Wettability studies of topologically distinct titanium surfaces

Biomedical implants made of titanium-based materials are expected to have certain essential features including high bone-to-implant contact and optimum osteointegration, which are often influenced by the surface topography and physicochemical properties of titanium surfaces. The surface structure in the nanoscale regime is presumed to alter/facilitate the protein binding, cell adhesion and proliferation, thereby reducing post-operative complications with increased lifespan of biomedical implants. The novelty of our TiO2 nanostructures lies mainly in the high level control over their morphology and roughness by mere compositional change and optimisation of the experimental parameters. The present work focuses on the wetting behaviour of various nanostructured titanium surfaces towards water. Kinetics of contact area of water droplet on macroscopically flat, nanoporous and nanotubular titanium surface topologies was monitored under similar evaporation conditions. The contact area of the water droplet on hydrophobic titanium planar surface (foil) was found to decrease during evaporation, whereas the contact area of the droplet on hydrophobic nanorough titanium surfaces practically remained unaffected until the complete evaporation. This demonstrates that the surface morphology and roughness at the nanoscale level substantially affect the titanium dioxide surface–water droplet interaction, opposing to previous observations for microscale structured surfaces. The difference in surface topographic nanofeatures of nanostructured titanium surfaces could be correlated not only with the time-dependency of the contact area, but also with time-dependency of the contact angle and electrochemical properties of these surfaces

Prognostic model to predict postoperative acute kidney injury in patients undergoing major gastrointestinal surgery based on a national prospective observational cohort study.

Background: Acute illness, existing co-morbidities and surgical stress response can all contribute to postoperative acute kidney injury (AKI) in patients undergoing major gastrointestinal surgery. The aim of this study was prospectively to develop a pragmatic prognostic model to stratify patients according to risk of developing AKI after major gastrointestinal surgery. Methods: This prospective multicentre cohort study included consecutive adults undergoing elective or emergency gastrointestinal resection, liver resection or stoma reversal in 2-week blocks over a continuous 3-month period. The primary outcome was the rate of AKI within 7 days of surgery. Bootstrap stability was used to select clinically plausible risk factors into the model. Internal model validation was carried out by bootstrap validation. Results: A total of 4544 patients were included across 173 centres in the UK and Ireland. The overall rate of AKI was 14·2 per cent (646 of 4544) and the 30-day mortality rate was 1·8 per cent (84 of 4544). Stage 1 AKI was significantly associated with 30-day mortality (unadjusted odds ratio 7·61, 95 per cent c.i. 4·49 to 12·90; P < 0·001), with increasing odds of death with each AKI stage. Six variables were selected for inclusion in the prognostic model: age, sex, ASA grade, preoperative estimated glomerular filtration rate, planned open surgery and preoperative use of either an angiotensin-converting enzyme inhibitor or an angiotensin receptor blocker. Internal validation demonstrated good model discrimination (c-statistic 0·65). Discussion: Following major gastrointestinal surgery, AKI occurred in one in seven patients. This preoperative prognostic model identified patients at high risk of postoperative AKI. Validation in an independent data set is required to ensure generalizability

Analyse, calibration et évaluation de modèles stochastiques d'expression des gènes

