Molecular and functional characterization of the quality control Valosin-containing protein VCP/p97 and of its co-factors in Leishmania

Leishmania est un parasite protozoaire eucaryote unicellulaire qui infecte plus de 1.6 millions de personnes chaque année dans plus de 98 pays. Aucun vaccin humain est actuellement disponible et peu de traitements efficaces sont utillisés pour lutter contre le large spectre de pathologies causées par Leishmania. Récemment, l’étude du contrôle de la qualité des protéines chez Leishmania infantum a révélé que DDX3, une DEAD-box hélicase à ARN dotée de multiples fonctions dans le métabolisme de l’ARN et la signalisation cellulaire, joue un rôle central dans le contrôle de qualité des protéines dans la mitochondrie. Une étude plus approfondie de ce mécanisme a révélé des interactions potentielles de DDX3 avec des composantes clés de la réponse cellulaire au stress, en particulier avec une protéine de la famille des AAA + ATPases, VCP/p97/Cdc48. Comme VCP/p97/Cdc48 participe à de multiples étapes dans le contrôle de qualité des protéines en utilisant son hydrolyse de l’ATP pour séparer les protéines ubiquitinées de leurs partenaires et les acheminer au protéasome 26S pour dégradation, nous avons émis l’hypothèse que l’homologue très conservé chez Leishmania, LiVCP, pourrait agir de la même façon. Cette étude a permis la caractérisation fonctionnelle de l’homologue VCP chez Leishmania, son rôle dans la réponse du parasite au stress et sa survie dans les macrophages, ses interactions potentielles avec d’autres partenaires dont des cofacteurs clés, ainsi que la modélisation 3D des interactions LiVCP-cofacteurs. En utilisant des mutants génétiquement générés ayant moins de copies du gène LiVCP ou des mutants dominants négatifs avec une activité VCP altérée, nous avons démontré que LiVCP est un gène essentiel et que les mutants VCP sont incapables de survivre sous le shock de la chaleur et présentent un déficit de croissance très marqué chez les amastigotes. De plus, nous avons montré une forte accumulation de protéines polyubiquitinées et une sensibilité accrue au stress protéotoxique chez ces mutants, soutenant la fonction de chaperone sélective de l'ubiquitine de LiVCP. Grâce à des analyses in silico et à la «protéomique en réseau» en utilisant des études de co-immunoprécipitation et de spectrométrie de masse (LC-MS / MS), nous avons établi le premier réseau protéique de VCP chez les parasites protozoaires et déterminé que p47, FAF2, UFD1, PUB1 et l’hétérodimère NPL4-UFD1 étaient les principaux cofacteurs de LiVCP. Enfin, nos travaux nous ont permis de faire progresser nos connaissances générales sur la protéine essentielle VCP et le contrôle de la qualité des protéines chez Leishmania et d’indiquer quelques perspectives intéressantes pour approfondir notre compréhension sur ces mécanismes importants non seulement chez Leishmania mais aussi chez d’autres trypanosomatides.Leishmania is a unicellular eukaryotic protozoan parasite that infects over 1.6 million people each year in more than 98 countries. No human vaccine is currently available and few effective treatments are used to combat the broad spectrum of diseases caused by Leishmania. Recently, studies on Protein Quality Control in Leishmania infantum revealed that the multifunctional DEAD-box RNA helicase DDX3 involved among others in RNA metabolism and cell signaling plays a central role in mitochondrial protein quality control. Further studies revealed potential interactions of DDX3 with key components of the cellular stress response, particularly with the conserved AAA+ ATPase VCP/ p97/Cdc48. As VCP is associated with many ubiquitin-dependent cellular pathways that are central to protein quality control in other eukaryotic systems using its ATP hydrolysis to separate ubiquitinated proteins from their partners and bring them to the 26S proteasome for degradation, we hypothesized that the Leishmania highly conserved counterpart, LiVCP, might act in similar way. This study enabled the functional characterization of the Leishmania VCP homolog, its role in the parasite's response to stress and survival inside macrophages, its potential interactions with other partners including key VCP cofactors, and the homology 3D modeling of LiVCP-cofactor interactions. Using genetically engineered mutants with fewer copies of the LiVCP gene or dominant negative mutants with altered VCP activity, we demonstrated that LiVCP is an essential gene and that VCP mutants are unable to survive under heat stress and exhibit a very marked growth defect in amastigotes. In addition, we showed a high accumulation of polyubiquitinated proteins and increased susceptibility to proteotoxic stress in these mutants, supporting that LiVCP has an ubiquitin selective chaperone function. Using "network proteomics" analyses by co-immunoprecipitation and mass spectrometry (LC-MS/MS) studies, we established the first VCP protein network in protozoan parasites and determined p47, FAF2, UFD1, PUB1 and the NPL4-UFD1 heterodimer as the major cofactors of LiVCP. Overall, our work allowed us to advance general knowledge of the essential role of VCP in Leishmania protein quality control and to propose some interesting perspectives to deepen our understanding of these important pathways not only in Leishmania but also in other trypanosomatids

