Dissertations / Theses on the topic 'Données de signalisation'

La signalisation FGF/FGFR est un régulateur important de l’ostéogenèse car elle contrôle la différenciation et la durée de vie des cellules ostéoblastiques. Cependant, les mécanismes de régulation de la différenciation ostéoblastique des cellules souches mésenchymateuses (CSMs) et des ostéoblastes sont peu connus. En utilisant un modèle d'activation constitutive induite par la mutation du FGFR2, nous avons identifié de nouveaux mécanismes de signalisation fonctionnels impliqués dans la physiopathologie de la craniosténose de type Apert. Dans ce syndrome, l'activation constitutive du FGFR2 régule positivement les récepteurs EGFR et PDGFRα. L'augmentation de la signalisation EGFR et PDGFRa contribue fonctionnellement à l'augmentation de la différenciation ostéogénique. La régulation de ces deux récepteurs implique des mécanismes de régulation transcriptionnelle et post-transcriptionnelle qui activent la voie PKCα. Cet effet est induit en partie par l'activation transcriptionnelle d'AP-1 (Fos/Jun), et par la diminution de la dégradation de l'EGFR, suite à la séquestration de Cbl par Sprouty2 activée. Par ailleurs, nous avons montré que le FGFR2 induit la différenciation ostéoblastique des CSMs et augmente leur potentiel ostéogénique. La surexpression du FGFR2 augmente l'expression des marqueurs du phenotype ostéoblastique et l'ostéogénèse in vitro. Cet effet implique l'activation des voies de signalisation ERKl/2 et PKCα. Nous montrons aussi que la sous-expression de Twistl favorise la différenciation ostéogénique dans les CSMs via l'augmentation de l'expression du FGFR2 et l'activation des voies de signalisation ERKl/2 et PI3K
FGF/FGFR signaling is an important regulator of osteogenesis. It controls the differentiation and life span of osteoblastic cells. However, the mechanisms regulating osteoblast differentiation in MSCs are poorly known. Using a model of constitutive activation induced by the FGFR2 mutation, we identified novel functional signaling mechanisms involved in the pathogenesis of Apert craniosynostosis. We show that constitutive activation of FGFR2 positively regulates EGFR and PDGFRa expression. The increased EGFR and PDGFRa signaling functionally contribute to the increased osteogenic differentiation in Apert cells. The regulation of these receptors involves transcriptional and post-transcriptional mechanisms that activate PKCa. This effect is induced in part by transcriptional activation of AP-1 (Fos/Jun), and decreased degradation of EGFR following the sequestration of Cbl by activated Sprouty2. Furthermore, we showed that FGFR2 induce osteoblast differentiation of MSCs and increase their osteogenic potential. The overexpression of FGFR2 increases thé expression of osteoblast markers phenotype and osteogenesis in vitro. This effect involves activation of ERKl/2 and PKCa signaling pathways. We also show that the silencing of Twistl promotes osteogenic differentiation in MSCs via increased expression of FGFR2 and activation of ERKl/2 and PI3K signaling pathways. The results provide new insights into the FGFR2 signaling and its implications in the osteogenic differentiation of MSCs and in Apert syndromic craniosynostosis, thus offering novel potential therapeutic perspectives

Les réseaux biologiques, notamment les réseaux de signalisation déclenchés par les hormones, sont extrêmement complexes. Les méthodes expérimentales à haut débit permettent d’aborder cette complexité, mais la prise en compte de l’ensemble des données générées requiert la mise au point de méthodes automatiques pour la construction des réseaux. Nous avons développé une nouvelle méthode d’inférence reposant sur la formalisation, sous forme de règles logiques, du raisonnement de l’expert sur les données expérimentales. Cela nécessite la constitution d’une base de connaissances, ensuite exploitée par un moteur d’inférence afin de déduire les conclusions permettant de construire les réseaux. Notre méthode a été élaborée grâce au réseau de signalisation induit par l’hormone folliculo-stimulante dont le récepteur fait partie de la grande famille des récepteurs couplés aux protéines G. Ce réseau a également été construit manuellement pour évaluer notre méthode. Un contrôle a ensuite été réalisé sur réseau induit par le facteur de croissance épidermique, se liant à un récepteur tyrosine kinase, de façon à montrer que notre méthode est capable de déduire différents types de réseaux de signalisation
Biological networks, including signalling networks induced by hormones, are very complex. High-throughput experimental methods permit to approach this complexity, but to be able to use all generated data, it is necessary to create automatical inference methods to build networks. We have developped a new inference method based on the formalization of the expert’s reasoning on experimental data. This reasoning is converted into logical rules. This work requires the creation of a knowledge base which is used by an inference engine to deduce conclusions to build networks. Our method has been elaborated by the construction of the signalling network induced by the follicle stimulating hormone whose receptor belongs to the G protein-coupled receptors family. This network has also been built manually to assess our method. Then, a test has been done on the network induced by the epidermal growth factor, which binds to a tyrosine kinase receptor, to demonstrate the ability of our method to deduce differents types of signaling networks

