Добірка наукової літератури з теми "Excitation (physiologie) – Modèles mathématiques"

Les méthodes alternatives à l’expérimentation animale sont utilisées en recherche fondamentale et clinique, pour la réalisation d’études à visée réglementaire et d’opérations de criblage en matière de développement de nouvelles molécules. Elles reposent sur des procédures de remplacement in vitro (modèles cellulaires) ou in silico (modèles mathématiques). Les méthodes alternatives ont été largement promues par la règle des 3R (Remplacer, Réduire, Raffiner) qui vise à encadrer l’expérimentation animale. Dans le domaine de la recherche, ces différentes méthodes sont des outils précieux qui permettent de mieux comprendre la physiologie des organismes et les mécanismes d’action des agents chimiques et physiques sur ces derniers.

Les questions neuroscientifiques concernant les dendrites incluent la compréhension de leur plasticité structurale en réponse à l'apprentissage et la manière dont elles intègrent les signaux. Les chercheurs visent à élucider ces aspects pour améliorer notre compréhension de la fonction neuronale et de ses complexités. Cette thèse vise à offrir des perspectives numériques concernant la dynamique du voltage et des ions dans les dendrites. Notre objectif est de modéliser l'excitation neuronale dans les dendrites. Nous abordons la dynamique ionique suite à l'afflux de signaux nerveux. Pour les simuler précisément, nous résolvons le système d'équations Poisson-Nernst-Planck (PNP). Le système PNP est reconnu comme le modèle standard pour caractériser le phénomène d'électrodiffusion des ions dans les électrolytes, y compris les structures dendritiques. Ce système non linéaire présente des défis en modélisation et en calcul en raison de la présence de couches limites rigides (BL). Nous proposons des schémas numériques basés sur la méthode des volumes finis Discrete Duality Finite Volumes (DDFV) pour résoudre le système PNP. Elle permet un raffinement local du maillage au niveau de la BL, en utilisant des maillages généraux. Cette approche facilite la résolution du système sur un domaine 2D représentant la géométrie des dendrites. Nous utilisons des schémas numériques préservant la positivité des concentrations ioniques. Chapitres 1 et 2 présentent le système PNP et la méthode DDFV ainsi que ses opérateurs discrets. Le chapitre 2 présente un couplage "linéaire" des équations et explore son schéma numérique associé. Ce couplage a des problèmes de convergence, où nous illustrons ses limites à travers des résultats numériques. Le chapitre 3 introduit un couplage "non linéaire", permettant une résolution numérique précise du système PNP. Les deux couplages sont effectués avec la méthode DDFV. Dans le chapitre 3, nous illustrons la convergence d'ordre 2 en espace. Nous simulons un cas test impliquant la BL. Nous appliquons le schéma DDFV à la géométrie des épines dendritiques en 2D et discutons nos simulations en les comparant avec des simulations en 1D de la littérature. Nous introduisons également deux configurations originales de dendrites, fournissant des informations sur la manière dont les épines dendritiques s'influencent mutuellement, révélant l'étendue de leur influence mutuelle. Nos simulations montrent la distance de propagation de l'influx ionique lors des connexions synaptiques. Dans le chapitre 4, nous résolvons le système PNP sur un système multi-domaines 2D composé d'une membrane, d'un milieu interne et d'un milieu externe. Cette approche permet la modélisation de la dynamique du voltage de manière plus réaliste, et aide également à vérifier la cohérence des résultats du chapitre 3. Nous utilisons le logiciel FreeFem++ pour résoudre le système PNP dans ce contexte. Nous présentons des simulations correspondant aux résultats du chapitre 3, démontrant la sommation linéaire dans une bifurcation dendritique. Nous étudions la sommation des signaux en ajoutant des entrées à la membrane d'une branche dendritique. Nous identifions un seuil d'excitabilité où la dynamique du voltage est significativement influencée par le nombre d'entrées. Nous offrons également des illustrations numériques de la BL à l'intérieur du milieu intracellulaire, observant de petites fluctuations. Ces résultats sont préliminaires, visant à fournir des informations pour comprendre la dynamique dendritique. Le chapitre 5 présente un travail collaboratif mené lors du Cemracs 2022. Nous nous concentrons sur un schéma de volumes finis composite où nous visons à dériver les équations d'Euler avec des termes sources sur des maillages non structurés
