiale est suffisamment élevée et lorsque les observations sont effectuées avant que les plantes n'aient atteint trois stades de feuilles. Il est relativement facile d'obtenir une estimation précise du DG en utilisant des observations passives à un stade précoce. Toutefois, les performances se dégradent en cas de conditions DG élevées en raison du problème de saturation. L'utilisation du LiDAR avec sa capacité à apporter des informations sur la troisième dimension a été étudiée comme un moyen possible d'atténuer l'effet de saturation basé sur les régularités entre les couches supérieures et plus profondes de la canopée, comme décrit par le modèle ADEL_Wheat. Le LiDAR utilisé équipe la plate-forme de phénotypage phénomobile. Les résultats montrent une amélioration significative des performances lors de l'utilisation des observations LiDAR par rapport à l'estimation classique basée sur la fraction verte, assimilation de l'évolution temporelle des fractions vertes dans le modèle ADEL-Wheat. La surveillance de la dynamique de l'architecture de la canopée pour obtenir les premiers traits de vigueur de la culture est très recherchée par les sélectionneurs. Les résultats montrent que peu de paramètres du modèle ADEL-Wheat sont effectivement accessibles à partir de cette technique d'assimilation. De plus, il permet également d'estimer avec une bonne précision les propriétés émergentes de la canopée telles que le GAI et le nombre de tiges avec plus de 3 feuilles. Sur la base de ces résultats novateurs, des conclusions sont finalement tirées sur les limites de cette étude et sur les travaux futurs à entreprendre pour un phénotypage efficace sur le terrain à haut débit. / Crop production has to increase faster to meet the global food demand in the near future. Phenotyping, i.e. the monitoring crop state variables and canopy functioning quantitatively, was recognized as the bottleneck to accelerate genetic progress to increase the yield. Field phenotyping is mandatory since it allows evaluating the genotypes under natural field conditions. The technological advances of sensors, communication and computing foster the development of high-throughput phenotyping systems during the last decade. However, only limited attentions was paid in the interpretation of phenotyping measurements, leading to an under-exploitation of the potentials of current systems. This thesis focuses on advancing the interpretation of field phenotyping measurements over wheat crops. It includes three complementary aspects that illustrate the potentials of advanced image processing, model inversion and data assimilation for the interpretation of phenotyping measurements to access new traits or improve the accuracy with which already accessible traits have been retrieved. Several platforms (phenotypette, phenomobile, UAV) and sensors (RGB high resolution cameras, LiDAR) were used along this study.Characterization of the sowing pattern and density. The precise plant positions along and across the row was described from high resolution RGB images. Statistical models for the spacing of plants along the row and distance to the row center were then proposed and calibrated. The influence of the sowing pattern on the green fraction that can be easily measured with phenotyping techniques was then evaluated. The statistical model used to describe the distribution of plant spacing along the row was exploited to investigate the optimal sampling siz and method for plant density estimation. Finally, a method was developed to automatically estimate the plant density from the high resolution RGB images. Results show a relatively high accuracy when the spatial resolution is high enough and when observations are made before plants have reached 3 leaves stages.ADEL-Wheat model assisted Estimation of GAI from LiDAR measurements. It is relatively easy to achieve accurate GAI estimate using passive observations at early stages. However, the performances degrade for high GAI conditions due to the saturation problem. The use of LiDAR with its capacity to bring information on the third dimension was investigated as a possible way to alleviate the saturation effect based on the regularities between top and deeper canopy layers as described by the ADEL_Wheat model. The LiDAR used is equipping the phenomobile phenotyping platform. Focus was put on the stage of maximum GAI development when saturation