Differentiation is the process by which a cell acquires a specific phenotype, through the expression of genes over time. It is now widely accepted that these dynamics results from the action of a gene regulatory network (GRN). New measurement technologies now make it possible to obtain gene expression levels within a single cell. These data have shown the existence of a large variability between cells with the same genotype, showing that population-based data are not sufficient for understanding the mechanisms of cell differentiation. The aim of this PhD project is to develop complementary methods to better understand the dynamics and structure of a GRN from single cell sequencing data. We study a stochastic process modeling the dynamics of a GRN within a cell by a system of coupled piecewise deterministic Markov processes (PDMPs), as well as some simplifications of this model. We first show how a large deviation analysis allows to reduce this molecular model to a discrete Markov chain on a limited number of cell types, thus connecting the GRN structure to the dynamics on these functional types. We then use this analysis to develop a reverse-engineering method of the model from time-course series of expression datasets. We show its efficiency on simulated and experimental data, as well as its biological interpretability. Finally, we develop a method for evaluating the model (once calibrated) against the data by studying the Schrödinger problem when the reference process is a system of PDMPs.La différenciation est le processus par lequel une cellule acquiert un certain phénotype, par l'expression des gènes au cours du temps. Il est aujourd'hui accepté que cette dynamique résulte de l'action d'un réseau de régulation des gènes (GRN). Étudier l'action de ce GRN dans les cellules d'un organisme est une des tâches principales du domaine de la biologie des systèmes. Comme l'ont montré les données issues de nouvelles technologies de mesures, qui permettent depuis quelques années d'obtenir les niveaux d'expression des gènes au sein d'une seule cellule, ce travail est rendu difficile par l'existence d'une grande variabilité entre les cellules, même lorsqu' elles ont le même génotype. Cette thèse a pour objet le développement de diverses méthodes pour mieux comprendre la dynamique et la structure d'un GRN à partir de données de séquençage en cellule unique (scRNA-seq). Nous étudions pour cela un processus stochastique modélisant la dynamique d'un GRN au sein d'une cellule par un système de processus de Markov déterministes par morceaux (PDMPs) couplés, ainsi que certaines simplifications de ce modèle. Nous montrons dans une première partie comment une analyse de type grandes déviations permet de réduire ce modèle moléculaire en un chaîne de Markov discrète sur un nombre limité de types cellulaires, connectant ainsi la structure du GRN à la dynamique de ces états fonctionnels. Nous utilisons ensuite cette analyse pour développer une méthode de rétro-ingénierie du modèle à partir de séries temporelles de données scRNA-seq. Nous montrons l'efficacité de cette méthode à partir de données simulées, ainsi que l'interprétabilité biologique des résultats qu'elle permet d’obtenir à partir de données expérimentales. Enfin, nous développons une méthode d'évaluation du modèle (une fois calibré) par rapport aux données en étudiant le problème de Schrödinger quand le processus de référence est un système de PDMPs

Reverse engineering of a mechanistic model of gene expression using metastability and temporal dynamics

International audienceDifferentiation can be modeled at the single cell level as a stochastic process resulting from the dynamical functioning of an underlying Gene Regulatory Network (GRN), driving stem or progenitor cells to one or many differentiated cell types. Metastability seems inherent to differentiation process as a consequence of the limited number of cell types. Moreover, mRNA is known to be generally produced by bursts, which can give rise to highly variable non-Gaussian behavior, making the estimation of a GRN from transcriptional profiles challenging. In this article, we present CARDAMOM (Cell type Analysis from scRna-seq Data achieved from a Mixture MOdel), a new algorithm for inferring a GRN from timestamped scRNA-seq data, which crucially exploits these notions of metastability and transcriptional bursting. We show that such inference can be seen as the successive resolution of as many regression problem as timepoints, after a preliminary clustering of the whole set of cells with regards to their associated bursts frequency. We demonstrate the ability of CARDAMOM to infer a reliable GRN from in silico expression datasets, with good computational speed. To the best of our knowledge, this is the first description of a method which uses the concept of metastability for performing GRN inference

Analyse, calibration et évaluation de modèles stochastiques d'expression des gènes