Neuroscientific questions about dendrites include understanding their structural plasticityin response to learning and how they integrate signals. Researchers aim to unravel these aspects to enhance our understanding of neural function and its complexities. This thesis aims at offering numerical insights concerning voltage and ionic dynamics in dendrites. Our primary focus is on modeling neuronal excitation, particularly in dendritic small compartments. We address ionic dynamics following the influx of nerve signals from synapses, including dendritic spines. To accurately represent their small scale, we solve the well-known Poisson-Nernst-Planck (PNP) system of equations, within this real application. The PNP system is widely recognized as the standard model for characterizing the electrodiffusion phenomenon of ions in electrolytes, including dendritic structures. This non-linear system presents challenges in both modeling and computation due to the presence of stiff boundary layers (BL). We begin by proposing numerical schemes based on the Discrete Duality Finite Volumes method (DDFV) to solve the PNP system. This method enables local mesh refinement at the BL, using general meshes. This approach facilitates solving the system on a 2D domain that represents the geometry of dendritic arborization. Additionally, we employ numerical schemes that preserve the positivity of ionic concentrations. Chapters 1 and 2 present the PNP system and the DDFV method along with its discrete operators. Chapter 2 presents a "linear" coupling of equations and investigate its associated numerical scheme. This coupling poses convergence challenges, where we demonstrate its limitations through numerical results. Chapter 3 introduces a "nonlinear" coupling, which enables accurate numerical resolution of the PNP system. Both of couplings are performed using DDFV method. However, in Chapter 3, we demonstrate the accuracy of the DDFV scheme, achieving second-order accuracy in space. Furthermore, we simulate a test case involving the BL. Finally, we apply the DDFV scheme to the geometry of dendritic spines and discuss our numerical simulations by comparing them with 1D existing simulations in the literature. Our approach considers the complexities of 2D dendritic structures. We also introduce two original configurations of dendrites, providing insights into how dendritic spines influence each other, revealing the extent of their mutual influence. Our simulations show the propagation distance of ionic influx during synaptic connections. In Chapter 4, we solve the PNP system over a 2D multi-domain consisting of a membrane, an internal and external medium. This approach allows the modeling of voltage dynamics in a more realistic way, and further helps checking consistency of the results in Chapter 3. To achieve this, we employ the FreeFem++ software to solve the PNP system within this 2D context. We present simulations that correspond to the results obtained in Chapter 3, demonstrating linear summation in a dendrite bifurcation. Furthermore, we investigate signal summation by adding inputs to the membrane of a dendritic branch. We identify an excitability threshold where the voltage dynamics are significantly influenced by the number of inputs. Finally, we also offer numerical illustrations of the BL within the intracellular medium, observing small fluctuations. These results are preliminary, aiming to provide insights into understanding dendritic dynamics. Chapter 5 presents collaborative work conducted during the Cemracs 2022. We focus on a composite finite volume scheme where we aim to derive the Euler equations with source terms on unstructured meshes