Cette thèse a pour but d’étudier les activités humaines à travers l’analyse du flux de signalisation du réseau cellulaire de données (GTP). Pour ce faire, nous avons mis en place un ensemble d’outils nous permettant de collecter, stocker et analyser ces données de signalisation. Ceci en se basant sur une architecture indépendante au maximum des constructeurs de matériel. À partir des données extraites par cette plateforme nous avons fait trois contributions.Dans une première contribution, nous présentons l’architecture de la plateforme de capture et d’analyse de la signalisation GTP dans un réseau d’opérateur. Ce travail a pour but de faire l’inventaire des différents éléments déclenchant des mises à jour et aussi d’estimer la précision temporelle et spatiale des données collectées. Ensuite, nous présentons une série de mesures, mettant en avant les caractéristiques principales de la mobilité humaine observées au travers de la signalisation mobile (le temps inter-arrivées des messages de mise à jour, la distance observée des sauts entre cellules lors des déplacements des clients). Finalement, nous présentons l’analyse des compromis qui ont été faits entre la rapidité d’écriture/de lecture et la facilité d’usage du format de fichier utilisé lors de l’échange d’informations entre les sondes de capture et le système stockage. Deuxièmement, nous avons été capables de mettre en place un algorithme de reconstitution de trajets. Cet algorithme permet, à partir de données éparses issues du réseau cellulaire, de forger des trajets sur les voies de transport. Il se base sur les données des trajets sous-échantillonnées et en déduit les positions du client sur les voies de communication. Nous avons mis en place un graphe de transport intermodal. Celui-ci porte sur le métro, le train et le réseau routier. Il connecte les différents points entre eux dans chacune des couches de transport et interconnecte les modes de transport entre eux, aux intersections. Notre algorithme se base sur un modèle de chaîne de Markov cachée pour placer sur le graphe les positions probables des individus entre les différentes observations. L’apport de ce travail est l’utilisation des propriétés topologiques du réseau de transport afin de renseigner les probabilités d’émission et de transition dans un modèle non supervisé. Ces travaux ont donné lieu à une publication et à un brevet. Finalement, notre dernière contribution utilise les données issues de la signalisation à des fins de dimensionnement du réseau mobile d’opérateur. Il s’agit de dimensionner dynamiquement un réseau mobile en utilisant les bandes de fréquences dites vTV-Whitespace. Ces bandes de fréquences sont libérées sous certaines conditions aux USA et soumises à vente aux enchères. Ce que nous proposons est un système basé sur un algorithme de qualité d’expérience (QoE) et sur le coût de la ressource radio afin de choisir où déployer des femtocells supplémentaires et où en supprimer en fonction des variations de population par unité d’espace. En conclusion, cette thèse offre un aperçu du potentiel de l’analyse des metadata de signalisation d’un réseau dans un contexte plus général que la simple supervision d’un réseau d’opérateur
The aim of this thesis is to study human activities through the analysis of the signaling flow in cellular data network (GTP). In order to achieve this goal, we implemented a set of tools allowing us to collect, store and analyze this signaling data. We created an architecture independent at most of hardware manufacturers and network operators. Using data extracted by this platform we made three main contributions. In our first contribution, we present the GTP capture and analysis platform in a mobile operator network. This work intends to list the different elements triggering updates and to estimate the temporal and spatial accuracy of the data collected. Next, we present a set of measures that represent the main characteristics of human mobility observed through the mobile signaling data (the inter-arrival time of update messages, the observed distances of hops from cell to cell made by moving users). Finally, we present the analysis of the compromise that was made between the writing/reading performances and the ease of use of the file format for the data storage. In our second contribution, we propose CT-Mapper, an unsupervised algorithm that enables the mapping of mobile phone traces over a multimodal transport network. One of the main strengths of CT-Mapper is its capability to map noisy sparse cellular multimodal trajectories over a multilayer transportation network where the layers have different physical properties and not only to map trajectories associated with a single layer. Such a network is modeled by a large multilayer graph in which the nodes correspond to metro/train stations or road intersections and edges correspond to connections between them. The mapping problem is modeled by an unsupervised HMM where the observations correspond to sparse user mobile trajectories and the hidden states to the multilayer graph nodes. The HMM is unsupervised as the transition and emission probabilities are inferred using respectively the physical transportation properties and the information on the spatial coverage of antenna base stations. Finally, in our last contribution we propose a method for cellular resource planning taking into account user mobility. Since users move, the bandwidth resource should move accordingly. We design a score based method using TV Whitespace, and user experience, to determine from which cell resource should be removed and to which one it should be added. Combined with traffic history it calculates scores for each cell. Bandwidth is reallocated on a half-day basis. Before that, real traces of cellular networks in urban districts are presented which confirm that static network planning is no longer optimal. A dynamic femtocell architecture is then presented. It is based on mesh interconnected elements and designed to serve the score based bandwidth allocation algorithm. The score method along with the architecture are simulated and results are presented. They confirm the expected improvement in bandwidth and delay per user while maintaining a low operation cost at the operator side. In conclusion, this thesis provides an overview of the potential of analyzing the signaling metadata of a network in a broader context that supervision of an operator network

Cette thèse a pour but d’étudier les activités humaines à travers l’analyse du flux de signalisation du réseau cellulaire de données (GTP). Pour ce faire, nous avons mis en place un ensemble d’outils nous permettant de collecter, stocker et analyser ces données de signalisation. Ceci en se basant sur une architecture indépendante au maximum des constructeurs de matériel. À partir des données extraites par cette plateforme nous avons fait trois contributions.Dans une première contribution, nous présentons l’architecture de la plateforme de capture et d’analyse de la signalisation GTP dans un réseau d’opérateur. Ce travail a pour but de faire l’inventaire des différents éléments déclenchant des mises à jour et aussi d’estimer la précision temporelle et spatiale des données collectées. Ensuite, nous présentons une série de mesures, mettant en avant les caractéristiques principales de la mobilité humaine observées au travers de la signalisation mobile (le temps inter-arrivées des messages de mise à jour, la distance observée des sauts entre cellules lors des déplacements des clients). Finalement, nous présentons l’analyse des compromis qui ont été faits entre la rapidité d’écriture/de lecture et la facilité d’usage du format de fichier utilisé lors de l’échange d’informations entre les sondes de capture et le système stockage. Deuxièmement, nous avons été capables de mettre en place un algorithme de reconstitution de trajets. Cet algorithme permet, à partir de données éparses issues du réseau cellulaire, de forger des trajets sur les voies de transport. Il se base sur les données des trajets sous-échantillonnées et en déduit les positions du client sur les voies de communication. Nous avons mis en place un graphe de transport intermodal. Celui-ci porte sur le métro, le train et le réseau routier. Il connecte les différents points entre eux dans chacune des couches de transport et interconnecte les modes de transport entre eux, aux intersections. Notre algorithme se base sur un modèle de chaîne de Markov cachée pour placer sur le graphe les positions probables des individus entre les différentes observations. L’apport de ce travail est l’utilisation des propriétés topologiques du réseau de transport afin de renseigner les probabilités d’émission et de transition dans un modèle non supervisé. Ces travaux ont donné lieu à une publication et à un brevet. Finalement, notre dernière contribution utilise les données issues de la signalisation à des fins de dimensionnement du réseau mobile d’opérateur. Il s’agit de dimensionner dynamiquement un réseau mobile en utilisant les bandes de fréquences dites vTV-Whitespace. Ces bandes de fréquences sont libérées sous certaines conditions aux USA et soumises à vente aux enchères. Ce que nous proposons est un système basé sur un algorithme de qualité d’expérience (QoE) et sur le coût de la ressource radio afin de choisir où déployer des femtocells supplémentaires et où en supprimer en fonction des variations de population par unité d’espace. En conclusion, cette thèse offre un aperçu du potentiel de l’analyse des metadata de signalisation d’un réseau dans un contexte plus général que la simple supervision d’un réseau d’opérateur
The aim of this thesis is to study human activities through the analysis of the signaling flow in cellular data network (GTP). In order to achieve this goal, we implemented a set of tools allowing us to collect, store and analyze this signaling data. We created an architecture independent at most of hardware manufacturers and network operators. Using data extracted by this platform we made three main contributions. In our first contribution, we present the GTP capture and analysis platform in a mobile operator network. This work intends to list the different elements triggering updates and to estimate the temporal and spatial accuracy of the data collected. Next, we present a set of measures that represent the main characteristics of human mobility observed through the mobile signaling data (the inter-arrival time of update messages, the observed distances of hops from cell to cell made by moving users). Finally, we present the analysis of the compromise that was made between the writing/reading performances and the ease of use of the file format for the data storage. In our second contribution, we propose CT-Mapper, an unsupervised algorithm that enables the mapping of mobile phone traces over a multimodal transport network. One of the main strengths of CT-Mapper is its capability to map noisy sparse cellular multimodal trajectories over a multilayer transportation network where the layers have different physical properties and not only to map trajectories associated with a single layer. Such a network is modeled by a large multilayer graph in which the nodes correspond to metro/train stations or road intersections and edges correspond to connections between them. The mapping problem is modeled by an unsupervised HMM where the observations correspond to sparse user mobile trajectories and the hidden states to the multilayer graph nodes. The HMM is unsupervised as the transition and emission probabilities are inferred using respectively the physical transportation properties and the information on the spatial coverage of antenna base stations. Finally, in our last contribution we propose a method for cellular resource planning taking into account user mobility. Since users move, the bandwidth resource should move accordingly. We design a score based method using TV Whitespace, and user experience, to determine from which cell resource should be removed and to which one it should be added. Combined with traffic history it calculates scores for each cell. Bandwidth is reallocated on a half-day basis. Before that, real traces of cellular networks in urban districts are presented which confirm that static network planning is no longer optimal. A dynamic femtocell architecture is then presented. It is based on mesh interconnected elements and designed to serve the score based bandwidth allocation algorithm. The score method along with the architecture are simulated and results are presented. They confirm the expected improvement in bandwidth and delay per user while maintaining a low operation cost at the operator side. In conclusion, this thesis provides an overview of the potential of analyzing the signaling metadata of a network in a broader context that supervision of an operator network

