Laser Ablation Tomography (LAT) is a 3D imaging technique developed by Lasers for Innovative Solutions LLC (L4iS) that uses laser ablation to sequentially image thin layers of opaque samples and reconstruct the images into high-resolution 3D models. LAT provides structural and compositional analysis of biological tissues, natural resources, and advanced materials. It acquires data faster than other techniques like CT or confocal microscopy with little sample preparation. L4iS uses LAT to help scientists study topics like plant and insect anatomy, crop development, natural resource exploration, and materials analysis.
This document discusses using machine learning techniques for computational genomics applications. It describes some of the challenges of analyzing biological data, including dealing with noisy, heterogeneous, high-dimensional data. It then provides examples of using genetic association mapping and sparse learning methods like lasso for association studies between genetic markers like SNPs and traits or diseases. Specifically, it introduces using graph-constrained fused lasso and tree-guided group lasso methods that combine information across multiple correlated traits to increase power for association. Simulation results demonstrate these multivariate methods can identify associations that single-trait tests may miss. The document concludes by describing an application to an asthma association study.
Héctor Astobiza nació en 1978 en Santander y siempre le gustó actuar en la escuela. Estudió teatro en el Palacio de Festivales de Santander y luego en la escuela de teatro de Mar Navarro. Ahora trabaja como actor en cine, teatro y televisión, aunque le gustan los tres medios. Disfruta interpretando diferentes personajes e interactuando con compañeros. Espera poder actuar pronto en el teatro para los estudiantes.
Este documento analiza una opinión sobre los efectos de la tecnología desde diferentes perspectivas literarias. La opinión argumenta que la tecnología tiene más desventajas que beneficios debido a su uso adictivo, y que prefiere las interacciones humanas frente a las pantallas. Al analizarla desde el punto de vista de diferentes géneros literarios como la narrativa, la poesía y el teatro, el documento concluye que la opinión se ajusta parcialmente al análisis modernista pero que le faltan elementos formales pro
Este documento presenta la trayectoria musical de un músico y compositor español influenciado por el country folk estadounidense y el pop-rock español de los 80. Comenzó a tocar blues y rock en los 2000 y ha lanzado 10 discos desde 2002. Actualmente se presenta en formato acústico solo o acompañado por un grupo.
El documento define una integral triple sobre una región acotada E en el espacio tridimensional y explica cómo evaluarla. Se encierra E en una caja rectangular B y se define una función F igual a f sobre E y cero fuera de E. La integral triple sobre E es igual a la integral triple sobre B. Luego, se describe una región E de tipo 1 delimitada por funciones continuas y se expresa la integral triple sobre E como una integral doble sobre su proyección D.
Este documento describe la patología quirúrgica de la vía biliar principal. Explica la anatomía, embriología, clasificación, signos y síntomas, y opciones de tratamiento quirúrgico para varias afecciones como coledocolitiasis, tumores, y traumatismos de la vía biliar principal.
Laser Ablation Tomography (LAT) is a 3D imaging technique developed by Lasers for Innovative Solutions LLC (L4iS) that uses laser ablation to sequentially image thin layers of opaque samples and reconstruct the images into high-resolution 3D models. LAT provides structural and compositional analysis of biological tissues, natural resources, and advanced materials. It acquires data faster than other techniques like CT or confocal microscopy with little sample preparation. L4iS uses LAT to help scientists study topics like plant and insect anatomy, crop development, natural resource exploration, and materials analysis.
This document discusses using machine learning techniques for computational genomics applications. It describes some of the challenges of analyzing biological data, including dealing with noisy, heterogeneous, high-dimensional data. It then provides examples of using genetic association mapping and sparse learning methods like lasso for association studies between genetic markers like SNPs and traits or diseases. Specifically, it introduces using graph-constrained fused lasso and tree-guided group lasso methods that combine information across multiple correlated traits to increase power for association. Simulation results demonstrate these multivariate methods can identify associations that single-trait tests may miss. The document concludes by describing an application to an asthma association study.
