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

Amélioration génétique des bananiers cultivés pour les consommations locales et pour l'exportation en vue de la résistance aux cercosporioses (Programme STD3-CCE/DG12, contrat n.TS3-CT91-0014). Centre de Recherches CIRAD-FLHOR Guadeloupe. Rapport d'activités n.3 - 01/03/94-31/08/94

Ce document aborde les thèmes suivants : ressources génétiques et circulation de matériel végétal, germination in vitro des embryons zygotiques, doublement à la colchicine des clones diploïdes, haplométhodes (androgénèse du bananier), création de diploïdes AB, création de clones triploïdes AAA et AAB, étude relative à la conformité des plantes régénérées à partir de protoplastes de bananier

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