La peau est un excellent modèle d’étude du vieillissement général. En plus de facteurs environnementaux, les facteurs génétiques jouent un rôle majeur dans le vieillissement cutané. Dans le cadre de ma thèse, j’ai eu accès à une cohorte exceptionnelle de 502 femmes caucasiennes très bien caractérisées sur le plan cutané, pour effectuer deux études d’association « génome-entier ». La première étude a montré le rôle joué par le système immunitaire, et en particulier le gène HLA‑C, dans la sévérité des lentigines du visage. La seconde a mis en évidence une association entre le gène H2AFY2 et la sévérité de l’affaissement de la paupière supérieure. La recherche de voies de signalisation biologiques associées à différents indicateurs du vieillissement cutané a souligné le rôle de la mélanogénèse et des mécanismes de réparation de l’ADN.Ces résultats ouvrent de nouvelles perspectives dans la compréhension des mécanismes inhérents au vieillissement cutané et général
The skin is an excellent model to study general ageing. In addition to environmental factors, genetic factors play a key role in skin ageing mechanisms. During my PhD, I have had access to a unique cohort of 502 Caucasian women very-well characterized regarding their facial features to perform two genome-wide association studies. The first one pointed to the role of the immune system, and especially the HLA‑C gene, in the severity of facial lentigines. The second one identified an association between the H2AFY2 gene and the severity of superior eyelid drooping. I also looked for associations between biological pathways and several skin ageing indicators which underlined the role of the melanogenesis and several mechanisms of DNA repair.Overall, these results lead to new insights in the understanding of the molecular mechanisms underlying skin and global ageing

Les opérateurs de réseau mobile disposent d'une importante source de données issue des communications de l'ensemble des objets connectés (smartphones mais pas uniquement) avec le réseau. Ces données de signalisation constituent une source massive de données de localisation et sont régulièrement utilisées pour l'étude de la mobilité (humaine ou non). Cependant, les usages potentiels se heurtent à deux écueils majeurs: leur faible précision spatiotemporelle et leur caractère éminemment sensible au regard de la protection de la vie privée.Dans un premier temps, les travaux de cette thèse améliorent la connaissance de l'état de mobilité (immobile ou en mouvement), de la vitesse, de la direction de déplacement des objets connectés et de la route qu'ils empruntent sur une infrastructure de transport (routier ou ferré par exemple).Dans un second temps, nous montrons comment garantir la confidentialité de statistiques de mobilité produites en flux continu. L'utilisation de données de signalisation, qu'elle soient relatives à des utilisateurs ou à des objets connectés divers, est encadrée légalement. Pour l'étude de la mobilité, les opérateurs ont donc tendance à publier des statistiques anonymisées (données agrégées). Plus précisément, on cherche à calculer des statistiques de mobilité complexes et anonymisées ``à la volée'' à l'aide de méthodes de confidentialité différentielle et de structures de données probabilistes (telles que des filtres de Bloom).Enfin, dans un troisième temps, nous illustrons le potentiel des données de signalisation et des approches proposées dans ce manuscrit pour le calcul en temps quasi-réel de statistiques anonymes sur le transport routier de marchandises. Cependant, il ne s'agit ici que d'un exemple de ce qui pourrait s'appliquer à d'autres sujets d'analyses de comportements de populations et d'activités avec des enjeux de politiques publiques et économiques importants
Mobile network operators have a significant data source derived from communications of all connected objects (not just smartphones) with the network. These signaling data is a massive source of location data and are regularly used for the mobility analysis. However, potential uses face two major challenges: their low spatiotemporal precision and their highly sensitive nature concerning privacy.In the first phase, the thesis work enhances the understanding of the mobility state (stationary or in motion), speed, direction of movement of connected objects, and the route they take on a transportation infrastructure (e.g., road or rail).In the second phase, we demonstrate how to ensure the confidentiality of continuously produced mobility statistics. The use of signaling data, whether related to users or various connected objects, is legally regulated. For the study of mobility, operators tend to publish anonymized statistics (aggregated data). Specifically, the aim is to calculate complex and anonymized mobility statistics "on the fly" using differential privacy methods and probabilistic data structures (such as Bloom filters).Finally, in the third phase, we illustrate the potential of signaling data and the proposed approaches in this manuscript for quasi-real-time calculation of anonymous statistics on road freight transport. However, this is just an example of what could apply to other subjects analyzing population behaviors and activities with significant public and economic policy implications

