Détection de structures linéiques par propagation de courbes de niveau et apprentissage

La détection supervisée de structures linéiques sur des images numériques est souvent faite par des techniques ne permettant pas d'assurer la continuité de ces structures. Nous présentons ici une approche permettant de détecter de telles structures connaissant leurs extrémités

Segmentation d'images par sélection de courbes de niveau

- Nous étudions une énergie de segmentation d'image pour laquelle la solution minimisante peut être déterminée explicitement. L'approche estime à la fois le nombre inconnu d'objets et les frontières associées en sélectionnant un ensemble restreint de lignes de niveau de l'image. Dans notre cas, aucune minimisation d'énergie est requise et l'algorithme résultant est non-itératif. Des techniques de filtrage anisotropique sont introduites pour lisser les lignes de niveau des images bruitées

Dynamique des corps lipidiques dans la graine d'Arabidopsis thaliana

Chez les végétaux, les lipides de réserve sont stockés dans des structures subcellulaires, les corps lipidiques (CL). Ces organelles quasi-sphériques sont constituées d'un coeur de triacylglyceérols (TAGs), entourés d'une monocouche de phospholipides (PLs) et sont produites à partir du réticulum endoplasmique avant d'être libérés dans le cytoplasme cellulaire. Les oléosines, dont il existe 5 isoformes graine spécifiques (S1 à S5) chez Arabidopsis thaliana, sont des protéines majeures du CL, insérées à la surface de sa demi-membrane. La dynamique du CL (chargement/déchargement en huile) est complexe et reste largement mal comprise. L'objectif de ce travail est de modéliser la formation et la dynamique des corps lipidiques dans la graine en développement de l'espèce Arabidopsis thaliana, afin de mieux appréhender les mécanismes responsables de la biogenèse et la dynamique des CLs. L utilisation de colorants des lipides neutres constituant les CLs, couplée à la microscopie confocale, a permis l obtention de piles d images de CLs d embryons à différents jours du développement, en contexte sauvage et en contexte déplétif pour une, deux ou trois oléosines (S1, S3 et S4). - Un pipeline de segmentation d'images a tout d abord été développé pour extraire différents estimateurs caractérisant la taille et la dispersion spatiale des corps lipidiques. Les estimateurs ont permis d'analyser l'évolution de la taille et de la dispersion spatiale des corps lipidiques en fonction du temps du développement, et de mettre en évidence la variabilité entre génotypes.- Ces données ont ensuite été analysées et étudiées statistiquement par des approches utilisant des modèles linéaires et des modèle quantile qui ont permis de conclure sur l'effet de chacune des oléosines étudiées, ainsi que celui de leurs interactions, sur la distribution des corps lipidiques.- Enfin, un modèle décrivant la dynamique de coalescence de la population des corps lipidiques a été proposé, simulé numériquement, puis comparé aux données expérimentales. Ce modèle a permis de tester différentes hypothèses de la dynamique de biogenèse et de croissance par coalescence du corps lipidique formalisées dans le modèle mathématique. Différents effets de la composition du corps lipidique en oléosines sur la vitesse de coalescence des corps lipidiques ont été mis en évidence. Les résultats de ces trois axes ont permis de proposer et discuter des rôles associés à chacune oléosine dans une perspective de compréhension des mécanismes mis en œuvre dans la dynamique du corps lipidique.In plants, lipid reserves are stored in subcellular structures called lipid bodies (LB). These virtually spherical organelles consist of a core of triacylglycerols (TAG), surrounded by a monolayer of phospholipids (PLs), are produced from the endoplasmic reticulum and then released into the cell cytoplasm. Oleosins, composed of five seed-specific isoforms (S1 to S5) in Arabidopsis thaliana, are major proteins of the LB, inserted on the surface of the half-membrane. The dynamics of LB (charging / uncharging oil) is complex and remains largely misunderstood. The objective of this work is to model the formation and dynamics of lipid bodies in the developing seed of Arabidopsis thaliana, to better understand the mechanisms responsible for the biogenesis and dynamics of LBs. The use of dyes staining neutral lipids constituting the LD, coupled with confocal microscopy, allowed obtaining image stacks of LB from embryos at different days of development, in a wild-type or depleted (mutant) context for one, two or three oleosins (S1, S3 and S4).- An image segmentation pipeline has been first developed, enabling extraction of various estimators for characterizing the size and spatial dispersion of the lipid bodies. Estimators were used to analyse the evolution of the size and spatial dispersion of lipid bodies as a function of stage of development, and to highlight the variability between genotypes.- These data were then processed and statistically analysed by approaches using linear as well as quantile model that concluded on the effect of each of oleosins investigated as well as their interactions on the distribution of lipid bodies.- Last, a model describing the coalescence dynamics of LB populations has been proposed, digitally simulated and compared to experimental data sets. This model was used to test various hypotheses on the dynamics of biogenesis and coalescence-based growth of lipid bodies as formalized according to the mathematical model. Several effects of oleosin composition on LB coalescence rate have been highlighted. The results of these three axes allowed to propose and discuss the roles associated with each oleosin in the broader perspective of understanding the mechanisms involved in the lipid bodies dynamics.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Probabilistic overall reconstruction of membrane-associated molecular dynamics from partial observations in rod-shaped bacteria

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An inverse problem approach to the probabilistic reconstruction of particle tracks on a censored and closed surface

Investigation of dynamics processes in cell biology very often relies on the observation of sampled regions without considering re-entrance events. In the case of image-based observations of bacteria cell wall processes, a large amount of the cylinder-shaped wall is not observed. It follows that biomolecules may disappear for a period of time in a region of interest, and then reappear later. Assuming Brownian motion with drift, we address the mathematical problem of the connection of particle trajectories on a cylindrical surface. A subregion of the cylinder is typically observed during the observation period, and biomolecules may appear or disappear in any place of the 3D surface. The performance of the method is mainly demonstrated on simulation data that mimic MreB dynamics observed in 2D time-lapse fluorescence microscopy

Probabilistic reconstruction of truncated particle trajectories on a closed surface

International audienceInvestigation of dynamic processes in cell biology very often relies on the observation in two dimensions of 3D biological processes. Consequently, the data are partial and statistical methods and models are required to recover the parameters describing the dynamical processes. In the case of molecules moving over the 3D surface, such as proteins on walls of bacteria cell, a large portion of the 3D surface is not observed in 2D-time microscopy. It follows that biomolecules may disappear for a period of time in a region of interest, and then reappear later. Assuming Brownian motion with drift, we address the mathematical problem of the reconstruction of biomolecules trajectories on a cylindrical surface. A subregion of the cylinder is typically recorded during the observation period, and biomolecules may appear or disappear in any place of the 3D surface. The performance of the method is demonstrated on simulated particle trajectories that mimic MreB protein dynamics observed in 2D time-lapse fluorescence microscopy in rod-shaped bacteria

Analysis of one-dimensional electrophoregrams

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Some specific problems of dynamics recovery in cell biology

International audienceIn this talk, I will highlight several biological studies for which we are faced with dynamics recovery at the cell scale. I will start with early plant embryogenesis and explain how we can extract dynamical information despite the fact that no time lapse data is available but observations of a collection of embryos at different stages of development. In the second part of the talk, I will address a new study we are involved in and concerns the dynamics of swimmers bacteria inside biofilms. In this context two image channels could be combined in order to better understand the interaction between swimmers bacteria and biofilm