effects are the largest. Results show a significant improvement of performances when using LiDAR observations as compared to classical green fraction based estimation.Assimilation of green fractions temporal evolution into ADEL-Wheat model. Monitoring the dynamics of canopy architecture to get early vigor traits of the crop is highly desired by breeders. The feasibility and interest of a phenotyping data assimilation approach was evaluated based on in silico experiments using the ADEL_Wheat model simulations. The green fraction observed from several view directions and dates is the variable that is assimilated. A sensitivity analysis was conducted to evaluate the effect of the number and spacing of the observation dates as well as the number of view directions used. Results show that few parameters of the ADEL-Wheat model are actually accessible from this assimilation technique. Further, it allows also estimating with a good accuracy emerging canopy properties such as the GAI and the number of stems with more than 3 leaves. Based on these innovative results, conclusions are finally drawn on the limits of this study and on the future work to undertake for efficient field high-throughput phenotyping

L'imagerie hyperspectrale de proximité est un outil prometteur pour le phénotypage ou la surveillance de la végétation. En association avec la régression des moindres carrés partiels ou PLS-R, elle permet de construire des cartographies de haute résolution spatiale du contenu chimique à l’échelle de la canopée. Cependant, plusieurs phénomènes optiques doivent être pris en compte lors de l'application de cette approche aux scènes de végétation dans des conditions naturelles. Notamment, les facteurs additifs et multiplicatifs liés respectivement à la réflexion spéculaire et à l'inclinaison des feuilles qui peuvent être surmontés par prétraitement. Mais le phénomène qui pose le plus de défis est la réflexion multiple. Il se produit lorsqu'une feuille est éclairée en partie par la lumière directe, et en partie par la réflexion ou la transmission de la lumière des feuilles voisines, induisant de forts effets non linéaires sur son spectre de réflectance. Bien que cet effet puisse être pris en compte dans certains modèles de télédétection à l’échelle de la canopée, aucune étude n’a été proposée à ce jour sur la façon dont un tel phénomène affecte les évaluations spectrales de la biochimie végétale par imagerie de proximité. L'objectif de la présente étude était d'analyser ces effets dans le contexte de l'imagerie hyperspectrale à des fins de phénotypage végétal et de proposer des méthodes chimiométriques pour les surmonter. Le développement méthodologique a été basé sur des outils de simulation inclus dans la plate-forme open source OpenAlea (http://openalea.gforge.inria.fr/dokuwiki/doku.php). Une scène typique de canopée de blé a été modélisée à l'aide du modèle Adel-Wheat et combinée au modèle de propagation de la lumière Caribu. L'outil proposé simule la réflectance apparente de chaque feuille visible dans la canopée pour une réflectance et une transmittance réelles données, permettant de synthétiser des images hyperspectrales réalistes. Cette approche par simulation nous a permis, dans un premier temps, d’analyser la distribution dans l’espace spectral des perturbations engendrées par les réflexions multiples, puis d’en déduire une méthode de correction applicable dans le cas d’une régression PLS. La méthode est basée sur la construction de deux sous-espaces W et B générés respectivement par la formulation analytique des réflexions multiples et la variable d'intérêt. Ceci nous permet alors de définir une matrice de projection sur B selon la direction W (projection oblique), qui permet de supprimer l’effet des réflexions multiples tout en conservant l’information utile. Il suffit ensuite d’appliquer cette projection à chaque spectre lors de l’apprentissage et de la mise en œuvre du modèle PLS. La méthode a d’abord été développée et paramétrée sur les données simulées, dans le contexte de l’évaluation de la teneur en azote (LNC) de feuilles de blé. Pour cela, les spectres de réflectance (450-1100 nm) de 57 feuilles de blé ont été collectés à l'aide d'un spectromètre ASD (FieldSpec®, Analytical Spectral Devices, Inc., Boulder, Colorado, USA), tandis que leur LNC a été mesuré à l'aide d'analyses chimiques. Des modèles de régression avec