Héctor Astobiza nació en 1978 en Santander y siempre le gustó actuar en la escuela. Estudió teatro en el Palacio de Festivales de Santander y luego en la escuela de teatro de Mar Navarro. Ahora trabaja como actor en cine, teatro y televisión, aunque le gustan los tres medios. Disfruta interpretando diferentes personajes e interactuando con compañeros. Espera poder actuar pronto en el teatro para los estudiantes.
Este documento analiza una opinión sobre los efectos de la tecnología desde diferentes perspectivas literarias. La opinión argumenta que la tecnología tiene más desventajas que beneficios debido a su uso adictivo, y que prefiere las interacciones humanas frente a las pantallas. Al analizarla desde el punto de vista de diferentes géneros literarios como la narrativa, la poesía y el teatro, el documento concluye que la opinión se ajusta parcialmente al análisis modernista pero que le faltan elementos formales pro
Este documento presenta la trayectoria musical de un músico y compositor español influenciado por el country folk estadounidense y el pop-rock español de los 80. Comenzó a tocar blues y rock en los 2000 y ha lanzado 10 discos desde 2002. Actualmente se presenta en formato acústico solo o acompañado por un grupo.
El documento define una integral triple sobre una región acotada E en el espacio tridimensional y explica cómo evaluarla. Se encierra E en una caja rectangular B y se define una función F igual a f sobre E y cero fuera de E. La integral triple sobre E es igual a la integral triple sobre B. Luego, se describe una región E de tipo 1 delimitada por funciones continuas y se expresa la integral triple sobre E como una integral doble sobre su proyección D.
Este documento describe la patología quirúrgica de la vía biliar principal. Explica la anatomía, embriología, clasificación, signos y síntomas, y opciones de tratamiento quirúrgico para varias afecciones como coledocolitiasis, tumores, y traumatismos de la vía biliar principal.
El documento presenta información sobre varios artistas importantes del vallenato colombiano como Los Gigantes del Vallenato, Kaleyh Morales, Iván Villazón y Diomedes Díaz. Describe brevemente la trayectoria musical de cada uno y algunos de sus éxitos más representativos. Finalmente reconoce que muchos cantantes del vallenato transmiten sentimientos a través de su música y rinden homenaje a aquellos que ya no están a través de sus canciones.
La seguridad informática debe ser estudiada para que no impida el trabajo de los operadores en lo que les es necesario y que puedan utilizar el sistema informático con toda confianza. Por eso en lo referente a elaborar una política de seguridad, conviene elaborar reglas y procedimientos para cada servicio de la organización, definir las acciones a emprender y elegir las personas a contactar en caso de detectar una posible intrusión, y sensibilizar a los operadores con los problemas ligados con la seguridad de los sistemas informáticos.
Respuesta educativa para el alumnado con tdah (rafael_lapuerta
Este documento describe una unidad didáctica de 12 días sobre "Flores en el paisaje" para un estudiante de 10 años con TDAH e discapacidad intelectual. La unidad se enfocará en objetivos y criterios de evaluación adaptados al nivel del estudiante, con contenidos, metodología y actividades cortas y variadas.
Présentation Ignite N°2 : "Les Rumeurs sur Internet"TNwebdays
Info ou Intox ? les rumeurs sur internet sont les principales causes de chamboulements de situations Socio-économique dans le pays, alors comment les éviter ?
Este documento describe la estrategia publicitaria de Pepsi. Pepsi crea anuncios creativos dirigidos a todo tipo de consumidores con el objetivo de establecer una relación entre la marca y los valores de los consumidores. Pepsi utiliza medios masivos como la televisión y la música para llamar poderosamente la atención y promover la superioridad de sus bebidas gaseosas.
El documento discute cómo la tecnología puede ser una herramienta educativa valiosa pero también puede conducir a comportamientos de riesgo si no se usa correctamente. Sin orientación adecuada, los estudiantes pueden descarriarse y descargar contenido pornográfico, música diabólica o chatear con extraños de manera peligrosa. Esto afecta negativamente el equilibrio emocional de la familia, la escuela y la sociedad.