Differentiation is the process by which a cell acquires a specific phenotype, through the expression of genes over time. It is now widely accepted that these dynamics results from the action of a gene regulatory network (GRN). New measurement technologies now make it possible to obtain gene expression levels within a single cell. These data have shown the existence of a large variability between cells with the same genotype, showing that population-based data are not sufficient for understanding the mechanisms of cell differentiation. The aim of this PhD project is to develop complementary methods to better understand the dynamics and structure of a GRN from single cell sequencing data. We study a stochastic process modeling the dynamics of a GRN within a cell by a system of coupled piecewise deterministic Markov processes (PDMPs), as well as some simplifications of this model. We first show how a large deviation analysis allows to reduce this molecular model to a discrete Markov chain on a limited number of cell types, thus connecting the GRN structure to the dynamics on these functional types. We then use this analysis to develop a reverse-engineering method of the model from time-course series of expression datasets. We show its efficiency on simulated and experimental data, as well as its biological interpretability. Finally, we develop a method for evaluating the model (once calibrated) against the data by studying the Schrödinger problem when the reference process is a system of PDMPs.La différenciation est le processus par lequel une cellule acquiert un certain phénotype, par l'expression des gènes au cours du temps. Il est aujourd'hui accepté que cette dynamique résulte de l'action d'un réseau de régulation des gènes (GRN). Étudier l'action de ce GRN dans les cellules d'un organisme est une des tâches principales du domaine de la biologie des systèmes. Comme l'ont montré les données issues de nouvelles technologies de mesures, qui permettent depuis quelques années d'obtenir les niveaux d'expression des gènes au sein d'une seule cellule, ce travail est rendu difficile par l'existence d'une grande variabilité entre les cellules, même lorsqu' elles ont le même génotype. Cette thèse a pour objet le développement de diverses méthodes pour mieux comprendre la dynamique et la structure d'un GRN à partir de données de séquençage en cellule unique (scRNA-seq). Nous étudions pour cela un processus stochastique modélisant la dynamique d'un GRN au sein d'une cellule par un système de processus de Markov déterministes par morceaux (PDMPs) couplés, ainsi que certaines simplifications de ce modèle. Nous montrons dans une première partie comment une analyse de type grandes déviations permet de réduire ce modèle moléculaire en un chaîne de Markov discrète sur un nombre limité de types cellulaires, connectant ainsi la structure du GRN à la dynamique de ces états fonctionnels. Nous utilisons ensuite cette analyse pour développer une méthode de rétro-ingénierie du modèle à partir de séries temporelles de données scRNA-seq. Nous montrons l'efficacité de cette méthode à partir de données simulées, ainsi que l'interprétabilité biologique des résultats qu'elle permet d’obtenir à partir de données expérimentales. Enfin, nous développons une méthode d'évaluation du modèle (une fois calibré) par rapport aux données en étudiant le problème de Schrödinger quand le processus de référence est un système de PDMPs

Analysis, calibration and evaluation of stochastic models of gene expression

La différenciation est le processus par lequel une cellule acquiert un certain phénotype, par l'expression des gènes au cours du temps. Il est aujourd'hui accepté que cette dynamique résulte de l'action d'un réseau de régulation des gènes (GRN). Étudier l'action de ce GRN dans les cellules d'un organisme est une des tâches principales du domaine de la biologie des systèmes. Comme l'ont montré les données issues de nouvelles technologies de mesures, qui permettent depuis quelques années d'obtenir les niveaux d'expression des gènes au sein d'une seule cellule, ce travail est rendu difficile par l'existence d'une grande variabilité entre les cellules, même lorsqu' elles ont le même génotype. Cette thèse a pour objet le développement de diverses méthodes pour mieux comprendre la dynamique et la structure d'un GRN à partir de données de séquençage en cellule unique (scRNA-seq). Nous étudions pour cela un processus stochastique modélisant la dynamique d'un GRN au sein d'une cellule par un système de processus de Markov déterministes par morceaux (PDMPs) couplés, ainsi que certaines simplifications de ce modèle. Nous montrons dans une première partie comment une analyse de type grandes déviations permet de réduire ce modèle moléculaire en un chaîne de Markov discrète sur un nombre limité de types cellulaires, connectant ainsi la structure du GRN à la dynamique de ces états fonctionnels. Nous utilisons ensuite cette analyse pour développer une méthode de rétro-ingénierie du modèle à partir de séries temporelles de données scRNA-seq. Nous montrons l'efficacité de cette méthode à partir de données simulées, ainsi que l'interprétabilité biologique des résultats qu'elle permet d’obtenir à partir de données expérimentales. Enfin, nous développons une méthode d'évaluation du modèle (une fois calibré) par rapport aux données en étudiant le problème de Schrödinger quand le processus de référence est un système de PDMPs.Differentiation is the process by which a cell acquires a specific phenotype, through the expression of genes over time. It is now widely accepted that these dynamics results from the action of a gene regulatory network (GRN). New measurement technologies now make it possible to obtain gene expression levels within a single cell. These data have shown the existence of a large variability between cells with the same genotype, showing that population-based data are not sufficient for understanding the mechanisms of cell differentiation. The aim of this PhD project is to develop complementary methods to better understand the dynamics and structure of a GRN from single cell sequencing data. We study a stochastic process modeling the dynamics of a GRN within a cell by a system of coupled piecewise deterministic Markov processes (PDMPs), as well as some simplifications of this model. We first show how a large deviation analysis allows to reduce this molecular model to a discrete Markov chain on a limited number of cell types, thus connecting the GRN structure to the dynamics on these functional types. We then use this analysis to develop a reverse-engineering method of the model from time-course series of expression datasets. We show its efficiency on simulated and experimental data, as well as its biological interpretability. Finally, we develop a method for evaluating the model (once calibrated) against the data by studying the Schrödinger problem when the reference process is a system of PDMPs

