Luminescence tuning of MOFs via ligand to metal and metal to metal energy transfer by co-doping of 2∞[Gd2Cl6(bipy)3]*2bipy with europium and terbium

The series of anhydrous lanthanide chlorides LnCl3, Ln=Pr–Tb, and 4,4'-bipyridine (bipy) constitute isotypic MOFs of the formula 2∞[Ln2Cl6(bipy)3]*2bipy. The europium and terbium containing compounds both exhibit luminescence of the referring trivalent lanthanide ions, giving a red luminescence for Eu3+ and a green luminescence for Tb3+ triggered by an efficient antenna effect of the 4,4'-bipyridine linkers. Mixing of different lanthanides in one MOF structure was undertaken to investigate the potential of this MOF system for colour tuning of the luminescence. Based on the gadolinium containing compound, co-doping with different amounts of europium and terbium proves successful and yields solid solutions of the formula 2∞[Gd2-x-yEuxTbyCl6(bipy)3]*2bipy (1–8), 0≤x, y≤0.5. The series of MOFs exhibits the opportunity of tuning the emission colour in-between green and red. Depending on the atomic ratio Gd:Eu:Tb, the yellow region was covered for the first time for an oxygen/carboxylate-free MOF system. In addition to a ligand to metal energy transfer (LMET) from the lowest ligand-centered triplet state of 4,4'-bipyridine, a metal to metal energy transfer (MMET) between 4f-levels from Tb3+ to Eu3+ is as well vital for the emission colour. However, no involvement of Gd3+ in energy transfers is observed rendering it a suitable host lattice ion and connectivity centre for diluting the other two rare earth ions in the solid state. The materials retain their luminescence during activation of the MOFs for microporosity

Apprentissage d'automates modélisant des familles de séquences protéiques

This thesis shows a new approach out of discovering protein families signatures. Given a sample of (unaligned) sequences belonging to a structural or functional family of proteins, this approach infers non-deterministic automata characterizing the family. A new kind of multiple alignment called PLMA is introduced in order to emphasize the partial and local significant similarities. Given this information, the NFA models are produced by a process stemming from the domain of grammatical inference. The NFA models, presented here under the name of Protomata, are discreet graphical models of strong expressiveness, which distinguishes them from statistical models such as HMM profiles or pattern models like Prosite patterns.The experiments led on various biological families, among which the MIP and the TNF, show a success on real data.Cette thèse propose une nouvelle approche de découverte de signatures de familles de protéines. Etant donné un échantillon (non-aligné) de séquences appartenant à une famille structurelle ou fonctionnelle de protéines, cette approche infère des automates fini s non déterministes (NFA) caractérisant la famille.Un nouveau type d'alignement multiple nommé PLMA est introduit afin de mettre en valeur les similarités partielles et locales significativement similaires. A partir de ces informations, les modèles de type NFA sont produits par un procédé relevant du domaine de l'inférence grammaticale. Les modèles NFA, présentés ici sous le nom de Protomates, sont des modèles graphiques discrets de forte expressivité, ce qui les distingue des modèles statistiques de type profils HMM ou des motifs de type Prosite.Les expériences menées sur différentes familles biologiques dont les MIP et les TNF, montrent un succès sur des données réelles