Dans le contexte de l'étude pan-génomique de données d'expression des gènes (transcriptome), différents outils existent déjà. Parmi eux, les techniques de réduction de dimensionnalité cherchent les formes remarquables et les composants importants du système qui peuvent aider à résumer les données. Au cours de ma thèse, j'ai étudié en profondeur les différentes techniques existantes dans ce domaine. Nous avons ensuite développé notre propre approche basée sur la combinaison de la décomposition en valeurs singulières (Singular Value Decomposition) et le Multidimensional Scaling. Nous avons prouvé son utilité et sa précision. En plus des outils d'analyse de données spécifiques à l'étude de l'expression des gènes, nous avons développé un logiciel qui permet de correler l'expression des gènes à des réseaux d'interactions protéine-protéine. Et ceci afin de lier l'information sur l'expression des gènes à celle des interactions entre protéines (protéome) qui ont lieu au sein de la cellule. Tous les outils venant d'être décrits et de nombreux autres ont été utilisés afin d'analyser différent types de données biologiques. La première application a été de corréler l'expression d'auto-anticorps et de cytokines dans le corps humain lors d'une infection au paludisme. Nous avons déterminé des marqueurs spécifiques du paludisme cérébral, permetant à termes de prévenir et détecter plus tôt la maladie. La plus grande analyse que nous avons réalisé visait à définir le profil du transcriptome des cellules T régulatrices (Treg). Ces cellules sont détruites au cours d'une infection par le VIH, une bonne caractérisation moléculaire de celles-ci permettrait par exemple de mieux suivre l'évolution des Treg au cours des traitements pour le SIDA. Parmi les nouveaux marqueurs moléculaires de Treg que nous avons étudié, un nouveau facteur de transcription FOXLF a été découvert, qui pourrait jouer un rôle important dans l'apparition du caractère de "regulation" chez les Treg.

Dans cette thèse, nous présentons des algorithmes de localisation d'un robot mobile qui se déplace dans un milieu balisé. Après avoir fait le tour des différents capteurs et techniques de localisation -navigation des robots mobiles, nous définissons la solution proposée : capteurs non-sophistiqués avec informations faciles à traiter. Deux types de capteurs sont envisagés : télémètre U. S. /I. R. Avec balises actives et goniomètres avec balises passives. Afin de développer et tester différents algorithmes, nous avons décrit les capteurs utilisés et élaboré un modèle statistiquue des mesures. Des algorithmes d'optimisation de la position du robot à partir d'une position approchée sont ensuite étudiés en utilisant au mieux toutes les informations provenant des balises. Le critère retenu est celui des moindres carrés repondérés. Deux algorithmes itératifs sont comparés ; gradient à pas prédéterminé et Gauss-Newton. Une étude, d'abord menée avec des mesures exactes puis "régulières", permet de conclure que la méthode du second ordre est la plus rapide et que l'estimateur obtenu est quasi-efficace. Un test de cohérence entre les grandeurs mesurées et estimées permet de détecter et rejeter les mesures aberantes. Un algorithme de localisation du véhicule lorsque sa position n'est pas du tout connue est ensuite proposé, la méthode tenant toujours compte du fait que certaines mesures peuvent être aberrantes. Une méthode d'identification des balises lorsqu'elles ne sont pas codées est également décrite ainsi qu'un algorithme de calibration initiale du champ de balises. Nous envisageons aussi de recaler la position plus ou moins précise accordée à certaines balises portables, en utilisant le formalisme de Kalman. La fusion d'informations, dans ce même formalisme, est enfin développée en utilisant les informations provenant des balises et celles d'un système de mesure des déplacements du véhicule et ce, dans le but d'avoir une meilleure estimation de la position du robot
This thesis analyses algorithms for the localisation of a mobile robot in a beaconed environment. A bibliographical study of different sensors and localization-navigation algorithms for mobile robots allows us to describe the proposed solution : non-sophisticated sensors giving easy-to-compute data. Two kinds of sensors are studied : an ultrasonic/infra-red telemeter with active beacons and a goniometer with passive beacons. A statistical model has been established from a theoretical study of measurement errors. This model is used to compare different localization algorithms and to analyse the feasibility of the sensors. Optimization algorithms giving the robot position while using at best all the beacons data are then studied. We use a reweighted least square criterion. Two iterative methods are compared, the gradient algorithm and the Newton-Gauss method, at first with exact data then with noisy data. We conclude that the second order method is the best one and that we obtain a quasi-efficient estimator of the robot position. Results form previous sections allow us to design a coherence test used to detect and reject aberrant data. An algorithm to find the position of the vehicle when its position is not known form vrevious measurements is then described. This method takes aberrant data into account. An identification method for non-coded beacons is also given, as well as an algorithm for the initial calibration of the field of beacons. Some beacons being portable, we give a method to relocate their position, in the Kalman filtering formalism. Finally, using the same formalism, a data fusion algorithm is used to obtain a better-estimation of the robot position by using information given by the beacons and by a system, measuring the displacements of the vehicle