La materia constituye la sustancia del universo físico y está compuesta de átomos. Los átomos contienen partículas subatómicas como protones, electrones y neutrones en su núcleo y corteza. Estas partículas a su vez están formadas por quarks y leptones, las partículas fundamentales que componen toda la materia en el universo.
El documento describe diferentes sensores y motores del robot NXT, incluyendo el sensor táctil, sensor acústico, sensor fotosensible, sensor ultrasónico y los servomotores interactivos. Explica brevemente lo que cada uno detecta o hace, como medir sonido, luz, distancias u objetos, y mover al robot.
Este documento describe los virus informáticos, incluyendo sus características, clasificaciones y ejemplos de virus existentes. Los virus informáticos son programas que alteran el funcionamiento normal del computador e infectan archivos o datos almacenados. Pueden clasificarse como virus de boot o de programa dependiendo del tipo de secuencia que infectan. Existen varias maneras en que un computador puede infectarse, como mensajes en redes sociales, archivos adjuntos de correo electrónico, o descargas de aplicaciones no seguras.
Este documento proporciona información sobre la Oficina de Transferencia del Conocimiento (OTC) en CIATEJ y su función de promover y gestionar la transferencia de tecnología resultante de la investigación para generar valor e impulsar nuevos negocios tecnológicos. También describe el proceso de innovación requerido entre CIATEJ, el sector productivo y el gobierno, e insta a las empresas a registrarse en el Registro Nacional de Instituciones y Empresas Científicas y Tecnológicas (RENIECYT) para ser elegibles
Convocatoria carteles de resultados de investigación xxii sccfe 2014 Facultad...Mario Tejada
El comité organizador invita a los estudiantes del sexto semestre de las Licenciaturas en Enfermería y Trabajo Social, a participar en la presentación de trabajos de investigación en la modalidad cartel.
Isaac Newton fue un físico, matemático y filósofo inglés que descubrió las leyes de la gravitación universal y el cálculo infinitesimal. Realizó importantes contribuciones a la óptica al demostrar que la luz blanca está compuesta por colores y desarrollar el telescopio reflector. También formuló las tres leyes del movimiento que describen el comportamiento de los objetos y el efecto de las fuerzas externas sobre ellos. Newton publicó sus descubrimientos científicos en su obra Philosophiae Naturalis Principia Mathematica.
El documento presenta información sobre varios artistas importantes del vallenato colombiano como Los Gigantes del Vallenato, Kaleyh Morales, Iván Villazón y Diomedes Díaz. Describe brevemente la trayectoria musical de cada uno y algunos de sus éxitos más representativos. Finalmente reconoce que muchos cantantes del vallenato transmiten sentimientos a través de su música y rinden homenaje a aquellos que ya no están a través de sus canciones.
La seguridad informática debe ser estudiada para que no impida el trabajo de los operadores en lo que les es necesario y que puedan utilizar el sistema informático con toda confianza. Por eso en lo referente a elaborar una política de seguridad, conviene elaborar reglas y procedimientos para cada servicio de la organización, definir las acciones a emprender y elegir las personas a contactar en caso de detectar una posible intrusión, y sensibilizar a los operadores con los problemas ligados con la seguridad de los sistemas informáticos.
Respuesta educativa para el alumnado con tdah (rafael_lapuerta
Este documento describe una unidad didáctica de 12 días sobre "Flores en el paisaje" para un estudiante de 10 años con TDAH e discapacidad intelectual. La unidad se enfocará en objetivos y criterios de evaluación adaptados al nivel del estudiante, con contenidos, metodología y actividades cortas y variadas.
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Info ou Intox ? les rumeurs sur internet sont les principales causes de chamboulements de situations Socio-économique dans le pays, alors comment les éviter ?
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El documento discute cómo la tecnología puede ser una herramienta educativa valiosa pero también puede conducir a comportamientos de riesgo si no se usa correctamente. Sin orientación adecuada, los estudiantes pueden descarriarse y descargar contenido pornográfico, música diabólica o chatear con extraños de manera peligrosa. Esto afecta negativamente el equilibrio emocional de la familia, la escuela y la sociedad.