L’épilepsie est caractérisée par la récurrence de crises épileptiques résultant d’une activité neuronale hyper synchrone et excessive. Les canaux sodiques dépendants du potentiel (Nav), en participant à l’initiation et la propagation des potentiels d’action, sont des acteurs essentiels dans l’excitabilité neuronale. A l’heure actuelle, de nombreuses mutations épileptogéniques ont été identifiées au niveau du gène SCN1A codant la sous-unité α des canaux Nav1. 1. Ces canaux seraient particulièrement impliqués dans l’excitabilité des interneurones GABAergiques inhibiteurs du cerveau (Yu et al. , 2006). Au cours de ma thèse, j’ai étudié deux épilepsies génétiques liées à des mutations des canaux Nav1. 1 : le syndrome de Dravet (SD), une épilepsie pharmaco-résistante très grave de l’enfance ; et l’Epilepsie Génétique avec Convulsions Fébriles Plus (EGCF+), une épilepsie présentant un phénotype hétérogène plus modéré. Afin de comprendre les mécanismes physiopathologiques impliqués dans ces épilepsies, nous avons réalisé des enregistrements électrophysiologiques dans des tranches de cerveau. Ces enregistrements ont été réalisés au niveau de différents circuits neuronaux dans deux modèles murins présentant des altérations au niveau du gène SCN1A : les souris invalidées pour ce gène (souris Knock-Out-KO-) mimant le SD et les souris portant la mutation R1648H (souris Knock-In-KI-) mimant l’EGCF+. Nos travaux ont mis en avant une implication particulière de l’hippocampe dans la génération des crises épileptiques chez les souris KO. Cette structure présente une hyperexcitabilité du réseau neuronal entraînée par un défaut de la transmission synaptique liée à la perte de fonction des Nav1. 1. De plus, dans des conditions épileptogènes, une activité spécifique à notre modèle a été mise en évidence. Enfin, l’utilisation in vitro d’antiépileptiques a montré des effets similaires à ceux retrouvés chez les patients. L’ensemble de ces résultats placent ce modèle murin comme un outil de choix dans la recherche sur le SD. Chez la souris KI, nous avons étudié l’activité de la boucle thalamo-corticale, un réseau neuronal qui serait impliqué dans la génération de crises généralisées type absence présentes chez les patients EGCF+. L’hyperexcitabilité neuronale spontanée enregistrée au niveau de la boucle a mis en avant un fort impact de la mutation R1648H. Cette hyperexcitabilité serait corrélée à une altération spécifique de l’excitabilité des neurones inhibiteurs des différentes structures impliquées dans le circuit thalamo-corticale. Cette altération serait alors à l’origine du dysfonctionnement de la transition inhibitrice observée dans la boucle. En conclusion, nos résultats ont permis de caractériser les mécanismes physiopathologiques présents dans des circuits neuronaux qui pourraient être impliqués dans la génération des crises épileptiques. Les modèles murins permettront par la suite le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques et l’étude des troubles cognitifs observés chez les patients présentant un phénotype très sévère
Dravet Syndrome (DS), a very severe pharmaco-resistant epilepsy of infancy, and Genetic Epilepsy with febrile Seizures Plus (GEFS+), presenting a moderate phenotype, are two epilepsies linked to an heterozygous mutation of SCN1A, the gene coding for voltage-dependent sodium channels 1. 1. To better understand the pathogenic mechanisms in these epilepsies, electrophysiological recordings in brain slices from two animal models with altered SCN1A were performed. Our data have shown a specific implication of the hippocampus in the generation of epileptic seizures in mice models of DS. This structure presents a hyperexcitability of the neuronal network due to an inhibitory transmission defect linked to the Nav1. 1 loss of function. In epileptogenic conditions, an activity specific to our model was identified. In GEFS+ mice models, the thalamo-cortical network, implied in the generation of absence seizures observed in patients, was studied. A spontaneous neuronal hyperexcitability in the circuit was detected. This hyperexcitability could be correlated to the specific alteration of the inhibitory neurons present in the different structures of the circuit. This alteration may be responsible for the inhibitory transmission dysfunction observed in the thalamo-cortical network. In conclusion, we have characterized the pathogenic mechanisms present in these neuronal networks. These mice models will be used in the future to develop new therapeutic strategies