Partitionnement d’instances de processus basé sur les techniques de conformité de modèles

As event data becomes an ubiquitous source of information, data science techniques represent an unprecedented opportunity to analyze and react to the processes that generate this data. Process Mining is an emerging field that bridges the gap between traditional data analysis techniques, like Data Mining, and Business Process Management. One core value of Process Mining is the discovery of formal process models like Petri nets or BPMN models which attempt to make sense of the events recorded in logs. Due to the complexity of event data, automated process discovery algorithms tend to create dense process models which are hard to interpret by humans. Fortunately, Conformance Checking, a sub-field of Process Mining, enables relating observed and modeled behavior, so that humans can map these two pieces of process information. Conformance checking is possible through alignment artefacts, which associate process models and event logs. Different types of alignment artefacts exist, namely alignments, multi-alignments and anti-alignments. Currently, only alignment artefacts are deeply addressed in the literature. It allows to relate the process model to a given process instance. However, because many behaviors exist in logs, identifying an alignment per process instance hinders the readability of the log-to-model relationships.The present thesis proposes to exploit the conformance checking artefacts for clustering the process executions recorded in event logs, thereby extracting a restrictive number of modeled representatives. Data clustering is a common method for extracting information from dense and complex data. By grouping objects by similarities into clusters, data clustering enables to mine simpler datasets which embrace the similarities and the differences contained in data. Using the conformance checking artefacts in a clustering approach allows to consider a reliable process model as a baseline for grouping the process instances. Hence, the discovered clusters are associated with modeled artefacts, that we call model-based trace variants, which provides opportune log-to-model explanations.From this motivation, we have elaborated a set of methods for computing conformance checking artefacts. The first contribution is the computation of a unique modeled behavior that represents of a set of process instances, namely multi-alignment. Then, we propose several alignment-based clustering approaches which provide clusters of process instances associated to a modeled artefact. Finally, we highlight the interest of anti-alignment for extracting deviations of process models with respect to the log. This latter artefact enables to estimate model precision, and we show its impact in model-based clustering. We provide SAT encoding for all the proposed techniques. Heuristic algorithms are then added to deal with computing capacity of today’s computers, at the expense of loosing optimality.Les données d'événements devenant une source d'information omniprésente, les techniques d'analyse de données représentent une opportunité sans précédent pour étudier et réagir aux processus qui génèrent ces données. Le Process Mining est un domaine émergent qui comble le fossé entre les techniques d'analyse de données, comme le Data Mining, et les techniques de management des entreprises, à savoir, le Business Process Management. L'une des bases fondamentales du Process Mining est la découverte de modèles de processus formels tels que les réseaux de Petri ou les modèles BPMN qui tentent de donner un sens aux événements enregistrés dans les journaux. En raison de la complexité des données d'événements, les algorithmes de découverte de processus ont tendance à créer des modèles de processus denses, qui sont difficiles à interpréter par les humains. Heureusement, la Vérification de Conformité, un sous-domaine du Process Mining, permet d'établir des liens entre le comportement observé et le comportement modélisé, facilitant ainsi la compréhension des correspondance entre ces deux éléments d'information sur les processus. La Vérification de Conformité est possible grâce aux artefacts d'alignement, qui associent les modèles de processus et les journaux d'événements. Il existe différents types d'artefacts d'alignement, à savoir les alignements, les multi-alignements et les anti-alignements. Actuellement, seuls les alignements sont traités en profondeur dans la littérature scientifique. Un alignement permet de relier le modèle de processus à une instance de processus donnée. Cependant, étant donné que de nombreux comportements existent dans les logs, l'identification d'un alignement par instance de processus nuit à la lisibilité des relations log-modèle.La présente thèse propose d'exploiter les artefacts de conformité pour regrouper les exécutions de processus enregistrées dans les journaux d'événements, et ainsi extraire un nombre restrictif de représentations modélisées. Le regroupement de données, communément appelé partitionnement, est une méthode courante pour extraire l'information de données denses et complexes. En regroupant les objets par similarité dans des clusters, le partitionnement permet d'extraire des ensembles de données plus simples qui englobent les similarités et les différences contenues dans les données. L'utilisation des artefacts de conformité dans une approche de partitionnement permet de considérer un modèle de processus fiable comme une base de référence pour le regroupement des instances de processus. Ainsi, les clusters découverts sont associés à des artefacts modélisés, que nous appelons variantes modélisées des traces, ce qui fournit des explications opportunes sur les relations entre le journal et le modèle.Avec cette motivation, nous avons élaboré un ensemble de méthodes pour calculer les artefacts de conformité. La première contribution est le calcul d'un comportement modélisé unique qui représente un ensemble d'instances de processus, à savoir le multi-alignement. Ensuite, nous proposons plusieurs approches de partitionnement basées sur l'alignement qui fournissent des clusters d'instances de processus associés à un artefact modélisé. Enfin, nous soulignons l'intérêt de l'anti-alignement pour extraire les déviations des modèles de processus par rapport au journal. Ce dernier artefact permet d'estimer la précision du modèle. Nous montrons son impact sur nos approches de partitionnement basées sur des modèles. Nous fournissons un encodage SAT pour toutes les techniques proposées. Des heuristiques sont ensuite ajoutées pour tenir compte de la capacité de calcul des ordinateurs actuels, au prix d'une perte d'optimalité