et sans projection oblique ont alors été construits à partir des spectres ASD et appliqués sur l’ensemble des données simulées. Le modèle avec projection oblique a donné d’excellents résultats (R² = 0.931; RMSEP = 0.29% DM) en comparaison du modèle classique (R² = 0.915; RMSEP = 0.42% DM).La même méthode a ensuite été appliquée en conditions réelles, sur des feuilles de blé cultivées en pot et au champ. Pour cela, des feuilles ont été collectées et imagées à plat sur fond noir pour la construction des modèles PLS, qui ont ensuite été appliqués aux plantes sur pied. Ces expérimentations ont confirmé d’une part que la PLS-R classique entraînait une forte surestimation du LNC sur les feuilles entourées d’autres feuilles, d’autre part que la projection oblique évitait cette surestimation. / Short range hyperspectral imagery is a promising tool for phenotyping and vegetation survey. When associated with partial least square regression (PLS-R), it allows high spatial resolution mapping of the plant chemical content at the canopy scale. However, several optical phenomena have to be taken into account when applying this approach to vegetation scenes in natural conditions. For instance, additive and multiplicative factors due respectively to specular reflection and leaf inclination can be overcome by spectral preprocessing. But the most challenging phenomenon is multiple scattering. It appears when a leaf is partly lightened by the reflected or transmitted light from surrounding leaves, resulting in strong non linear effects in its apparent reflectance spectrum. Though this effect can be taken into account in some remote sensing models at the canopy scale, no study has been proposed until now concerning its impact on spectral prediction of vegetation chemical content by short range imagery.The objective of this project, associated with a PhD work, was to analyze these effects in the context of hyperspectral imagery for vegetation phenotyping purpose, and to propose spectral processing methods to overcome them.The methodological development has been based on simulation tools included in the open source platform OpenAlea (http://openalea.gforge.inria.fr/dokuwiki/doku.php). A typical wheat canopy scene has been modelled using Adel-Wheat and combined with the light propagation model Caribu. The proposed tool simulates the apparent reflectance of every visible leaf in the canopy for a given actual reflectance and transmittance, allowing to synthetize realistic hyperspectral images.This simulation approach has allowed us, in a first step, to analyze the distribution of deviations due to multiple scattering in the spectral space, and then to infer a correction method in the frame of PLS regression. This method relies on the building of two subspaces EW and EB respectively generated by the analytic formulation of multiple scattering and by the variable of interest. It allows us to define a projection operation on EB subspace along EW direction (oblique projection), in order to remove multiple scattering effects while preserving useful information. This projection operation is then applied on every spectra during learning phase and using phase of the PLS model.The method has first been developed and tuned using simulated data, in the frame of leaf nitrogen content (LNC) prediction of wheat leaves. For this purpose, reflectance spectra (450-1100 nm) of 57 wheat leaves have been collected using a ASD filed spectrometer (FieldSpec®, Analytical Spectral Devices, Inc., Boulder, Colorado, USA), while their LNC was measured through reference chemical analyses. Regression models with and without oblique projection have then been built from the ASD spectra and applied to simulated data. The model with oblique projection provided excellent results (R² = 0.931; RMSEP = 0.29% DM), compared to the classical one (R² = 0.915; RMSEP = 0.42% DM).The same method has then been applied in real conditions on wheat pot plants and field plants. For this purpose, some leaves have been collected and laid on a black paper background to be imaged, in order to build PLS models that have then been applied on in-situ plants. These experimentations have confirmed that the classical PLS-R induces a strong overestimation of LNC on leaves surrounded by other leaves, and that oblique projection corrects this overestimation (same prediction on surrounded then isolated leaf).