Des travaux pionniers (Longinelli, 1984) ont montré que les teneurs en isotopes stables de l'oxygène des os d'animaux homéothermes pouvaient être reliées à celles de l'eau des précipitations ou de l'eau de boisson, lesquelles dépendent, à leur tour, de la température ambiante. Le phosphate et le carbonate des os et des dents constituent ainsi un outil de reconstitution paléoenvironnementale, d'autant que le fractionnement isotopique entre tissu minéralisé et liquides extracellulaires, fonction de la température du corps, est constant chez les homéothermes. Pour les ectothermes, dont la température corporelle dépend de la température ambiante, les isotopes de l'oxygène peuvent servir à des études écophysiologiques (changement de milieu, vitesse de croissance. . . ). L'oxygène des tissus minéralisés provient de celui des fluides du corps, dont la composition isotopique résulte du bilan des flux d'oxygène entrants et sortants et des fractionnements isotopiques associés. La valeur isotopique des fluides n'est donc pas en relation directe avec l'eau du milieu, mais peut être influencée par les autres sources d'oxygène (dont la nourriture) ou par les proportions relatives des différents flux, fonction de la physiologie de l'animal. Des relations empiriques phosphate - eau du milieu ont été obtenues par l'étude d'animaux sauvages dans des milieux connus ou d'animaux élevés dans des conditions contrôlées. Ces résultats n'étant pas toujours concordants, plusieurs auteurs (Bryant & Froelich, 1995; Kohn, 1996) ont proposé de calculer les teneurs isotopiques à l'aide de modélisations des flux d'oxygène traversant l'animal. Le travail présenté ici développe une modélisation numérique des Vertébrés qui fournit les teneurs isotopiques de l'oxygène du phosphate et du carbonate de l'os et des dents en fonction des caractéristiques environnementales et des spécificités des animaux. Dans les cas de l'Homme, des Crocodiliens ou des Rongeurs, on a pu accorder les relations phosphate - eau calculées et empiriques en précisant les valeurs de certains paramètres physiologiques. Par ailleurs, cette modélisation peut être adaptée à d'autres éléments, comme le carbone, l'azote et le calcium

Afin d'etablir les conditions les plus favorables pour la production de la levure schizosaccharomyces pombe, son comportement a basses concentrations en glucose a ete etudie. Les modeles proposes pour la croissance de cette levure ont ete compares aux donnees experimentales relevees dans la litterature. Cette analyse montre que l'hypothese de l'existence d'une limitation dans la capacite respiratoire de la levure doit etre retenue. Les modeles prevoient correctement le comportement de la levure dans les milieux synthetiques non limitants; par contre, la croissance dans des milieux complexes n'est pas bien representee. Aussi, l'effet de la composition du milieu en culture discontinue a ete etudie. Le rapport extrait de levure/sucre semble avoir un role determinant dans l'efficacite de la conversion du substrat en biomasse. Les experiences conduites en discontinu alimente confirment le role important de l'extrait de levure et la necessite d'un rapport equilibre avec le glucose. Sur ce milieu complexe, les caracteristiques de culture (rendement, vitesse) sont comparables a celles obtenues sur le milieu non limitant utilise au laboratoire, bien que les cinetiques soient differentes. Ainsi, l'utilisation de l'extrait de levure se justifie pour des milieux industriels economiques, sous reserve de garder un rapport equilibre avec le substrat carbone

Le présent travail s'inscrit dans le cadre des développements récents des sciences cognitives. Le thème central est la modélisation des propriétés et des fonctions du cortex cérébral. Le but de ce travail est de proposer un cadre formel pour la modélisation et, dans ce cadre, de comparer les processus corticaux lies à l'intégration sensorielle (reconnaissance de formes), à la performance motrice (commande du mouvement) et à l'organisation temporelle du comportement (planification). Le chapitre 1 présente une vue générale des principes de modélisation neuronale venant des modèles connexionnistes. Un cadre de modélisation défini à partir des principes d'organisation du cortex cérébral est décrit dans le chapitre 2. Le but de ce chapitre est de fournir une description formelle de ces principes pour la modélisation. En particulier, une formulation mathématique des propriétés computationnelles des circuits corticaux est exposée. Les chapitres 3, 4 et 5 fournissent une description détaillée de modèles d'intégration visuelle, de performance motrice et