Property driven verification framework: application to real time property for UML MARTE software design

Les techniques formelles de la famille « vérification de modèles » (« model checking ») se heurtent au problème de l’explosion combinatoire. Ceci limite les perspectives d’exploitation dans des projets industriels. Ce problème est provoqué par la combinatoire dans la construction de l’espace des états possibles durant l’exécution des systèmes modélisés. Le nombre d’états pour des modèles de systèmes industriels réalistes dépasse régulièrement les capacités des ressources disponibles en calcul et stockage. Cette thèse défend l’idée qu’il est possible de réduire cette combinatoire en spécialisant les outils pour des familles de propriétés. Elle propose puis valide expérimentalement un ensemble de méthodes pour le développement de ce type d’outils en suivant une approche guidée par les propriétés appliquée au contexte temps réel. Il s’agit donc de construire des outils d’analyse performants pour des propriétés temps réel qui soient exploitables pour des modèles industriels de taille réaliste. Les langages considérés sont, d’une part UML étendu par le profil MARTE pour la modélisation par les utilisateurs, et d’autre part les réseaux de Petri temporisés comme support pour la vérification. Les propositions sont validées sur un cas d’étude industriel réaliste issu du monde avionique : l’étude de la latence et la fraicheur des données dans un système de gestion des alarmes exploitant les technologies d’Avionique Modulaire Intégrée. Ces propositions ont été mise en oeuvre comme une boite à outils qui intègre les cinq contributions suivantes: la définition de la sémantique d’exécution spécifiques aux propriétés temps réel pour les modèles d’architecture et de comportement spécifiés en UML/MARTE; la spécification des exigences temps réel en s’appuyant sur un ensemble de patrons de vérification atomiques dédiés aux propriété temps réel; une méthode itérative d’analyse à base d’observateurs pour des réseaux de Petri temporisés; des techniques de réduction de l’espace d’états spécifiques aux propriétés temps réel pour des Réseaux de Petri temporisés; une approche pour l’analyse des erreurs détectées par « vérification des modèles » en s’appuyant sur des idées inspirées de la « fouille de données » (« data mining »). ABSTRACT : Automatic formal verification such as model checking faces the combinatorial explosion issue. This limits its application in indus- trial projects. This issue is caused by the explosion of the number of states during system’s execution , as it may easily exceed the amount of available computing or storage resources. This thesis designs and experiments a set of methods for the development of scalable verification based on the property-driven approach. We propose efficient approaches based on model checking to verify real-time requirements expressed in large scale UML-MARTE real-time system designs. We rely on the UML and its profile MARTE as the end-user modeling language, and on the Time Petri Net (TPN) as the verification language. The main contribution of this thesis is the design and implementation of a property-driven verification prototype toolset dedicated to real-time properties verification for UML-MARTE