Le myélome multiple (MM) est une hémopathie maligne caractérisée par la prolifération d’un clone plasmocytaire tumoral dans la moelle osseuse et d’une accumulation d’une immunoglobuline monoclonale dans le sérum et/ou les urines. La diversité des anomalies cytogénétiques, rendant la maladie plus ou moins agressive, et la variabilité de la réponse au traitement font du MM une maladie hétérogène. Le MM reste incurable dans la majorité des cas avec une médiane de survie de 5 à 7 ans. La rechute après traitement est due à la persistance de cellules tumorales au sein de la moelle osseuse, appelée maladie résiduelle ou en anglais « Minimal Residual Disease » (MRD). La cytométrie en flux multiparamétrique (CFM) est une technique sensible, simple et rapide qui permet d’identifier et de caractériser des cellules d’intérêt dans un échantillon biologique. C’est dans le but de simplifier le suivi de la MRD du MM que nous avons développé une solution complète basée sur la CFM. Cette solution comprend (i) la conception d’un panel à 5 couleurs, composés des anticorps (Ac) anti-CD38, anti-kappa et anti-lambda pour identifier les plasmocytes totaux et de deux pools d’Ac couplés au même fluorochrome (anti-CD19/anti-CD27, pool négatif et anti-CD56/anti-CD117/anti-CD200, pool positif) pour détecter les plasmocytes tumoraux ; (ii) le développement d’un préparateur afin d’automatiser l’ensemble des étapes de préparation de l’échantillon ; et (iii) l’automatisation de l’analyse des résultats de CFM grâce à un logiciel que nous avons créé. Cette solution simple et entièrement automatisée permet d’augmenter la reproductibilité et la productivité, de diminuer le coût du test, sans altérer la sensibilité ou la spécificité. En parallèle de ces travaux, nous avons construit un score de risque simple basé sur l’expression de gènes codant pour des protéines de surface (CD24, CD27, CD36 et CD302) permettant de prédire la survie des patients atteints de MM au diagnostic ainsi qu’à la rechute. / Multiple myeloma (MM) is a hematological malignancy characterized by clonal plasma cell proliferation in bone marrow and abnormal monoclonal immunoglobulin accumulation in the serum and/or urine. The heterogeneity of the disease is partly due to the cytogenetic abnormalities diversity making the disease more or less aggressive. MM is incurable in the majority of cases with a median survival between 5 and 7 years. The persistence of abnormal plasma cells in bone marrow after treatment is called minimal residual disease (MRD) and leads to the patient relapse. Multiparametric flow cytometry (MFC) is a sensitive, simple and fast technique to identify and characterize cells of interest in biological samples. In order to simplify MRD follow-up we have developed a complete solution based on MFC. This solution includes (i) the 5-color panel design, composed of anti-CD38, anti-kappa and anti-lambda antibodies (Ab) to identify total plasma cell population and two pools of Ab paired to the same fluorophore (anti-CD19/anti-CD27, negative pool and anti-CD56/anti-CD117/anti-CD200, positive pool) to detect abnormal plasma cells; (ii) the development of a device used to automatically prepare biological samples before MFC; and (iii) the analysis automation of MFC results using a homemade software. This fully automated solution increases reproducibility and productivity, decreases processing and analyzing time as well as test cost, without affecting sensibility and specificity. In parallel, we have built a simple risk score based on gene expression encoding surface proteins (CD24, CD27, CD36 and CD302) providing MM patient outcome at diagnostic and MRD follow-up.

Les parasitoïdes du genre Trichogramma sont des micro-hyménoptères oophages très utilisés comme auxiliaires de lutte biologique. Ma thèse a pour objet la caractérisation phénotypique des stratégies de mouvement de cet auxiliaire, spécifiquement les mouvements impliqués dans l’exploration de l’espace et la recherche des œufs hôtes. Ces derniers sont des phénotypes de grande importance dans le cycle de vie des trichogrammes, et aussi des caractères d’intérêt pour évaluer leur efficacité en lutte biologique. Les trichogrammes étant des organismes de très petite taille (moins de 0,5 mm), difficilement observables, l’étude de leur mouvement peut tirer profit des avancées technologiques dans l’acquisition et l’analyse automatique des images. C’est cette stratégie que j’ai suivi en combinant un volet de développement méthodologique et un volet expérimental. Dans une première partie méthodologique, je présente trois grands types de méthodes d’analyse d’images que j’ai utilisées et contribué à développer au cours de ma thèse. Dans un second temps, je présente trois applications de ces méthodes à l’étude du mouvement chez le trichogramme. Premièrement, nous avons caractérisé au laboratoire les préférences d’orientation (phototaxie, géotaxie et leur interaction) lors de la ponte chez 18 souches de trichogramme, appartenant à 6 espèces. Ce type d’étude requérant le