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Modélisation et estimation du trafic intracellulaire par tomographie de réseaux et microscopie de fluorescence

Cette thèse traite de l'analyse et de la simulation du trafic vésiculaire sur des séquences d'images de microscopie de fluorescence. À contre-courant des approches habituelles exploitant un suivi individuel des vésicules, nous avons développé une approche globale (tomographie de réseaux) inspirée de travaux antérieurs sur l'analyse du trafic routier et l'analyse du trafic sur des réseaux de télécommunications. Cette approche repose sur l'utilisation de comptages locaux de vésicules couplés à une procédure de routage qui permettent d'estimer les trajectoires globales des vésicules sur l'ensemble d'une séquence d'images. Contrairement aux précédentes applications de la tomographie de réseaux, les comptages et le routage sont également des inconnues du problème. Afin de mesurer les comptages locaux de vésicules, nous avons développé une méthode de séparation des composantes “objet” et “fond” dans des séquences de microscopie de fluorescence. Cette méthode exploite un terme de détection non local reposant sur la similarité entre motifs de l'image et utilise la composante “fond” estimée comme “référence” pour améliorer la détection des vésicules. Par ailleurs, la procédure de routage dépend des données observées. Dans le cas de l'estimation du trafic, le routage est établi à partir du comptage des vésicules ; dans le cas de simulations, le routage est contrôlé par l'utilisateur. La génération de séquences synthétiques a permis d'évaluer quantitativement la méthode d'estimation du trafic vésiculaire. Cette méthode a égale- ment été évaluée sur des séquences d'images réelles de microscopie dans le cadre d'une étude précise sur le transport membranaire et le trafic vésiculaire régulé par des isoformes de la protéine Rab6.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00541304
Date15 March 2010
CreatorsPecot, Thierry
PublisherUniversité Rennes 1
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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