Analyse, calibration et évaluation de modèles stochastiques d'expression des gènes

Differentiation is the process by which a cell acquires a specific phenotype, through the expression of genes over time. It is now widely accepted that these dynamics results from the action of a gene regulatory network (GRN). New measurement technologies now make it possible to obtain gene expression levels within a single cell. These data have shown the existence of a large variability between cells with the same genotype, showing that population-based data are not sufficient for understanding the mechanisms of cell differentiation. The aim of this PhD project is to develop complementary methods to better understand the dynamics and structure of a GRN from single cell sequencing data. We study a stochastic process modeling the dynamics of a GRN within a cell by a system of coupled piecewise deterministic Markov processes (PDMPs), as well as some simplifications of this model. We first show how a large deviation analysis allows to reduce this molecular model to a discrete Markov chain on a limited number of cell types, thus connecting the GRN structure to the dynamics on these functional types. We then use this analysis to develop a reverse-engineering method of the model from time-course series of expression datasets. We show its efficiency on simulated and experimental data, as well as its biological interpretability. Finally, we develop a method for evaluating the model (once calibrated) against the data by studying the Schrödinger problem when the reference process is a system of PDMPs.La différenciation est le processus par lequel une cellule acquiert un certain phénotype, par l'expression des gènes au cours du temps. Il est aujourd'hui accepté que cette dynamique résulte de l'action d'un réseau de régulation des gènes (GRN). Étudier l'action de ce GRN dans les cellules d'un organisme est une des tâches principales du domaine de la biologie des systèmes. Comme l'ont montré les données issues de nouvelles technologies de mesures, qui permettent depuis quelques années d'obtenir les niveaux d'expression des gènes au sein d'une seule cellule, ce travail est rendu difficile par l'existence d'une grande variabilité entre les cellules, même lorsqu' elles ont le même génotype. Cette thèse a pour objet le développement de diverses méthodes pour mieux comprendre la dynamique et la structure d'un GRN à partir de données de séquençage en cellule unique (scRNA-seq). Nous étudions pour cela un processus stochastique modélisant la dynamique d'un GRN au sein d'une cellule par un système de processus de Markov déterministes par morceaux (PDMPs) couplés, ainsi que certaines simplifications de ce modèle. Nous montrons dans une première partie comment une analyse de type grandes déviations permet de réduire ce modèle moléculaire en un chaîne de Markov discrète sur un nombre limité de types cellulaires, connectant ainsi la structure du GRN à la dynamique de ces états fonctionnels. Nous utilisons ensuite cette analyse pour développer une méthode de rétro-ingénierie du modèle à partir de séries temporelles de données scRNA-seq. Nous montrons l'efficacité de cette méthode à partir de données simulées, ainsi que l'interprétabilité biologique des résultats qu'elle permet d’obtenir à partir de données expérimentales. Enfin, nous développons une méthode d'évaluation du modèle (une fois calibré) par rapport aux données en étudiant le problème de Schrödinger quand le processus de référence est un système de PDMPs

Analyse, calibration et évaluation de modèles stochastiques d'expression des gènes