d'organisation temporelle du comportement. Le chapitre 3 illustre les transformations de l'information rétinienne pour la reconnaissance de formes et le chapitre 4, les transformations pour le contrôle du mouvement du bras. Le chapitre 5 commence par une revue sur le cortex préfrontal et présente un modèle de réseau de neurones construit à partir des propriétés du cortex préfrontal. Ce modèle prédit les activités neuronales pendant l'apprentissage et l'exécution d'une tache de planification similaire à celle utilise pour les études chez le primate (tache de réponse différée). Le chapitre 6 propose une discussion sur les bases biologiques de la plasticité et sur les règles d'apprentissage utilisées pour modéliser les fonctions corticales. Elle montre que la règle de Hebb n'est pas suffisante pour rendre compte des propriétés adaptatives du cortex. Des extensions de cette règle sont proposées, en particulier pour intégrer le temps dans les phénomènes d'apprentissage synaptique et cellulaire. Une théorie qui relie les règles de plasticité et la spécialisation des régions et des fonctions corticales est exposée comme une synthèse des différents modèles proposés

Cette thèse porte sur l’analyse d’événements électrophysiologiques particuliers rencontrés dans les signaux intracérébraux acquis chez les patients souffrant d’épilepsie partielle et candidats à la chirurgie. L’objectif est d’identifier certains mécanismes impliqués dans la génération d’événements observés en dehors des crises. Pour ce faire, nous avons développé un modèle, à l’échelle cellulaire, de réseau de neurones incluant cellules principales et interneurones qui permet, à partir de la reconstruction du potentiel de champ, de faire le lien entre les signaux enregistrés sur les électrodes intracérébrales et l’activité du réseau. Les travaux sont focalisés sur le champ CA1 de l’hippocampe, structure très impliquée dans les épilepsies du lobe temporal. Au niveau cellulaire, un modèle de neurone pyramidal à deux compartiments a été développé par comparaison à des enregistrements intracellulaires réels obtenus en conditions normale et pathologique. Au niveau du réseau (plusieurs milliers de neurones), le modèle est capable de simuler des évènements ressemblant à des événements paroxystiques réels
This work deals with the analysis of particular electrophysiological events of intracerebral signals recorded in the pre-surgical evaluation of patients with drug-resistant epilepsy. Our objective was to to explain specific mechanisms involved in the interictal transient events production (epileptic spikes). In order to meet this objective, we have developed a model, at the cellular level, of neuronal network including pyramidal cells and interneurons. This model was able to bridge between recorded signals with intracerebral electrodes and network activity, from the reconstruction of the local field potential (dipole theory). This work is focused on the CA1 subfield of the hippocampus, a structure often involved in temporal lobe epilepsy. At cellular level, a new pyramidal neuron model with two compartments was proposed and validated by comparison with real intracellular recordings, in normal and pathological conditions. At network level (including a large number of cells), the model was able to simulate events that closely resemble actual epileptic spikes

Mes travaux de thèse ont porté sur l’étude de deux modèles murins d’épilepsies génétiques de l’enfance liées à des mutations des canaux Nav1.1 (impliqués dans l’excitabilité des neurones inhibiteurs) : le Syndrome de Dravet (SD), une épilepsie pharmaco-résistante sévère, et l’Epilepsie Génétique avec Convulsions Fébriles Plus (EGCF+), présentant un phénotype plus modéré.Ils se sont décomposés en 3 axes : - La première partie mettant en évidence un phénomène d’épileptogenèse dans ces modèles murins.- La seconde permettant d’identifier des conditions expérimentales d’induction d'activités épileptiformes spécifiques du modèle murin du SD sur des tranches de cerveau.- La dernière consistant à mettre au point une stratégie pour réduire l’hyperexcitabilité cérébrale