dénombrement d’un très grand nombre d’œufs (sains et parasités), il a été développé un nouvel outil dédié, sous forme d’un plugin ImageJ/FIJI mis à disposition de la communauté. Ce plugin flexible automatise et rend plus productible les tâches de dénombrement et d’évaluation de taux de parasitisme, rendant possible des screenings de plus grande ampleur. Une grande variabilité a pu être mise en évidence au sein du genre, y compris entre souches d’une même espèce. Cela suggère qu’en fonction de la strate végétale à protéger (herbacée, arbustive, arborée), il serait possible de sélectionner des souches afin d’optimiser leur exploitation de la zone ciblée. Dans un second temps, nous avons caractérisé les stratégies d’exploration (vitesses, trajectoires, ...) d’un ensemble de souches et d’espèces de trichogramme pour rechercher des traits propres à chaque souche ou espèce. Pour cela, j’ai mis en œuvre une méthode de tracking de groupes de trichogrammes sur enregistrement vidéo sur de courtes échelles de temps à l’aide du logiciel Ctrax et de scripts R. L’objectif était de développer un protocole de caractérisation haut-débit du mouvement de souches de trichogrammes et d’étudier la variabilité de ces traits au sein du genre. Enfin, nous avons conduit une étude de la dynamique de propagation dans l’espace de groupes de trichogrammes chez l’espèce T. cacoeciae, en mettant au point un dispositif expérimental innovant permettant de couvrir des échelles de temps et d’espace supérieures à celles habituellement imposées par les contraintes de laboratoire.Grâce à l’utilisation de prises de vue très haute résolution / basse fréquence et d’un pipeline d’analyse dédié, la diffusion des individus peut être suivie dans un tunnel de plus 6 mètres de long pendant toute une journée. J’ai notamment pu identifier un effet de la densité en individus ainsi que de la distribution des ressources sur la dynamique de propagation (coefficient de diffusion) des trichogrammes testés. / Parasitoids of the genus Trichogramma are oophagous micro-hymenoptera widely used as biological control agents. My PhD is about the phenotypic characterization of this auxiliary's movement strategies, specifically the movements involved in the exploration of space and the search for host eggs. These phenotypes have great importance in the life cycle of trichogramma, and also of characters of interest to evaluate their effectiveness in biological control program. Trichogramma being very small organisms (less than 0.5 mm), difficult to observe, the study of their movement can take advantage of technological advances in the acquisition and automatic analysis of images. This is the strategy I followed by combining a methodological development component and an experimental component. In a first methodological part, I present three main types of image analysis methods that I used and helped to develop during my thesis. In a second time, I present three applications of these methods to the study of the movement of Trichogramma. First, we characterized in the laboratory the orientation preferences (phototaxis, geotaxis and their interaction) during egg laying in 22 trichogram strains belonging to 6 species. This type of study requires the counting of a large number of eggs (healthy and parasitized), it was developed a new dedicated tool in the form of an ImageJ / FIJI plugin made available to the community. This flexible plugin automates and makes more productive the tasks of counting and evaluation of parasitism rate, making possible screenings of greater magnitude. A great variability could be highlighted within the genus, including between strains of the same species. This suggests that depending on the plant layer to be protected (grass, shrub, tree), it would be possible to select trichogramma’s strains to optimize their exploitation of the targeted area. In a second time, we characterized the exploration strategies (velocities, trajectories, ...) of a set of 22 strains from 7 trichogramma species to look for traits specific to each strain or species. I implemented a method for tracking a trichogramma group on video recorded on short time scales using the Ctrax software and R scripts. The aim was to develop a protocol for high-throughput characterization of trichogramma strains movement and to study the variability of these traits within the genus. Finally, we conducted a study of the propagation dynamics in trichogramma group from the species T. cacoeciae, by developing an innovative experimental device to cover scales of time and space greater than those usually imposed by laboratory constraints. Through the use of pictures taken at very high resolution / low frequency and a dedicated analysis pipeline, the diffusion of individuals can be followed in a tunnel longer than 6 meters during a whole day. In particular, I was able to identify the effect of the population density as well as the distribution of resources on the propagation dynamics (diffusion coefficient) and the parasitism efficiency of the tested strain.