La qualité et la fiabilité des infrastructures routières jouent un rôle majeur dans la sécurité routière. Cela est d'autant plus vrai lorsque qu'on s'intéresse à la circulation de véhicules autonomes qui doivent être capables à terme de circuler seuls dans l'environnement routier. Les récents travaux menés au sein de VEDECOM montrent qu'une signalisation horizontale routière claire et visible est importante dans sa prise de décision. La détection des lignes de marquage sont en grande partie réalisée par des caméras. Afin d'optimiser cette approche et prévenir les situations de non détection, cette thèse propose des outils d'analyse de fiabilité et d'aide à la maintenance de la signalisation horizontale. Aujourd’hui, la fiabilité des marquages est basée le phénomène de rétro-réflexion : un véhicule éclaire avec ses feux de croisement un marquage qui renvoie la lumière vers le conducteur. Pour établir son niveau de dégradation, des campagnes d'inspection sont réalisées par des rétro-réflectomètres montés sur des véhicules traceurs. La littérature des trente dernières années présente essentiellement des modèles de dégradation basés sur des méthodes de régression. Ces derniers présentent de nombreuses difficultés à être déployés dans le cadre d'un plan de maintenance. Cette thèse propose d'aborder ces questions sous l'angle de la théorie de la fiabilité et de la maintenance tout en tenant compte des pratiques actuelles. Une ligne de marquage est ici interprétée comme un système multi-composants monté en parallèle. Cette thèse propose de l'analyser en quatre points. Premièrement, l'ensemble des inspections est formalisé en une base de suivi. Si des données sont manquantes et si l'historique de maintenance est indisponible, alors différentes approches basées sur une Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) sont proposées afin de les estimer. Deuxièmement, l'entretien de la totalité d'une ligne est logistiquement délicat. Une CAH de la base de suivi a pour fonction d'établir les marquages suivant un même modèle de dégradation. Les clusters sont géographiquement localisés et corrélés à des situations précises comme un échangeur ou une agglomération. Pour ces raisons, ils sont interprétés comme des zones de maintenance stratégiques. Troisièmement, réaliser une analyse de Weibull des marquages. Les rétro-réflectomètres n'indiquent pas précisément les instants de défaillance. Ils sont statistiquement censurés à gauche, à droite ou par intervalle. En alternative à la méthode du Maximum de Vraisemblance, une approche basée sur un algorithme EM est proposé afin d'établir le modèle de Weibull et les censures estimées les plus vraisemblables. Dernièrement, deux stratégies de maintenance sont proposées : systématique par rapport à l'âge et conditionnée par la dégradation courante. Elles sont en adéquation avec les pratiques de maintenance. La première permet une gestion passive de l'entretien tandis que la seconde permet une connaissance avancée de la ligne de marquage dans le temps. A partir d'un système multi-composants non réparable et fortement censuré, les composants suivant un même modèle de dégradation sont classables, chaque groupe connait un modèle de durée de vie et finalement il est possible de déduire un plan de maintenance adapté
The quality and reliability of road infrastructure and its equipment play a major role in road safety. This is especially true if we are interested in autonomous car traffic. Recent papers from VEDECOM Institut proves that a clear and reliable road marking is important in it decison making. Marking lanes are detected by camera. These markings need an accurate maintenance strategy to guarantee that the markings remain perceptible. This report proposes different solutions based on the reliabilty and maintenance theory. Today, the markings reliability is based on the retroreflective illuminance. A retroreflective marking reflects light from a vehicle headlight back in the direction of the driver. Marking retroreflectivity can be dynamically inspected using a retroreflectometer. The litterature of the last thirty years proposes degradation models for retroreflective marking based on a regression model. All of them have a common weakness: they are difficult to apply directly to a given road network. This report presents maintenance models who math with current maintenance actions. A marking lane is interpreted as multi-unit systeme. All unit are laid in parallel. The global maintenance strategy is based on four points. First, the whole inspection data is formalized into one monitoring base. If inspection data is missing or if the maintenance historic is unavailable else an estimation process based on the Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) is proposed. Second, to replace a whole markings lane is logistically difficult to work. Again, an AHC of the monitoring proposed several clusters. Each cluster presents it own degradation model. Clusters are geographically tracked and correlated to specific situation (interchange, urban area, bypass...). That's why a cluster is interpreted as a maintenance strategic area. Thirdly, a Weibull analysis of each cluster is done. Current retroreflectometers cannot detects the exact faillure moment. this information is statistically censored. Three cases are identified : left, right and interval censored. To parameter a Weibull model, an EM Algorithm is propoased as an alternative to the Maximum Likelihood Estimator. This algorithm is also an estimator to censored markings life time. Lastly, two classic preventive maintenance strategies are proposed : systematic according to the age and conditionned to the current degradation. Each one is credible according the current maintenance practice. The first prposed a passsive managament of the markings maintenance. The second ensures an advanced knowledge of the road network over the time. On a multi-unit system no-repairable and strongly censored, units which admit the same degradation model are identified by a clustering approach. Each cluster present it own Weibull analysis. Finally, an adapted maintenance strategy is done

Les programmes flux de données (« data flow » en anglais) sont des programmes décrits sous la forme d’un graphe afin de mettre en évidence un certain nombre de propriétés, comme le parallélisme disponible, la localité des données, la certitude de ne pas avoir d’inter-blocages, etc. Ma thèse présente les problématiques liées à la mise en place d’une infrastructure de compilation pour ce type de programmes. Cette infrastructure a pour but de compiler, analyser, transformer, et exécuter un programme flux de données sur différentes plateformes, depuis des composants logiques programmables jusqu��à des processeurs multi-cœurs avec mémoire partagée. Nous présentons les aspects théoriques associés aux problèmes de compilation, d’analyse et d’ordonnancement des programmes flux de données, ainsi que les aspects pratiques et les résultats obtenus concernant la génération de code et l’exécution de ces programmes
The work presented in this thesis takes place in a context of growing demand for better video quality (High-Definition TV, home cinema. . . ) and unprecedented concern for power consumption. The limitations and lack of flexibility of current video standards make it increasingly long and complicated to implement standards on embedded systems. A new standard called Reconfigurable Video Coding aims to solve these problems by describing video coding with dataflow programs. A dataflow program is a program represented as a directed graph where vertices are computational units and edges represent the flow of data between vertices. This thesis presents a compilation infrastructure for dataflow programs that can compile these programs to a simple, high-level Intermediate Representation (IR). We show how this IR can be used to analyze, transform, and generate code for dataflow programs in many languages, from C to hardware description languages

La présence dans la rhizosphère des plantes de "Plant Growth Promoting Rhizobacteria" (PGPR) augmente la croissance de la plante. Cependant, les éléments génétiques de la plante qui sont requis lors de cette interaction bénéfique sont encore largement méconnus. Une meilleure connaissance des voies de signalisations ciblées par une PGPR permettrait d'améliorer l'utilisation des PGPR en agriculture car ils seraient possible de sélectionner des variétés de plante plus sensibles à l'effet bénéfique des PGPR. Au sein du LSTM, l'équipe utilise le modèle biologique formé d'une part par la plante modèle Arabidopsis thaliana et, d'autre part, par la bactérie PGPR Phyllobacterium brassicacearum STM196 découverte au contact des racines du colza. A l'aide d'approches phénotypiques, transcriptomiques et bioinformatiques, nous avons découvert certaines des cibles génétiques de STM196 chez Arabidopsis. L'implication de la protéine à F-box EBF2 dans l'allongement des poils racinaires induit par la bactérie a été mise en évidence. De plus, nous avons identifié un rôle des facteurs de transcription ZAT10 et WRKY46 dans l'accumulation du H202 et dans la répression ed l'activité de la PAL induits par STM196. Enfin, en collaboration avec des bioinformaticiens, nous avons développé un outil en ligne appelé "Virtual Lab Book on Arabidopsis" (base de données et interface Web). A l'avenir, cet outil devrait faciliter l'identification de nouvelles cibles génétiques de STM196 grâce à la méta-analyse de nos expériences
The presence in the plant rhizosphere of Plant Growth Promoting Rhizobacteria (PGPR) leads to an increase of plant growth. However, the plant genetic elements that are required during this beneficial interaction are still largely unknown. A better knowledge of the plant signaling components that are targeted by PGPR would help to improve the use of PGPR in agriculture as it would be possible to select plant varieties more sensitive to the beneficial effect of PGPR. In the LSTM, the team uses a biological model formed by the model plant Arabidopsis thaliana and the PGPR Phyllobacterium brassicacearum STM196 discovered in the rhizosphere of oil-seed rape. With the help of phenotypic, transcriptomics and Bioinformatics approaches, we had the opportunity to discover genetic targets of STM196 in Arabidopsis. The involvement of the F - box protein EBF2 in the root hair elongation triggered by the bacteria has been highlighted. Moreover, we have confirmed a role for ZAT10 and WRKY46 transcription factors in the H202 accumulation and PAL activity repression induced by STM196. Finally, in collaboration with bioinformaticians, we have developed an online tool called "Virtual Lab Book on Arabidopsis" (database and Web interface). In the future, this tool should help in the identification of new genetic targets of STM196 through the meta-analysis of our experiments