During my thesis, I studied two murine models of childhood genetic epilepsies, caused by mutations of Nav1.1 channels (involved in the excitability of inhibitory neurons): Dravet Syndrome (DS), a severe and drug resistant epilepsy, and Genetic Epilepsy with Febrile Seizures Plus (GEFS+), characterized by a milder phenotype.My work is divided into three parts:- The first one revealed a process of epileptogenesis in these murine models.- In the second, I identified experimental conditions to induce epileptiform activities which are specific of the DS model in brain slices, which could allow pharmacological screens ex-vivo.- The third one was aimed at developing a new strategy to reduce cerebral hyperexcitability

Le Sud de la France subit régulièrement des inondations dévastatrices et meurtrières résultant d’épisodes pluvieux très intenses et localisés. La prévision de ces événements rapides et complexes est très difficile. Créé dans ce contexte, le projet FLASH (Flood forecasting with machine Learning, data Assimilation and Semi-pHysical modeling) regroupe plusieurs laboratoires partenaires qui ont pour objectif de fournir au SCHAPI (Service Central d’Hydrométéorologie et d’Appui à la Prévision des Inondations) des modèles de prévision des crues afin d’alimenter la carte de vigilance des crues disponible sur internet. La zone d’étude principale est le Gardon d’Anduze. Des modèles à réseaux de neurones avec deux types d’architecture sont réalisés pour prévoir la hauteur du cours d’eau à partir des pluies et des hauteurs passées. La sélection du nombre de neurones cachés, du nombre de variables, de certains paramètres de l’algorithme d’apprentissage, ainsi que l’initialisation des paramètres des réseaux, déterminante pour l’estimation des performances des modèles, est effectuée par validation croisée. Les prévisions obtenues en test sont intéressantes jusqu’à un horizon de prévision de 2h voire 3h suivant l’événement en test. La mise en œuvre d’un apprentissage adaptatif est décevante. L’utilisation de hauteurs de pluies issues des mesures radar, plutôt que celles provenant des pluviomètres, a conduit à des premiers résultats équivalents. Enfin, la méthodologie établie a été appliquée à la conception de modèles pour la prévision des crues sur le Gardon à Remoulins, bassin versant qui inclut celui précédemment étudié ; ces modèles donnent des résultats satisfaisants
The South of France is often subject to dramatic floods, which cause casualties and damages. Very intense, localized rainfalls generate fast, complex flash floods that are very difficult to forecast. The FLASH project (Flood forecasting with machine Learning, data Assimilation and Semi-pHysical modeling) was created in this context. It brings together several laboratories from different scientific fields, whose purpose is to provide the French Flood Surveillance Service (SCHAPI), with a model of flood forecasting. These forecasts will feed the real-time flood vigilance map that is available on the Internet. The main watershed under investigation here is the Gardon d’Anduze. Two types of neural networks are designed and trained to forecast the water level at Anduze from the past water levels and rainfalls. The selection of the number of hidden neurons, of the number of inputs, of some parameters of the training algorithm, and of the initialization of the networks parameters, which is crucial for estimating the generalization capability of the models, is performed by cross validation. The forecasts on the test events are satisfactory for 2 to 3 hour-ahead predictions, depending on the test event. An attempt at on-line training for model adaptation was unconvincing. Encouraging preliminary results are obtained by using rainfall estimates from radar images instead of rain gauge measurements. Finally, the methodology is applied to design predictive models of the water level of the Gardon at Remoulins, a watershed that includes the Gardon d’Anduze catchment. The level forecasts at Remoulins are statisfactory up to a prediction horizon of seven to nine hours