La materia constituye la sustancia del universo físico y está compuesta de átomos. Los átomos contienen partículas subatómicas como protones, electrones y neutrones en su núcleo y corteza. Estas partículas a su vez están formadas por quarks y leptones, las partículas fundamentales que componen toda la materia en el universo.
El documento describe diferentes sensores y motores del robot NXT, incluyendo el sensor táctil, sensor acústico, sensor fotosensible, sensor ultrasónico y los servomotores interactivos. Explica brevemente lo que cada uno detecta o hace, como medir sonido, luz, distancias u objetos, y mover al robot.
Este documento describe los virus informáticos, incluyendo sus características, clasificaciones y ejemplos de virus existentes. Los virus informáticos son programas que alteran el funcionamiento normal del computador e infectan archivos o datos almacenados. Pueden clasificarse como virus de boot o de programa dependiendo del tipo de secuencia que infectan. Existen varias maneras en que un computador puede infectarse, como mensajes en redes sociales, archivos adjuntos de correo electrónico, o descargas de aplicaciones no seguras.
Este documento proporciona información sobre la Oficina de Transferencia del Conocimiento (OTC) en CIATEJ y su función de promover y gestionar la transferencia de tecnología resultante de la investigación para generar valor e impulsar nuevos negocios tecnológicos. También describe el proceso de innovación requerido entre CIATEJ, el sector productivo y el gobierno, e insta a las empresas a registrarse en el Registro Nacional de Instituciones y Empresas Científicas y Tecnológicas (RENIECYT) para ser elegibles
Convocatoria carteles de resultados de investigación xxii sccfe 2014 Facultad...Mario Tejada
El comité organizador invita a los estudiantes del sexto semestre de las Licenciaturas en Enfermería y Trabajo Social, a participar en la presentación de trabajos de investigación en la modalidad cartel.
Isaac Newton fue un físico, matemático y filósofo inglés que descubrió las leyes de la gravitación universal y el cálculo infinitesimal. Realizó importantes contribuciones a la óptica al demostrar que la luz blanca está compuesta por colores y desarrollar el telescopio reflector. También formuló las tres leyes del movimiento que describen el comportamiento de los objetos y el efecto de las fuerzas externas sobre ellos. Newton publicó sus descubrimientos científicos en su obra Philosophiae Naturalis Principia Mathematica.
Ce support correspond à une conférence qui s'intéresse à la mise en œuvre des Framework de Machines et Deep learning pour les applications web et mobiles. Principalement les Framwork TensorFlow.JS et DeepLeanring4J.
Je l'ai présentée au début dans mon établissement auquel j’appartiens, l’ENSET Mohammedia puis dans la conférence Carrefour des informaticiens, organisée par les étudiants de l'AIAC :
Académie internationale Mohammed VI de l'aviation civile.
et le code source est publié sur mon compte GitHub. La suite de cette série sera sans doute publiées dans les prochaines conférences :
https://github.com/mohamedYoussfi/angular-tensorflowJS
https://github.com/mohamedYoussfi/angular-ml5.js-mobilenet-feature-extractor
https://github.com/mohamedYoussfi/deeplearning4j-cnn-mnist-app
Les vidéos de la conférence sont publiée dans ma chaîne vidéo : https://www.youtube.com/user/mohamedYoussfi
Le plan de la présentation est suivant :
- Quelques Concepts de base à comprendre :
- Machines er Deep Learning, Les réseaux de neurones artificiels, MLP et CNN
- Les problèmes et les contraintes posées par les algorithmes d’apprentissage basés sur les réseaux de neurones
- Principaux catalyseurs qui ont redynamisé l’intelligence artificielle :
- Calcul de hautes performances à savoir les architectures massivement parallèles et les systèmes distribués
- La Virtualisation et le cloud Computing
- Big Data, IOT et Applications Mobiles
- Framework et Algorithmes de Machines et Deep Learning
- Réseaux et Télécommunications
- Open source
- L’écosystème des Framework de Machines et Deep Learning.