La réutilisation des données de soins pour la recherche s’est largement répandue avec le développement d’entrepôts de données cliniques. Ces entrepôts de données sont modélisés pour intégrer et explorer des données structurées liées à des thesaurus. Ces données proviennent principalement d’automates (biologie, génétique, cardiologie, etc) mais aussi de formulaires de données structurées saisies manuellement. La production de soins est aussi largement pourvoyeuse de données textuelles provenant des comptes rendus hospitaliers (hospitalisation, opératoire, imagerie, anatomopathologie etc.), des zones de texte libre dans les formulaires électroniques. Cette masse de données, peu ou pas utilisée par les entrepôts classiques, est une source d’information indispensable dans le contexte des maladies rares. En effet, le texte libre permet de décrire le tableau clinique d’un patient avec davantage de précisions et en exprimant l’absence de signes et l’incertitude. Particulièrement pour les patients encore non diagnostiqués, le médecin décrit l’histoire médicale du patient en dehors de tout cadre nosologique. Cette richesse d’information fait du texte clinique une source précieuse pour la recherche translationnelle. Cela nécessite toutefois des algorithmes et des outils adaptés pour en permettre une réutilisation optimisée par les médecins et les chercheurs. Nous présentons dans cette thèse l'entrepôt de données centré sur le document clinique, que nous avons modélisé, implémenté et évalué. À travers trois cas d’usage pour la recherche translationnelle dans le contexte des maladies rares, nous avons tenté d’adresser les problématiques inhérentes aux données textuelles: (i) le recrutement de patients à travers un moteur de recherche adapté aux données textuelles (traitement de la négation et des antécédents familiaux), (ii) le phénotypage automatisé à partir des données textuelles et (iii) l’aide au diagnostic par similarité entre patients basés sur le phénotypage. Nous avons pu évaluer ces méthodes sur l’entrepôt de données de Necker-Enfants Malades créé et alimenté pendant cette thèse, intégrant environ 490 000 patients et 4 millions de comptes rendus. Ces méthodes et algorithmes ont été intégrés dans le logiciel Dr Warehouse développé pendant la thèse et diffusé en Open source depuis septembre 2017. / The repurposing of clinical data for research has become widespread with the development of clinical data warehouses. These data warehouses are modeled to integrate and explore structured data related to thesauri. These data come mainly from machine (biology, genetics, cardiology, etc.) but also from manual data input forms. The production of care is also largely providing textual data from hospital reports (hospitalization, surgery, imaging, anatomopathologic etc.), free text areas in electronic forms. This mass of data, little used by conventional warehouses, is an indispensable source of information in the context of rare diseases. Indeed, the free text makes it possible to describe the clinical picture of a patient with more precision and expressing the absence of signs and uncertainty. Particularly for patients still undiagnosed, the doctor describes the patient's medical history outside any nosological framework. This wealth of information makes clinical text a valuable source for translational research. However, this requires appropriate algorithms and tools to enable optimized re-use by doctors and researchers. We present in this thesis the data warehouse centered on the clinical document, which we have modeled, implemented and evaluated. In three cases of use for translational research in the context of rare diseases, we attempted to address the problems inherent in textual data: (i) recruitment of patients through a search engine adapted to textual (data negation and family history detection), (ii) automated phenotyping from textual data, and (iii) diagnosis by similarity between patients based on phenotyping. We were able to evaluate these methods on the data warehouse of Necker-Enfants Malades created and fed during this thesis, integrating about 490,000 patients and 4 million reports. These methods and algorithms were integrated into the software Dr Warehouse developed during the thesis and distributed in Open source since September 2017.