Nous proposons, dans ce mémoire, une nouvelle méthodologie d'analyse quantitative de l'BCG ambulatoire en vue de l'étude et de la modélisation de la dynamique spatio-temporelle des différentes phases de l'ECG et la mise en évidence de leurs mécanismes d'interaction. Deux techniques d'interpolation, l'une de type linéaire, l'autre de type cubique spline ont été confrontées de sorte à compenser l'insuffisance de la fréquence d'échantillonnage (128 Hz). Une méthode d'analyse séquentielle, basée sur le logiciel Caviar, a été mise en oeuvre pour la quantification précise des intervalles de temps (QT,. . . ) et l'analyse fine des variations de morphologie des ondes QRS et T. Une première étude de validation a porté sur la mesure des changements de la phase de repolarisation durant les épreuves de tilt-test. L'analyse spectrale par FFT des données événementielles suréchantillonnées à 4 Hz a permis de mettre en évidence une augmentation significative des composantes basses fréquences de l'intervalle QT autour de 0. 1 Hz, en position debout, bien corrélée avec les variations de l'intervalle RR, ce qui correspond à une interaction entre le système sympathique et les potentiels d'action ventriculaire. Une deuxième série de méthodes se situant dans une perspective cognitive a été élaborée pour la modélisation et l'identification du système "coeur" ayant l'intervalle RR comme entrée et l'intervalle QT. Comme sortie. Dans ce contexte deux approches ont été mises en oeuvre, l'une basée sur des méthodes d'identification paramétriques, l'autre sur une méthode d'identification non linéaire de type "boîtenoire" à base de réseaux de neurones. L'approche neuronale s'est avérée efficace puisqu'elle permet de prendre en compte les non-linéarités de la fonction QT(t)=f(RR,t). Les résultats obtenus tant sur le plan de l'apprentissage que sur celui de la prédiction nous ont permis d'appréhender la dynamique de la phase de repolarisation ventriculaire d'une population atteinte du syndrome du QT long en comparaison avec une population de sujets sains témoins
We propose a quantitative investigation method to study the dynamic relationship between the ambulatory ECG parameters and to evaluate their interaction mechanisms. To overcome the limitations of the sampling frequency (128Hz), we have developed two interpolation methods based on a linear and a cubic spline approach. Our methodology based on CAVIAR serial analysis method to precisely measure the QT interval and to analyze the changes in the QRS and T morphology. First we have developed a set of methods for the precise quantification of the changes of the repolarization phase during tilt tests. Using FFT spectral analysis after oversampling the ECG data at 4 Hz allowed clearly identify spectral events in the QT interval around 0. 1 Hz and a significant increase of the QT low frequency components in upright tilt position that are clearly correlated to RR interval variations and correspond to an interaction between the sympathetic system and the ventricular action potentials. In a second step we have developed methods for the modelization and the identification of the "heart" system with RR as input and QT as output. Two approaches have been assessed, respectively based on parametric models and on Neural Nets. Because of the complexity and the non-linearity of the relationship QT(t)=f(RR,t), parametric models failed in modeling precisely its dynamic behavior. Neural Nets however have proven to be adequate for approximating the non linear characteristics. The results obtained by using the latter approach allowed to characterize the dynamic behavior of the repolarization phase of patients presenting a long QT syndrome

Ce travail porte sur l'etude de populations levuriennes constituees de souches differentes. Il a pour objectif d'analyser les interactions entre ces souches, et de proposer un modele qui represente ces interactions. Une premiere partie developpe la methodologie mise en uvre, et en particulier, les problemes poses par l'identification de souches differentes sont analyses. Un modele d'etude est constitue par un couple levure killer/levure sensible. Des cultures avec differents pourcentages initiaux des deux souches ont ete realisees, et l'effet killer analyse du point de vue cinetique et qualitatif. Les observations physiologiques effectuees ont permis de proposer un modele mathematique traduisant l'effet killer. Ce modele simule convenablement le comportement de la souche sensible soumise a un effet killer; son extension a d'autres situations est discutee. Ce travail presente un double interet: un interet fondamental, puisqu'une meilleure connaissance des interactions permettra une meilleure comprehension de l'ecologie des levures, et un interet industriel par son application aux problemes d'implantation de souches dans des milieux non steriles, cas typique en oenologie