- L’architecture du Framwork TensorFlow
- Comment développer des applications de machines et Deep Learning pour les applications Web et Mobile en utilisant TensorFlow.JS et ML.JS
- Comment développer des applications de machines et Deep Learning pour les applications Java JEE en utilisant le Framework DeepLearning4J
Mot Clés :
Intelligence Artificielle, Machines learning, deep learning, TensorflowJS, Deeplearning4j, java, java script, angular
Présentation PowerPoint soutenance
Optimisation de la fiabilité, de la disponibilité et de la maintenabilité des réseaux de distribution haute tension : Application au départ HTA de la direction régionale de atlantique DRA de la SBEE.
L'étude consiste à déterminer le niveau de fiabilité du réseau de la DRA et de proposer un stratégie optimale de maintenance.
Restoration from Multispectral Blurred Data withNon-Stationary Instrument Res...Amine Hadj-Youcef
In this presentation we propose an approach of image restoration from multispectral data provided by an imaging system. We specifically address two topics: (i) Development of a multi-wavelength direct model for non-stationary instrument response that includes a spatial convolution and a spectral integration, (ii) Implementation of multispectral image restoration using a regularized least-square, based on a quadratic criterion and minimized by a gradient algorithm. We test our approach on simulated data of the Mid-InfraRed Instrument IMager (MIRIM) of the James Webb Space Telescope (JWST). Our method shows a clear increase of spatial resolution compare to conventional methods.
Restoration from Multispectral Blurred Data withNon-Stationary Instrument Res...
Diapo soutenance gtrigui
1. Soutenance de Thèse :
Dynamique des corps lipidiques dans la graine
d'Arabidopsis thaliana
Présentée par : Ghassen Trigui
Directeur : Bertrand Dubreucq
Co-directeur : Alain Trubuil
20/02/2014
Jury :
Alain Zachowski (Rapporteur) – UPMC-UPEC, Créteil
Charles Kervrann (Rapporteur) – INRIA, Rennes
Jacques Fattaccioli (Examinateur) – ENS paris
Olivier Martin (Examinateur) – INRA Versailles-Grignon
2. Introduction
Structure et composition du corps lipidique :
Figure : Structure et composition d'un corps lipidique : Un corps lipidique est formé d'une
matrice de TAGs entourée d'une monocouche de phospholipides dans laquelle trois types
de protéines sont insérées : l'oléosine (la protéine majeure du corps lipidique), la caléosine
et la stéroléosine (D'après [Tzen 2012]).
20/02/2014
4. Introduction
Biogenèse du corps lipidique :
Figure : Modèle de Beisson de synthèse de corps lipidiques de la plante oléagineuse
(D'après [Beisson 1999]).
20/02/2014
5. Introduction
Objectifs :
• L'objectif de cette thèse est de modéliser la formation et la dynamique des corps
lipidiques dans la graine en développement de l'espèce Arabidopsis.
• Trois niveaux d’observations :
I
• Analyse descriptive des données.
II
III
20/02/2014
• Analyse statistique à l’aide d’un
modèle.
• Modélisation de la dynamique du
corps lipidique.
6. Plan de la présentation :
I.
Traitement des données, extraction et analyse de l'information
II. Analyse statistique des données
III. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
IV. Conclusion et perspectives
20/02/2014
7. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Matériel :
Végétal
Cytologique
Type
sauvage
d’Arabidopsis
thaliana et mutant
déficients en une
des 3 oléosines
considéré, S1, S3, S4
(s1, s3, s4), ou deux
(s1s3, s1s4, s3s4) ou
trois (s1s3s4).
Marquage au rouge
nil
pour
la
visualisation
des
lipides neutres dans
les corps lipidiques
Microscopie
confocale 3D
Microscope confocal
LEICA SP2 AOBS.