Dans cette thèse, nous avons étudier une méthode de classification et d'évaluation des modalités de transport utilisées par les porteurs de mobile durant leurs trajets quotidiens. Les informations de mobilité sont collectées par un opérateur au travers des logs du réseau téléphonique mobile qui fournissent des informations sur les stations de base qui ont été utilisées par un mobile durant son trajet. Les signaux (appels/SMS/3G/4G) émis par les téléphones sont une source d'information pertinente pour l'analyse de la mobilité humaine, mais au-delà de ça, ces données représentent surtout un moyen de caractériser les habitudes et les comportements humains. Bien que l'analyse des metadata permette d'acquérir des informations spatio-temporelles à une échelle sans précédent, ces données présentent aussi de nombreuses problématiques à traiter afin d'en extraire une information pertinente. Notre objectif dans cette thèse est de proposer une solution au problème de déduire la trajectoire réelle sur des réseaux de transport à partir d'observations de position obtenues grâce à l'analyse de la signalisation sur les réseaux cellulaires. Nous proposons « CT-Mapper" pour projecter les données de signalisation cellulaires recueillies auprès de smartphone sur le réseau de transport multimodal. Notre algorithme utilise un modèle de Markov caché et les propriétés topologiques des différentes couches de transport. Ensuite, nous proposons « LCT-Mapper » un algorithme qui permet de déduire le mode de transport utilisé. Pour évaluer nos algorithmes, nous avons reconstruit les réseaux de transport de Paris et de la région (Ile-de-France). Puis nous avons collecté un jeu de données de trajectoires réelles recueillies auprès d'un groupe de volontaires pendant une période de 1 mois. Les données de signalisation cellulaire de l'utilisateur ont été fournies par un opérateur français pour évaluer les performances de nos algorithmes à l'aide de données GPS. Pour conclure, nous avons montré dans ce travail qu'il est possible d'en déduire la trajectoire multimodale des utilisateurs d'une manière non supervisée. Notre réalisation permet d'étudier le comportement de mobilité multimodale de personnes et d'explorer et de contrôler le flux de la population sur le réseau de transport multicouche
Around half of the world population is living in cities where different transportation networks are cooperating together to provide some efficient transportation facilities for individuals. To improve the performance of the multimodal transportation network it is crucial to monitor and analyze the multimodal trajectories, however obtaining the multimodal mobility data is not a trivial task. GPS data with fine accuracy, is extremely expensive to collect; Additionally, GPS is not available in tunnels and underground. Recently, thanks to telecommunication advancement cellular dataset such as Call Data Records (CDRs), is a great resource of mobility data, nevertheless, this kind of dataset is noisy and sparse in time. Our objective in this thesis is to propose a solution to this challenging issue of inferring real trajectory and transportation layer from wholly cellular observation. To achieve these objectives, we use Cellular signalization data which is more frequent than CDRs and despite their spatial inaccuracy, they provide a fair source of multimodal trajectory data. We propose 'CT-Mapper’ to map cellular signalization data collected from smart phones over the multimodal transportation network. Our proposed algorithm uses Hidden Markov Model property and topological properties of different transportation layers to model an unsupervised mapping algorithm which maps sparse cellular trajectories on multilayer transportation network. Later on, we propose ‘LCT-Mapper’ an algorithm to infer the main mode of trajectories. The area of study in this research work is Paris and region (Ile-de-France); we have modeled and built the multimodal transportation network database. To evaluate our proposed algorithm, we use real trajectories data sets collected from a group of volunteers for a period of 1 month. The user's cellular signalization data was provided by a french operator to assess the performance of our proposed algorithms using GPS data as ground truth. An extensive set of evaluation has been performed to validate the proposed algorithms. To summarize, we have shown in this work that it is feasible to infer the multimodal trajectory of users in an unsupervised manner. Our achievement makes it possible to investigate the multimodal mobility behavior of people and explore and monitor the population flow over multilayer transportation network

Dans cette thèse, nous avons étudier une méthode de classification et d'évaluation des modalités de transport utilisées par les porteurs de mobile durant leurs trajets quotidiens. Les informations de mobilité sont collectées par un opérateur au travers des logs du réseau téléphonique mobile qui fournissent des informations sur les stations de base qui ont été utilisées par un mobile durant son trajet. Les signaux (appels/SMS/3G/4G) émis par les téléphones sont une source d'information pertinente pour l'analyse de la mobilité humaine, mais au-delà de ça, ces données représentent surtout un moyen de caractériser les habitudes et les comportements humains. Bien que l'analyse des metadata permette d'acquérir des informations spatio-temporelles à une échelle sans précédent, ces données présentent aussi de nombreuses problématiques à traiter afin d'en extraire une information pertinente. Notre objectif dans cette thèse est de proposer une solution au problème de déduire la trajectoire réelle sur des réseaux de transport à partir d'observations de position obtenues grâce à l'analyse de la signalisation sur les réseaux cellulaires. Nous proposons « CT-Mapper" pour projecter les données de signalisation cellulaires recueillies auprès de smartphone sur le réseau de transport multimodal. Notre algorithme utilise un modèle de Markov caché et les propriétés topologiques des différentes couches de transport. Ensuite, nous proposons « LCT-Mapper » un algorithme qui permet de déduire le mode de transport utilisé. Pour évaluer nos algorithmes, nous avons reconstruit les réseaux de transport de Paris et de la région (Ile-de-France). Puis nous avons collecté un jeu de données de trajectoires réelles recueillies auprès d'un groupe de volontaires pendant une période de 1 mois. Les données de signalisation cellulaire de l'utilisateur ont été fournies par un opérateur français pour évaluer les performances de nos algorithmes à l'aide de données GPS. Pour conclure, nous avons montré dans ce travail qu'il est possible d'en déduire la trajectoire multimodale des utilisateurs d'une manière non supervisée. Notre réalisation permet d'étudier le comportement de mobilité multimodale de personnes et d'explorer et de contrôler le flux de la population sur le réseau de transport multicouche
Around half of the world population is living in cities where different transportation networks are cooperating together to provide some efficient transportation facilities for individuals. To improve the performance of the multimodal transportation network it is crucial to monitor and analyze the multimodal trajectories, however obtaining the multimodal mobility data is not a trivial task. GPS data with fine accuracy, is extremely expensive to collect; Additionally, GPS is not available in tunnels and underground. Recently, thanks to telecommunication advancement cellular dataset such as Call Data Records (CDRs), is a great resource of mobility data, nevertheless, this kind of dataset is noisy and sparse in time. Our objective in this thesis is to propose a solution to this challenging issue of inferring real trajectory and transportation layer from wholly cellular observation. To achieve these objectives, we use Cellular signalization data which is more frequent than CDRs and despite their spatial inaccuracy, they provide a fair source of multimodal trajectory data. We propose 'CT-Mapper’ to map cellular signalization data collected from smart phones over the multimodal transportation network. Our proposed algorithm uses Hidden Markov Model property and topological properties of different transportation layers to model an unsupervised mapping algorithm which maps sparse cellular trajectories on multilayer transportation network. Later on, we propose ‘LCT-Mapper’ an algorithm to infer the main mode of trajectories. The area of study in this research work is Paris and region (Ile-de-France); we have modeled and built the multimodal transportation network database. To evaluate our proposed algorithm, we use real trajectories data sets collected from a group of volunteers for a period of 1 month. The user's cellular signalization data was provided by a french operator to assess the performance of our proposed algorithms using GPS data as ground truth. An extensive set of evaluation has been performed to validate the proposed algorithms. To summarize, we have shown in this work that it is feasible to infer the multimodal trajectory of users in an unsupervised manner. Our achievement makes it possible to investigate the multimodal mobility behavior of people and explore and monitor the population flow over multilayer transportation network