Apprentissage d'automates modélisant des familles de séquences protéiques

This thesis shows a new approach out of discovering protein families signatures. Given a sample of (unaligned) sequences belonging to a structural or functional family of proteins, this approach infers non-deterministic automata characterizing the family. A new kind of multiple alignment called PLMA is introduced in order to emphasize the partial and local significant similarities. Given this information, the NFA models are produced by a process stemming from the domain of grammatical inference. The NFA models, presented here under the name of Protomata, are discreet graphical models of strong expressiveness, which distinguishes them from statistical models such as HMM profiles or pattern models like Prosite patterns.The experiments led on various biological families, among which the MIP and the TNF, show a success on real data.Cette thèse propose une nouvelle approche de découverte de signatures de familles de protéines. Etant donné un échantillon (non-aligné) de séquences appartenant à une famille structurelle ou fonctionnelle de protéines, cette approche infère des automates fini s non déterministes (NFA) caractérisant la famille.Un nouveau type d'alignement multiple nommé PLMA est introduit afin de mettre en valeur les similarités partielles et locales significativement similaires. A partir de ces informations, les modèles de type NFA sont produits par un procédé relevant du domaine de l'inférence grammaticale. Les modèles NFA, présentés ici sous le nom de Protomates, sont des modèles graphiques discrets de forte expressivité, ce qui les distingue des modèles statistiques de type profils HMM ou des motifs de type Prosite.Les expériences menées sur différentes familles biologiques dont les MIP et les TNF, montrent un succès sur des données réelles

Polymères de coordination à base de Terres Rares : porosité et propriétés optiques

L utilisation de lanthanides pour la synthèse de polymères de coordination ouvre de nombreuses perspectives car ceux-ci sont connus pour avoir des propriétés physiques intéressantes pour des domaines tel que la catalyse, le stockage de gaz, la luminescence. Nous avons développé une méthode de calcul de la porosité qui s appuie sur la structure cristallographique du composé et qui permet de s affranchir des différentes approximations expérimentales pour déterminer la porosité interne du composé. Nous nous sommes ensuite intéressés au système ions lanthanides-ligand téréphthalate et plus particulièrement à la famille de composés Ln2(TER)3(H2O)4. Nous avons synthétisé des nanoparticules de téréphthalate de lanthanide grâce à une technique d encapsulation par un polymère à longue chaîne puis nous avons travaillé sur un nouveau type de composé présentant au sein de la même structure cristallographique plusieurs lanthanides différents offrant au matériau des propriétés optiques modulables.We have developed a computational method that allows us to estimate the potential porosity of coordination polymers. This method, based only on crystallographic data, leads to a value which does not depend on sample geometry. It is particularly useful for studying coordination polymers with low thermal stability. It is also useful for comparing the potential porosity of materials with complex networks. We have been then interested in the development of lanthanide terephthalate compounds. All these compounds present only two type of crystallographic structure and one of them contains thirteen different lanthanides with the structure Ln2(TER)3(H2O)4. These compounds have been more particularly studied. We have synthesized nanoparticules using polymer encapsulation technique. Then we have worked on a new type of compounds which simultaneously contain several different lanthanides. The synergy between the different lanthanides ions leads to new compounds exhibiting original properties.RENNES-INSA (352382210) / SudocSudocFranceF

A Similar Fragments Merging Approach to Learn Automata on Proteins

We propose here to learn automata for the characterization of proteins families to overcome the limitations of the position-specific characterizations classically used in Pattern Discovery. We introduce a new heuristic approach learning non-deterministic automata based on selection and ordering of significantly similar fragments to be merged and on physico-chemical properties identification. Quality of the characterization of the major intrinsic protein (MIP) family is assessed by leave-one-out cross-validation for a large range of models specificity

A similar fragments merging approach to learn automata on proteins

Publication interne n˚1735 — Juillet 2005 — 18 pages Abstract: We propose here to learn automata for the characterization of proteins families to overcome the limitations of the position-specific characterizations classically used in Pattern Discovery. We introduce a new heuristic approach learning non-deterministic automata based on selection and ordering of significantly similar fragments to be merged and on physico-chemical properties identification. Quality of the characterization of the major intrinsic protein (MIP) family is assessed by leave-one-out cross-validation for a large range of models specificity. Key-words: grammatical inference, automata, proteins Goulven Kerbellec is supported by a PhD research grant from Région Bretagne

Problème d'optimisation de recherche de cliques pour caractériser des familles de protéines

National audienceUne modélisation sous la forme d'un problème de recherche sous contraintes de cliques optimales est introduite pour la caractérisation de familles de protéines et un premier algorithme heuristique de résolution est présenté