Differentiation is the process by which a cell acquires a specific phenotype, through the expression of genes over time. It is now widely accepted that these dynamics results from the action of a gene regulatory network (GRN). New measurement technologies now make it possible to obtain gene expression levels within a single cell. These data have shown the existence of a large variability between cells with the same genotype, showing that population-based data are not sufficient for understanding the mechanisms of cell differentiation. The aim of this PhD project is to develop complementary methods to better understand the dynamics and structure of a GRN from single cell sequencing data. We study a stochastic process modeling the dynamics of a GRN within a cell by a system of coupled piecewise deterministic Markov processes (PDMPs), as well as some simplifications of this model. We first show how a large deviation analysis allows to reduce this molecular model to a discrete Markov chain on a limited number of cell types, thus connecting the GRN structure to the dynamics on these functional types. We then use this analysis to develop a reverse-engineering method of the model from time-course series of expression datasets. We show its efficiency on simulated and experimental data, as well as its biological interpretability. Finally, we develop a method for evaluating the model (once calibrated) against the data by studying the Schrödinger problem when the reference process is a system of PDMPs.La différenciation est le processus par lequel une cellule acquiert un certain phénotype, par l'expression des gènes au cours du temps. Il est aujourd'hui accepté que cette dynamique résulte de l'action d'un réseau de régulation des gènes (GRN). Étudier l'action de ce GRN dans les cellules d'un organisme est une des tâches principales du domaine de la biologie des systèmes. Comme l'ont montré les données issues de nouvelles technologies de mesures, qui permettent depuis quelques années d'obtenir les niveaux d'expression des gènes au sein d'une seule cellule, ce travail est rendu difficile par l'existence d'une grande variabilité entre les cellules, même lorsqu' elles ont le même génotype. Cette thèse a pour objet le développement de diverses méthodes pour mieux comprendre la dynamique et la structure d'un GRN à partir de données de séquençage en cellule unique (scRNA-seq). Nous étudions pour cela un processus stochastique modélisant la dynamique d'un GRN au sein d'une cellule par un système de processus de Markov déterministes par morceaux (PDMPs) couplés, ainsi que certaines simplifications de ce modèle. Nous montrons dans une première partie comment une analyse de type grandes déviations permet de réduire ce modèle moléculaire en un chaîne de Markov discrète sur un nombre limité de types cellulaires, connectant ainsi la structure du GRN à la dynamique de ces états fonctionnels. Nous utilisons ensuite cette analyse pour développer une méthode de rétro-ingénierie du modèle à partir de séries temporelles de données scRNA-seq. Nous montrons l'efficacité de cette méthode à partir de données simulées, ainsi que l'interprétabilité biologique des résultats qu'elle permet d’obtenir à partir de données expérimentales. Enfin, nous développons une méthode d'évaluation du modèle (une fois calibré) par rapport aux données en étudiant le problème de Schrödinger quand le processus de référence est un système de PDMPs

Convergence of the Sinkhorn algorithm when the Schr\"odinger problem has no solution

The Sinkhorn algorithm is the most popular method for solving the Schr\"odinger problem: it is known to converge as soon as the latter has a solution, and with a linear rate when the solution has the same support as the reference coupling. Motivated by recent applications of the Schr\^odinger problem where structured stochastic processes lead to degenerate situations with possibly no solution, we show that the Sinkhorn algorithm still gives rise in this case to exactly two limit points, that can be used to compute the solution of a relaxed version of the Schr\"odinger problem, which appears as the $\Gamma$-limit of a problem where the marginal constraints are replaced by marginal penalizations. These results also allow to develop a theoretical procedure for characterizing the support of the solution - both in the original and in the relaxed problem - for any reference coupling and marginal constraints. We showcase promising numerical applications related to a model used in cell biology

One model fits all: combining inference and simulation of gene regulatory networks

The rise of single-cell data highlights the need for a nondeterministic view of gene expression, while offering new opportunities regarding gene regulatory network inference. We recently introduced two strategies that specifically exploit time-course data, where single-cell profiling is performed after a stimulus: HARISSA, a mechanistic network model with a highly efficient simulation procedure, and CARDAMOM, a scalable inference method seen as model calibration. Here, we combine the two approaches and show that the same model driven by transcriptional bursting can be used simultaneously as an inference tool, to reconstruct biologically relevant networks, and as a simulation tool, to generate realistic transcriptional profiles emerging from gene interactions. We verify that CARDAMOM quantitatively reconstructs causal links when the data is simulated from HARISSA, and demonstrate its performance on experimental data collected on in vitro differentiating mouse embryonic stem cells. Overall, this integrated strategy largely overcomes the limitations of disconnected inference and simulation