Résolution : 0.09 x
0.09 x 0.16 µm
AvizoFire—
ND-Safir
Matlab
R
Objectif : 40 X
Ouverture
numérique : 1.25
20/02/2014
Outils de
traitement d’image
et de modélisation
8. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Logical or
Init
Bin_all_
in
Median 3D / Gaussian noise
Distance map
Filtered
Threshold 1
Bin_M
Bin_m_
F
Reconstruct
Bin_R
Logical not
Bin_R_i
Logical and
Bin_R_F
Bin_all
20/02/2014
Extended max
Bin_m
Filter 1
Logical or
Dist
Threshold 2
Filter 2
Bin_m_
f
Logical not
Marker
Dist_i
Label
Marker
_l
Watershed
Wshed
Logical sub
Wshed_
s
Border kill
Wshed_
s_b
Label
Labels
Data – Volume
I_analyse
9. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
20/02/2014
10. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Logical or
Init
Bin_all_
in
Median 3D / Gaussian noise
Distance map
Filtered
Threshold 1
Bin_M
Bin_m_
F
Reconstruct
Bin_R
Logical not
Bin_R_i
Logical and
Bin_R_F
Bin_all
20/02/2014
Extended max
Bin_m
Filter 1
Logical or
Dist
Threshold 2
Filter 2
Bin_m_
f
Logical not
Marker
Dist_i
Label
Marker
_l
Watershed
Wshed
Logical sub
Wshed_
s
Border kill
Wshed_
s_b
Label
Labels
Data – Volume
I_analyse
11. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
20/02/2014
12. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Init
Bin_all_
in
Median 3D / Gaussian noise
Distance map
Filtered
Threshold 1
Bin_M
Bin_m_
F
Reconstruct
Bin_R
Logical not
Bin_R_i
Logical and
Bin_R_F
Bin_all
20/02/2014
Extended max
Bin_m
Filter 1
Logical or
Dist
Threshold 2
Filter 2
Bin_m_
f
Logical not
Marker
Dist_i
Label
Marker
_l
Watershed
Wshed
Logical sub
Wshed_
s
Border kill
Wshed_
s_b
Label
Labels
Data – Volume
I_analyse
13. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
20/02/2014
14. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Init
Bin_all_
in
Median 3D / Gaussian noise
Distance map
Filtered
Threshold 1
Bin_M
Bin_m_
F
Reconstruct
Bin_R
Logical not
Bin_R_i
Logical and
Bin_R_F
Bin_all
20/02/2014
Extended max
Bin_m
Filter 1
Logical or
Dist
Threshold 2
Filter 2
Bin_m_
f
Logical not
Marker
Dist_i
Label
Marker
_l
Watershed
Wshed
Logical sub
Wshed_
s
Border kill
Wshed_
s_b
Label
Labels
Data – Volume
I_analyse
15. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
20/02/2014
16. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Init
Bin_all_
in
Median 3D / Gaussian noise
Distance map
Filtered
Threshold 1
Bin_M
Bin_m_
F
Reconstruct
Bin_R
Logical not
Bin_R_i
Logical and
Bin_R_F
Bin_all
20/02/2014
Extended max
Bin_m
Filter 1
Logical or
Dist
Threshold 2
Filter 2
Bin_m_
f
Logical not
Marker
Dist_i
Label
Marker
_l
Watershed
Wshed
Logical sub
Wshed_
s
Border kill
Wshed_
s_b
Label
Labels
Data – Volume
I_analyse
17. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Init
Bin_all_
in
Median 3D / Gaussian noise
Distance map
Filtered
Threshold 1
Bin_M
Bin_m_
F
Reconstruct
Bin_R
Logical not
Bin_R_i
Logical and
Bin_R_F
Bin_all
20/02/2014
Extended max
Bin_m
Filter 1
Logical or
Dist
Threshold 2
Filter 2
Bin_m_
f
Logical not
Marker
Dist_i
Label
Marker
_l
Watershed
Wshed
Logical sub
Wshed_
s
Border kill
Wshed_
s_b
Label
Labels
Data – Volume
I_analyse
18. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Images intermédiaires de la procédure de segmentation par lignes de partage des
eaux. (A) Image binaire, (B) Image distance, (C) Complément de l'image distance,
(D) Image de marqueurs (maxima étendus), (E) Image de lignes de partage des
eaux, (F) Image segmentée.