Utilisation des reseaux predicats/transistions pour modeliser, le protocole de niveau 3 du systeme de signalisation n**(o) 7 du ccitt. Proposition d'un nouveau formalisme, reseaux de donnees abstraites, combinant les reseaux de petri et les types abstraits algebriques. Discussion des possibilites de verification construites a partir des reseaux de donnees abstraites

Avec l’essor de technologies transcriptomiques à haut débit, une grande quantité de données a été générée.Ce travail est axé sur la réutilisation de ces données publiquement disponibles, pour la construction deréseaux de co-expression de gènes et leur exploitation dans l’élucidation de voies métaboliques et designalisation. Ce travail, dont l’objectif a été de fournir une méthodologie pour l’identification de gènescandidats, est axé autour de trois aspects : (i) le choix d’une distance appropriée pour évaluer la similarité deprofils d’expression entre gènes, (ii) l’identification du nombre d’échantillons minimal à inclure dans lamatrice d’expression, et (iii) la comparaison de réseaux, de type Pathway Level Co-expression (PLC) dedifférentes espèces et construits, avec les gènes codant les acteurs de la voie Multi Step Phosphorelay (MSP)comme guides
With the rise of high throughput technologies able to provide a large-scale view of transcriptomes, a highamount data has been produced. This work focuses on publicly available data reuse to construct gene coexpressionnetworks for metabolic or signalling pathways elucidation. The final aim of this work, was toprovide a methodology for candidate gene identification and thus focuses on (i) the choice of an appropriateddistance to evaluate similarity between gene expression profiles, (ii) the identification of a minimal numberof samples to be included in the expression matrix in order to construct robust co-expression networks, andfinally (iii) the comparison of targeted co-expression networks built with the Pathway Level Co-expression(PLC) approach and using guide genes coding actors of the Multi Step Phosphorelay (MSP) among differentspecies

Les problemes lies a la vision artificielle en environnement naturel ne sont pas encore resolus. Bien que relatif a une application precise, le traitement que subissent les images acquises peine sous le nombre d'elements segmentes a traiter, et la robustesse requise est loin d'etre atteinte. Ce memoire presente une approche de reconnaissance de formes adaptee a la vision artificielle en milieu exterieur. L'image fournie par la camera est encodee en une structure de donnees multiresolution qui accelere l'acces aux donnees pertinentes. Ces donnees sont ensuite analysees par plusieurs algorithmes afin de reconnaitre les formes souhaitees dans l'image. L'application de ce procede a la detection et la reconnaissance de la signalisation routiere complete ce travail. De prime abord, un apercu des pyramides d'images et autres structures multiresolutions est presente. La structure de donnees multiresolution effectivement utilisee, le code hsc, est decrite plus en detail, ainsi que la realisation materielle d'une station d'encodage. A partir de la structure de donnees multiresolution, plusieurs outils algorithmiques, appeles sources d'information, analysent le contour des objets presents dans l'image et expriment sous forme de temoignages l'appartenance de ces objets a l'une ou l'autre des classes de forme, appelees formes primitives. La combinaison de ces temoignages est assuree par la regle de dempster-shafer. Plusieurs exemples, illustrant pas a pas les etapes conduisant a la reconnaissance, sont montres. La reconnaissance effective de la signalisation routiere repose sur la reconnaissance des formes primitives ainsi que sur la modelisation de la signalisation sous forme de reseau semantique, aspect egalement aborde dans ce memoire

L'extraction automatique des intuitions et la construction de modèles computationnels à partir de connaissances sur des systèmes complexes repose largement sur le choix d'une représentation appropriée. Ce travail s'efforce de construire un cadre adapté pour la représentation de connaissances fragmentées sur des systèmes complexes et sa curation semi-automatisé.Un système de représentation des connaissances basé sur des hiérarchies de graphes liés à l'aide d'homomorphismes est proposé. Les graphes individuels représentent des fragments de connaissances distincts et les homomorphismes permettent de relier ces fragments. Nous nous concentrons sur la conception de mécanismes mathématiques,basés sur des approches algébriques de la réécriture de graphes, pour la transformation de graphes individuels dans des hiérarchies qui maintient des relations cohérentes entre eux.De tels mécanismes fournissent une piste d'audit transparente, ainsi qu'une infrastructure pour maintenir plusieurs versions des connaissances.La théorie développée est appliquée à la conception des schémas pour les bases de données orientée graphe qui fournissent des capacités de co-évolution schémas-données.Ensuite, cette théorie est utilisée dans la construction du cadre KAMI, qui permet la curation des connaissances sur la signalisation dans les cellules. KAMI propose des mécanismes pour une agrégation semi-automatisée de faits individuels sur les interactions protéine-protéine en corpus de connaissances, la réutilisation de ces connaissances pour l'instanciation de modèles de signalisation dans différents contextes cellulaires et la génération de modèles exécutables basés sur des règles
The task of automatically extracting insights or building computational models fromknowledge on complex systems greatly relies on the choice of appropriate representation.This work makes an effort towards building a framework suitable for representation offragmented knowledge on complex systems and its semi-automated curation---continuouscollation, integration, annotation and revision.We propose a knowledge representation system based on hierarchies of graphs relatedwith graph homomorphisms. Individual graphs situated in such hierarchies representdistinct fragments of knowledge and the homomorphisms allow relating these fragments.Their graphical structure can be used efficiently to express entities and their relations. Wefocus on the design of mathematical mechanisms, based on algebraic approaches to graphrewriting, for transformation of individual graphs in hierarchies that maintain consistentrelations between them. Such mechanisms provide a transparent audit trail, as well as aninfrastructure for maintaining multiple versions of knowledge.We describe how the developed theory can be used for building schema-aware graphdatabases that provide schema-data co-evolution capabilities. The proposed knowledgerepresentation framework is used to build the KAMI (Knowledge Aggregation and ModelInstantiation) framework for curation of cellular signalling knowledge. The frameworkallows for semi-automated aggregation of individual facts on protein-protein interactionsinto knowledge corpora, reuse of this knowledge for instantiation of signalling models indifferent cellular contexts and generation of executable rule-based models