Les phases de germination et croissance hétérotrophe sont des étapes cruciales pour l'implantation d'une culture et dépendent fortement des conditions environnementales. Le cadre d'analyse fourni par le modèle de prévision des levées SIMPLE (SIMulation of PLant Emergence) a été utilisé pour la caractérisation de Medicago truncatula (M.tr.) au cours de ces étapes précoces de son cycle, en réponse à des facteurs physiques du lit de semences ayant des effets majeurs sur les levées : température, potentiel hydrique, obstacles mécaniques. M.tr est une espèce modèle. Elle a été retenue en raison de son importante diversité naturelle et de l'existence d'une core collection, permettant d'avoir accès à une certaine diversité génétique en caractérisant un nombre limité de génotypes. Par ailleurs, la disponibilité d'outils de génétique et de génomique offre la perspective d'analyser le déterminisme génétique des réponses aux facteurs environnementaux étudiés. La caractérisation menée nous a permis en premier lieu d'établir les valeurs des paramètres écophysiologiques de M.tr.. La germination de M.tr. est rapide mais elle ne s'observe que dans des gammes de températures et de potentiels relativement étroites. De même, l'allongement est rapide, mais se réalise dans une gamme de températures restreinte. La force exercée par la plantule face aux obstacles mécaniques est relativement faible, ce qui la rapproche de celles d'espèces de même masse de semences. Nous avons mis en évidence des comportements contrastés entre génotypes. Cette variabilité génotypique porte sur la vitesse de germination aux températures extrêmes, basses et supra-optimales. Les basses températures exacerbent aussi les différences d'allongement maximum atteint en conditions de croissance hétérotrophe. La réponse au déficit hydrique est variable selon les génotypes étudiés. Enfin, des différences de force d'émergence ont aussi été observées entre génotypes. Dans une seconde étape, nous avons évalué par expérimentations numériques réalisées avec SIMPLE, l'ampleur des effets de la variabilité génétique mise en évidence. Les résultats des simulations soulignent l'importance des effets des obstacles mécaniques et d'une manière générale de tous les paramètres permettant d'accélérer la vitesse d'arrivée à la surface. Ils ont ainsi permis d'établir des priorités d'étude du déterminisme génétique des paramètres dont les variations sont à l'origine de différences à la levée. L'ensemble de ces résultats oriente le choix de populations de lignées recombinantes (LR) issues des parents aux comportements contrastés sur des variables ou paramètres jugés pertinents, pour aborder l'analyse du déterminisme génétique de caractères présentant une importante variabilité intra-spécifique. Aussi, dans une troisième étape, nous avons abordé l'analyse du déterminisme génétique de caractères décrivant la germination, en réponse à des températures supra-optimales. Le phénotypage haut débit d'une population de LR a permis d'identifier des QTL impliqués dans la variation des vitesses de germination et de début de croissance. L'analyse des co-localisations de QTL apporte des informations sur les stratégies d'amélioration à envisager pour la sélection d'un ou plusieurs de ces caractères. Les connaissances issues de ces travaux contribuent à la définition de caractères susceptibles d'être améliorés pour favoriser l'implantation des cultures dans différentes conditions de semis, et à l'identification des zones chromosomiques impliquées. Elles ouvrent aussi des pistes d'études physiologiques expliquant des différences de comportements observés pour les différents génotypes (rôle de la composition en sucres de la graine sur la tolérance au stress hydrique ; modifications de l'allongement cellulaire à basses températures) et oriente ainsi la recherche de gènes candidats dans les zones chromosomiques impliquées.

Les bactéries jouent un rôle majeur dans notre environnement. Leur omniprésence vient de leur remarquable capacité d'adaptation. Mieux comprendre cette adaptabilité peut permettre de mieux les combattre ou mieux les utiliser. La diversité des phénotypes au sein d'une population, c'est-à-dire les différents caractères observables, et les mécanismes de diversification sont les ingrédients de l'adaptabilité des bactéries. Pour étudier l'adaptation, nous avons suivi l'évolution temporelle de la diversité au sein de populations d'Escherichia Coli lors de changements environnementaux. Nous obtenons une image de la diversité grâce à un outil de phénotypage en millifluidique qui permet d'acquérir les courbes de croissances de mille bactéries en parallèle. À travers trois exemples nous montrons la pertinence de cette approche pour lire les phénotypes d'une population et nous explorons les rôles de la diversification et de la sélection darwinienne sur les dynamiques d'adaptation observées. La variation de phase du gène ag43 et l'exposition à une concentration non létale d'antibiotique illustrent une première phase de l'adaptation régie par la compétition entre les phénotypes dont les probabilités d'apparition sont les plus élevées. Enfin nous étudions pendant trente jours l'adaptation d'une population dans un environnement épuisé. Nous observons une convergence vers un phénotype à quinze jours. Ce déterminisme est commun aux trois exemples. En revanche, la suite de cette expérience est imprédictible : l'observation est différente pour chaque répétition. Une seconde phase d'adaptation se joue, elle est dominée par l'apparition rare de mutations bénéfiques.