20/02/2014
19. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Init
Bin_all_
in
Median 3D / Gaussian noise
Distance map
Filtered
Threshold 1
Bin_M
Bin_m_
F
Reconstruct
Bin_R
Logical not
Bin_R_i
Logical and
Bin_R_F
Bin_all
20/02/2014
Extended max
Bin_m
Filter 1
Logical or
Dist
Threshold 2
Filter 2
Bin_m_
f
Logical not
Marker
Dist_i
Label
Marker
_l
Watershed
Wshed
Logical sub
Wshed_
s
Border kill
Wshed_
s_b
Label
Labels
Data – Volume
I_analyse
20. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Images intermédiaires de la procédure de segmentation par lignes de partage des
eaux. (A) Image binaire, (B) Image distance, (C) Complément de l'image distance,
(D) Image de marqueurs (maxima étendus), (E) Image de lignes de partage des
eaux, (F) Image segmentée.
20/02/2014
21. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
Init
Bin_all_
in
Median 3D / Gaussian noise
Distance map
Filtered
Threshold 1
Bin_M
Bin_m_
F
Reconstruct
Bin_R
Logical not
Bin_R_i
Logical and
Bin_R_F
Bin_all
20/02/2014
Extended max
Bin_m
Filter 1
Logical or
Dist
Threshold 2
Filter 2
Bin_m_
f
Logical not
Marker
Dist_i
Label
Marker
_l
Watershed
Wshed
Logical sub
Wshed_
s
Border kill
Wshed_
s_b
Label
Labels
Data – Volume
I_analyse
24. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
20/02/2014
25. Traitement des données, extraction et analyse de l'information
Pipeline de segmentation :
20/02/2014
26.
27. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Extraction des données :
A
B
C
Figure : Evolution de différents estimateurs de la dispersion spatiale de corps lipidiques
pour chaque génotype à chaque stade du développement : A- Valeur médiane du volume,
B- Valeur médiane de la cellule de Voronoi et C- Valeur médiane de la fraction locale
[Miquel et al., 2014]
20/02/2014
28. Introduction
Analyse statistique :
Environ 200 images tridimensionnelles de différents échantillons on été analysées.
Chaque image correspond à un des 8 génotypes, observés à un des 5 stades (jours) du
développement .
Référence Effet du jour
Valeur de Log (V) du
nème corps lipidique
au temps t
Effet de l’interaction simple
Effets de l’interaction double
Erreur, distribution normale
Effet de l’interaction triple
Les valeurs sont obtenues par minimisation de la différence entre le modèle et la
réponse.
20/02/2014
29. Introduction
Analyse statistique :
Modèle de régression linéaire
Modèle quantile
Nous avons utilisé le modèle quantile pour τ 1, τ 2, τ 3, τ 4 et τ 5 pour, respectivement 0.1,
0.25, 0.5 (médiane), 0.75, et 0.9
L’effet de S1 est statistiquement
significatif pour tout les quantiles
S1 contribue à la diminution du
volume du corps lipidique
S3 a un effet significatif de réduction
du volume mais uniquement sur les
quantiles (τ4, τ 5)
Un effet synergique de l’interaction
S3 et S4
20/02/2014
30. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Equation du modèle :
Evolution du nombre de
corps lipidiques de volume
x par rapport au temps t
Formation d’un corps lipidique de volume x à
partir de l'agrégation de deux corps
lipidiques de volumes respectives x-y et y.
Disparition d'un corps lipidique de volume
x suite à l'agrégation avec un corps
lipidique de volume quelconque.
20/02/2014
Production
d’un
corps lipidique de
volume x
31. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Hypothèses :
H1 : Les corps lipidiques sont sphériques.
H2 : La distribution de charge est uniforme sur la membrane.
H3 : Le contenu du corps lipidique est électriquement neutre
H4 : L'agrégation est binaire.