La phosphorylation est une modification post-traductionnelle omniprésente des protéines Cette modification est ajoutée et enlevée par l’activité enzymatique respective des protéines kinases et phosphatases. Les kinases Erk1/2 sont au cœur d’une voie de signalisation importante qui régule l’activité de protéines impliquées dans la traduction, le cycle cellulaire, le réarrangement du cytosquelette et la transcription. Ces kinases sont aussi impliquées dans le développement de l’organisme, le métabolisme du glucose, la réponse immunitaire et la mémoire. Différentes pathologies humaines comme le diabète, les maladies cardiovasculaires et principalement le cancer, sont associées à une perturbation de la phosphorylation sur les différents acteurs de cette voie. Considérant l’importance biologique et clinique de ces deux kinases, connaître l’étendue de leur activité enzymatique pourrait mener au développement de nouvelles thérapies pharmacologiques. Dans ce contexte, l’objectif principal de cette thèse était de mesurer l’influence de cette voie sur le phosphoprotéome et de découvrir de nouveaux substrats des kinases Erk1/2. Une étude phosphoprotéomique de cinétique d’inhibition pharmacologique de la voie de signalisation Erk1/2 a alors été entreprise. Le succès de cette étude était basé sur trois technologies clés, soit l’enrichissement des phosphopeptides avec le dioxyde de titane, la spectrométrie de masse haut débit et haute résolution, et le développement d’une plateforme bio-informatique nommée ProteoConnections. Cette plateforme permet d’organiser les données de protéomique, évaluer leur qualité, indiquer les changements d’abondance et accélérer l’interprétation des données. Une fonctionnalité distinctive de ProteoConnections est l’annotation des sites phosphorylés identifiés (kinases, domaines, structures, conservation, interactions protéiques phospho-dépendantes). Ces informations ont été essentielles à l’analyse des 9615 sites phosphorylés sur les 2108 protéines identifiées dans cette étude, soit le plus large ensemble rapporté chez le rat jusqu’à ce jour. L’analyse des domaines protéiques a révélé que les domaines impliqués dans les interactions avec les protéines, les acides nucléiques et les autres molécules sont les plus fréquemment phosphorylés et que les sites sont stratégiquement localisés pour affecter les interactions. Un algorithme a été implémenté pour trouver les substrats potentiels des kinases Erk1/2 à partir des sites identifiés selon leur motif de phosphorylation, leur cinétique de stimulation au sérum et l’inhibition pharmacologique de Mek1/2. Une liste de 157 substrats potentiels des kinases Erk1/2 a ainsi été obtenue. Parmi les substrats identifiés, douze ont déjà été rapportés et plusieurs autres ont des fonctions associées aux substrats déjà connus. Six substrats (Ddx47, Hmg20a, Junb, Map2k2, Numa1, Rras2) ont été confirmés par un essai kinase in vitro avec Erk1. Nos expériences d’immunofluorescence ont démontré que la phosphorylation de Hmg20a sur la sérine 105 par Erk1/2 affecte la localisation nucléocytoplasmique de cette protéine. Finalement, les phosphopeptides isomériques positionnels, soit des peptides avec la même séquence d’acides aminés mais phosphorylés à différentes positions, ont été étudiés avec deux nouveaux algorithmes. Cette étude a permis de déterminer leur fréquence dans un extrait enrichi en phosphopeptides et d’évaluer leur séparation par chromatographie liquide en phase inverse. Une stratégie analytique employant un des algorithmes a été développée pour réaliser une analyse de spectrométrie de masse ciblée afin de découvrir les isomères ayant été manqués par la méthode d’analyse conventionnelle.
Phosphorylation is an omnipresent post-translational modification of proteins that regulates numerous cellular processes. This modification is controlled by the enzymatic activity of protein kinases and phosphatases. Erk1/2 kinases are central to an important signaling pathway that modulates translation, cell cycle, cytoskeleton rearrangement and transcription. They are also implicated in organism development, glucose metabolism, immune response and memory. Different human pathologies such as diabetes, cardiovascular diseases, and most importantly cancer, are associated with misregulation or mutations in members of this pathway. Considering the biological and clinical importance of those two kinases, discovering the extent of their enzymatic activity could favor the development of new pharmacological therapies. In this context, the principal objective of this thesis was to measure the influence of this pathway on the phosphoproteome and to discover new substrates of the Erk1/2 kinases. A phosphoproteomics study on the pharmacological inhibition kinetics of the Erk1/2 signaling pathway was initiated. The success of this study was based on three key technologies such as phosphopeptides enrichment with titanium dioxide, high-throughput and high-resolution mass spectrometry, and the development of ProteoConnections, a bioinformatics analysis platform. This platform is dedicated to organize proteomics data, evaluate data quality, report changes of abundance and accelerate data interpretation. A distinctive functionality of ProteoConnections is the annotation of phosphorylated sites (kinases, domains, structures, conservation, phospho-dependant protein interactions, etc.). This information was essential for the dataset analysis of 9615 phosphorylated sites identified on 2108 proteins during the study, which is, until now, the largest one reported for rat. Protein domain analysis revealed that domains implicated in proteins, nucleic acids and other molecules binding were the most frequently phosphorylated and that these sites are strategically located to affect the interactions. An algorithm was implemented to find Erk1/2 kinases potential substrates of identified sites using their phosphorylation motif, serum stimulation and Mek1/2 inhibition kinetic profile. A list of 157 potential Erk1/2 substrates was obtained. Twelve of them were previously reported and many more have functions associated to known substrates. Six substrates (Ddx47, Hmg20a, Junb, Map2k2, Numa1, and Rras2) were confirmed by in vitro kinase assays with Erk1. Our immunofluorescence experiments demonstrated that the phosphorylation of Hmg20a on serine 105 by Erk1/2 affects the nucleocytoplasmic localization of this protein. Finally, phosphopeptides positional isomers, peptides with the same amino acids sequence but phosphorylated at different positions, were studied with two new algorithms. This study allowed us to determine their frequency in an enriched phosphopeptide extract and to evaluate their separation by reverse-phase liquid chromatography. An analytical strategy that uses one of the algorithms was developed to do a targeted mass spectrometry analysis to discover the isomers that had been missed by the conventional method.