real-time software designs. We validate this toolset using an avionic use case and its user requirements. The whole prototype toolset includes five contributions: definition of real-time property specific execution semantics for UML-MARTE architecture and behavior models; specification of real- time requirements relying on a set of verification dedicated atomic real- time property patterns; real-time property specific observer-based model checking approach in TPN; real-time property specific state space reduction approach for TPN; and fault localization approach in model checking

Sparse, hierarchical and shared-factors priors for representation learning

La représentation en caractéristiques est une préoccupation centrale des systèmes d’apprentissage automatique d’aujourd’hui. Une représentation adéquate peut faciliter une tâche d’apprentissage complexe. C’est le cas lorsque par exemple cette représentation est de faible dimensionnalité et est constituée de caractéristiques de haut niveau. Mais comment déterminer si une représentation est adéquate pour une tâche d’apprentissage ? Les récents travaux suggèrent qu’il est préférable de voir le choix de la représentation comme un problème d’apprentissage en soi. C’est ce que l’on nomme l’apprentissage de représentation. Cette thèse présente une série de contributions visant à améliorer la qualité des représentations apprises. La première contribution élabore une étude comparative des approches par dictionnaire parcimonieux sur le problème de la localisation de points de prises (pour la saisie robotisée) et fournit une analyse empirique de leurs avantages et leurs inconvénients. La deuxième contribution propose une architecture réseau de neurones à convolution (CNN) pour la détection de points de prise et la compare aux approches d’apprentissage par dictionnaire. Ensuite, la troisième contribution élabore une nouvelle fonction d’activation paramétrique et la valide expérimentalement. Finalement, la quatrième contribution détaille un nouveau mécanisme de partage souple de paramètres dans un cadre d’apprentissage multitâche.Feature representation is a central concern of today’s machine learning systems. A proper representation can facilitate a complex learning task. This is the case when for instance the representation has low dimensionality and consists of high-level characteristics. But how can we determine if a representation is adequate for a learning task? Recent work suggests that it is better to see the choice of representation as a learning problem in itself. This is called Representation Learning. This thesis presents a series of contributions aimed at improving the quality of the learned representations. The first contribution elaborates a comparative study of Sparse Dictionary Learning (SDL) approaches on the problem of grasp detection (for robotic grasping) and provides an empirical analysis of their advantages and disadvantages. The second contribution proposes a Convolutional Neural Network (CNN) architecture for grasp detection and compares it to SDL. Then, the third contribution elaborates a new parametric activation function and validates it experimentally. Finally, the fourth contribution details a new soft parameter sharing mechanism for multitasking learning