20/02/2014
32. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Hypothèses :
H5 : Il y a conservation du volume des CL lors de l'agrégation, soit :
H6 : Il y a conservation de la charge des CL lors de l'agrégation, soit :
H7 : Le pH du cytoplasme est constant durant le développement.
20/02/2014
33. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Hypothèses :
Nous avons également défini des hypothèses de modélisation :
HMOD1 : Le taux d'agrégation est inversement proportionnel à la densité de charge.
HMOD2 : Le taux d'agrégation est multiplicatif. Le taux d'agrégation prend alors
la forme suivante :
En raison de l'hypothèse H1, on a aussi :
20/02/2014
34. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Hypothèses :
HMOD3 : Le processus de production au niveau du RE produit une population
de CL homogène en volume et en charge. En s'appuyant sur H5 et H6, on en déduit alors que :
20/02/2014
35. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Hypothèses :
20/02/2014
36. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Estimation des paramètres :
Contraintes :
Critère d’erreur :
20/02/2014
37. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Simulation numérique :
Différents modèles développés :
Tableau : Différents modèles de coalescence simulés pour la dynamique des corps lipidiques,
ainsi que le mode d'estimation des paramètres utilisé.
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38. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Résultats :
Fig : Courbes d'ajustement du modèle génotypique/spatial modulé (5) : volume de corps lipidiques cumulé par unité de
volume de référence (CV). En noir, la densité CV observée avec erreur, en rouge, la densité estimée par ajustement des
paramètres.
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39. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Résultats :
Fig : Courbes d'ajustement du modèle génotypique/spatial modulé (5) : volume de corps lipidiques cumulé par unité de
volume de référence (CV). En noir, la densité CV observée avec erreur, en rouge, la densité estimée par ajustement des
paramètres.
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40. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Résultats :
Fig : Courbes d'ajustement du modèle génotypique/spatial modulé (5) : volume de corps lipidiques cumulé par unité de
volume de référence (CV). En noir, la densité CV observée avec erreur, en rouge, la densité estimée par ajustement des
paramètres.
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41. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Résultats :
Fig : Courbes d'ajustement du modèle génotypique/spatial modulé (5) : volume de corps lipidiques cumulé par unité de
volume de référence (CV). En noir, la densité CV observée avec erreur, en rouge, la densité estimée par ajustement des
paramètres.
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42. Modélisation de la dynamique des corps lipidiques
Conclusion :
La qualité d’ajustements est plutôt moyenne.
Le modèle reste relativement sous-paramétré : manque de données et d’informations.
L’information spatiale est incluse explicitement dans le modèle.
Extensibilité pour la prise en compte d’autres processus (biogenèse locale, transfert par
murissement,…).
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43. Conclusion
Principaux résultats :
Mise en place d'un pipeline de traitement d'images
Implémentation de la procédure sous AvizoFire.
Exécution semi-automatique (deux paramètres à définir en entrée).
Analyse exploratoire des données :
Evolution des différents estimateurs pour chaque génotype à chaque stade.
Analyse statistique :
Analyse des données par modèle linéaire simple et modèle quantile.
Interprétation sur la contribution de chaque oléosine dans la taille des corps
lipidiques.
Modélisation de la dynamique de coalescence des corps lipidiques.
Modèle basé sur un processus physique : la coalescence
Définition d’un ensemble d’hypothèses.
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44. Conclusion
Perspectives :
Etude des caractéristiques biophysiques de la membrane des corps lipidiques :
Modélisation de la biophysique des membranes demi-couches lipidiques.
Paramètres de déformation de la membrane des corps lipidiques : expérience
d’aspiration par micropipettes.
Paramètres de diffusion des oléosines à la surface de la membrane : FRET,
FRAP,...
Validation du modèle de la dynamique de coalescence des corps lipidiques :
Acquisition de données en « time-lapse » sur de longues périodes.
Extraction des paramètres de coalescence à partir d’images.
Produire des oléosines sur-exprimées.
Faire de nouvelles hypothèses biologiques sur la base du modèle :
Autres processus de croissance des corps lipidiques.
Modélisation du taux de production.
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