Risk Monitoring and Intrusion Detection for Industrial Control Systems

Cyber-attacks on critical infrastructure such as electricity, gas, and water distribution, or power plants, are more and more considered to be a relevant and realistic threat to the European society. Whereas mature solutions like anti-malware applications, intrusion detection systems (IDS) and even intrusion prevention or self-healing systems have been designed for classic computer systems, these techniques have only been partially adapted to the world of Industrial Control Systems (ICS). As a consequence, organisations and nations fall back upon risk management to understand the risks that they are facing. Today's trend is to combine risk management with real-time monitoring to enable prompt reactions in case of attacks. This thesis aims at providing techniques that assist security managers in migrating from a static risk analysis to a real-time and dynamic risk monitoring platform. Risk monitoring encompasses three steps, each being addressed in detail in this thesis: the collection of risk-related information, the reporting of security events, and finally the inclusion of this real-time information into a risk analysis. The first step consists in designing agents that detect incidents in the system. In this thesis, an intrusion detection system is developed to this end, which focuses on an advanced persistent threat (APT) that particularly targets critical infrastructures. The second step copes with the translation of the obtained technical information in more abstract notions of risk, which can then be used in the context of a risk analysis. In the final step, the information collected from the various sources is correlated so as to obtain the risk faced by the entire system. Since industrial environments are characterised by many interdependencies, a dependency model is elaborated which takes dependencies into account when the risk is estimated

Durabilité de la filière d’anchois du Pérou, de la mer aux rayonnages: vers une nouvelle stratégie d’utilisation optimale des ressources

The research performed a sustainability assessment of supply chains of the anchoveta (Engraulis ringens) in Peru. The corresponding fisheries lands 6.5 million t per year, of which <2% is rendered into products for direct human consumption (DHC) and 98% reduced into feed ingredients (fishmeal and fish oil, FMFO), for export. Several industries compete for the anchoveta resources, generating local and global impacts. The need for understanding these dynamics, towards sustainability-improving management and policy recommendations, determined the development of a sustainability assessment framework: 1) characterisation and modelling of the systems under study (with Life Cycle Assessment and other tools) including local aquaculture, 2) calculation of sustainability indicators (i.e. energy efficiency, nutritional value, socio-economic performances), and 3) sustainability comparison of supply chains; definition and comparison of alternative exploitation scenarios. Future exploitation scenarios were defined by combining an ecosystem and a material flow models: continuation of the status quo (Scenario 1), shift towards increased proportion of DHC production (Scenario 2), and radical reduction of the anchoveta harvest in order for other fish stocks to recover and be exploited for DHC (Scenario 3). Scenario 2 was identified as the most sustainable. Management and policy recommendations include improving of: controls for compliance with management measures, sanitary conditions for DHC, landing infrastructure for small- and medium-scale (SMS) fisheries; the development of a national refrigerated distribution chain; and the assignation of flexible tolerances for discards from different DHC processes.Tesis (Dr.). -- Universite Montpellier. SIBAGHE - Systèmes intégrés en Biologie, Agronomie, Géosciences, Hydrosciences et Environnement Et de l’unité de recherche UMR 212 EME – Écosystèmes Marins Exploités Spécialité : ESA-Ecosystèmes et sciences agronomique

Weather or not? The role of international sanctions and climate on food prices in Iran

IntroductionThe scarcity of resources have affected food production, which has challenged the ability of Iran to provide adequate food for the population. Iterative and mounting sanctions on Iran by the international community have seriously eroded Iran's access to agricultural technology and resources to support a growing population. Limited moisture availability also affects Iran's agricultural production. The aim of this study was to analyze the influence of inflation, international sanctions, weather disturbances, and domestic crop production on the price of rice, wheat and lentils from 2010 to 2021 in Iran.MethodData were obtained from the statistical yearbooks of the Ministry of Agriculture in Iran, Statistical Center of Iran, and the Central Bank of Iran. We analyzed econometric measures of food prices, including CPI, food inflation, subsidy reform plan and sanctions to estimate economic relationships. After deflating the food prices through CPI and detrending the time series to resolve the non-linear issue, we used monthly Climate Hazards group Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) precipitation data to analyze the influence of weather disturbances on food prices.Results and discussionThe price of goods not only provides an important indicator of the balance between agricultural production and market demand, but also has strong impacts on food affordability and food security. This novel study used a combination of economic and climate factors to analyze the food prices in Iran. Our statistical modeling framework found that the monthly precipitation on domestic food prices, and ultimately food access, in the country is much less important than the international sanctions, lowering Iran's productive capability and negatively impacting its food security

Diversité et Immunogénicité des protéines salivaires de Culicidae

Eviter la piqûre de moustiques vecteurs en utilisant des mesures antivectorielles reste le meilleur moyen de se protéger des maladies vectorielles. La salive de moustique peut induire une réponse anticorps (Acs) spécifique chez l hôte qui pourrait être utilisé pour définir l'efficacité de ces mesures de protection antivectorielle. L objectif de notre projet était d évaluer la possibilité d utiliser cette réponse Acs anti-salive de moustiques pour mesurer l exposition à des espèces spécifiques de moustiques ainsi que d identifier des marqueurs d exposition. Nous nous sommes tout d abord assurés de l absence de différences intraspécifiques entre différentes colonies de moustiques, une condition indispensable pour pouvoir observer des différences au niveau de l espèce. Par ailleurs, nous avons mis au point un protocole pour préserver les échantillons salivaires dans des conditions de terrains non optimales. A partir de ces expérimentations préliminaires, nous avons évalué la diversité du répertoire protéique salivaire de quatre espèces d Anopheles par des différentes approches, et montré une spécificité de genre et d espèce aussi bien au niveau protéique qu antigénique. Enfin, nous avons montré une évolution spatio-temporelle de l intensité de la réponse Acs anti-salive ainsi que sa spécificité de genre et d espèce, chez des individus exposés à différents niveaux à Ae. caspius. Ces résultats souligne la possibilité de caractériser des antigènes salivaires spécifiques de genre et d espèces qui peuvent avoir un intérêt pour mesurer le contact hôte/vecteur au niveau individuel, le risque de transmission de maladies vectorielles ou l efficacité des mesures antivectorielles.The primary mean to protect individuals from arthropod-borne diseases is the prevention of bites from infected arthropods which could be achieved by vector control strategies. Mosquito saliva could induce a specific antibody response in exposed individuals that could be used to assess the effectiveness of anti-vector measures. The aim of this study is to assess the possibility to use anti-mosquito saliva antibody responses in order to evaluate the exposure to specific species of vectors and to identify salivary protein candidates that can be used as immunological markers of exposure. We first verify the lack of intraspecific differences among several mosquito colonies which is essential to further observe potential differences at the species level. Moreover, a convenient storage method was developed to preserve salivary samples in non optimal condition on the field. Based on these preliminary results, we evaluated the salivary gland protein repertory diversity among four Anopheles species using complementary approaches and we shown a genus and species specificity at the protein and antigen level. At least, a spatio-temporal evolution of anti-saliva antibody responses was shown according to the Aedes caspius density using sera of differentially exposed individuals. The specificity of this response was also reported at the genus and species level. All together, these results suggest the feasibility to characterize genus and species specific salivary antigens which could be used as immunological markers of exposure to evaluate host/vector contacts, the risk of vector-borne disease transmission or the effectiveness of anti-vector strategies.AIX-MARSEILLE2-Bib.electronique (130559901) / SudocSudocFranceF

Graduate and Undergraduate Catalog, 2014-2015

Eastern Washington University\u27s course catalog for the 2014-2015 academic year.https://dc.ewu.edu/catalogs/1001/thumbnail.jp