La terminologie des sciences et techniques spatiales (STS) relevée sur corpus est étudiée dans le cadre et avec la structuration ontologique du domaine. La formation morphosyntaxique, le caractère de l’unité terminologique ainsi que le schéma d’arguments (expressions prédicatives et arguments) sont analysés tant en contexte qu’indépendamment du contexte. L’unité terminologique se caractérise par un degré de figement relatif : une des propriétés de l’unité terminologique « longue » est que celle-ci peut souvent être décomposée, elle peut avoir un comportement discursif, notamment la reprise anaphorique et la réduction par suppression de l’un de ses composants. Dans ce dernier cas, il s’agit de certains aspects de la terminologisation tels que la chute d’une information non différentielle et le maintien d’un élément nominal ou caractérisant. Ainsi, plusieurs aspects sont des facteurs constants qui peuvent permettre de mettre en évidence l’évolution diachronique de l’unité terminologique. L’apport de la structuration ontologique est analysé dans le but de décrire non seulement les concepts des STS mais aussi l’emploi du schéma d’arguments (verbal et nominal) dans le corpus en se fondant sur des étiquettes sémantico-syntaxiques. Une analyse du verbe spécialisé a été développée pour fournir des informations utiles à la constitution des bases de données terminologiques multilingues ou encore la rédaction des définitions technoscientifiques. L’étude a permis également de décrire des verbes absents dans les dictionnaires de spécialité, de montrer comment un verbe peut acquérir un nouveau sens spécialisé et d’identifier l’agent typique de ces verbes. Deux classifications du verbe spécialisé selon ses emplois et sa structure morphosyntaxique ont été proposées : unité verbale simple (UVS) et unité verbale complexe (UVC). Un syntagme implique l’une des deux analyses : unité compositionnelle ou unité non-compositionnelle. Selon la situation contextuelle, la définition du verbe en langue de spécialité a permis enfin de distinguer les trois acceptions du verbe : verbe très spécialisé, verbe polysémique et verbe support.

Les ribosomes sont responsables de la traduction des ARNm en protéines. Des modifications de la composition des ribosomes altèrent son activité de traduction et favorisent la tumorigenèse. L’identification des altérations de composition des ribosomes dans les cancers du sein pourrait être un nouveau mécanisme de tumorigenèse mammaire et ouvrir de nouvelles perspectives thérapeutiques. En effet, les cancers du sein restent la première cause de mortalité liés aux cancers chez la femme et leur hétérogénéité induit un problème thérapeutique important. Dans ce contexte, les altérations de composition des ribosomes dans les cancers du sein ont été abordées dans des cohortes humaines et dans des modèles cellulaires de l’EMT (Transition Epithélio-Mésenchymateuse), un processus impliqué dans la tumorigenèse mammaire. Ces travaux ont permis d’identifier : i) deux facteurs impliqués dans la biogenèse des ribosomes, FBL (fibrillarine) et NCL (nucléoline) dont les variations d’expression sont associées à un mauvais pronostic chez les patientes ; et ii) des variations de composition du ribosome et de son activité traductionnelle dans l’EMT. L’ensemble de ces résultats soutient l’existence d’altérations de composition des ribosomes dans les cancers du sein

BRCA1 est l'un des deux gènes majeur de prédisposition au cancer du sein. Les multiples partenaires protéiques de BRCA1 lui confèrent de nombreuses fonctions par lesquelles elle peut assurer la surveillance de l'intégrité cellulaire. L'équipe dans laquelle j'ai mené ma thèse a identifié un nouveau partenaire protéique de BRCA1, la protéine de liaison au poly(A) des ARN messagers PABP1, et a ainsi mis en lumière l'implication de BRCA1 dans la régulation de la traduction. De plus, de récents travaux suggèrent que dans des conditions dangereuses pour la cellule et potentiellement oncogéniques, comme par exemple un stress endommageant l'ADN (génotoxique), la synthèse protéique est fortement altérée. Mon travail de thèse a eu pour objectif de démontrer que cette nouvelle fonction de BRCA1 contribue, comme ses fonctions nucléaires, à son rôle de suppresseur de tumeur. Durant ma thèse, j'ai identifié les ARNm « cibles » de BRCA1 par la technique d'immunoprécipitation des complexes ribonucléoprotéiques (RIP), j'ai validé que ces ARNm « cibles » de BRCA1 lui sont associés pour leur régulation traductionnelle en réalisant une analyse comparative du contenu des polysomes de cellules épithéliales mammaires MCF-7 exprimant de façon transitoire un ARN interférent dirigé contre BRCA1 par la technique que j'ai mise en place au laboratoire, les profils polysomiques. Par la suite, j'ai établi les conditions de stress génotoxique induisant la localisation cytoplasmique de BRCA1, et en collaboration avec des cliniciens du Centre Léon Bérard j'ai permis l'acquisition d'échantillons tumoraux. Ceci nous permettra d'identifier parmi ces cibles de nouveaux marqueurs diagnostiques ou encore de nouvelles cibles thérapeutiques pour les cancers du sein déficientes en BRCA1

Bien qu’ils soient largement utilisés dans le domaine, les mesures vibratoires classiques présentent plusieurs limites. A la base, l’analyse vibratoire ne peut identifier qu’environ 60% des défauts qui peuvent survenir dans les machines. Cependant, les principaux inconvénients des mesures de la vibration sont l’accès difficile au système de transmission afin d’y placer le capteur ainsi que le coût conséquent de la mise en œuvre. Ceci résulte en des problèmes de sensibilité relatifs à la position de l’installation et ceux de difficulté pour distinguer la source de vibration à cause de la diversité des excitations mécaniques qui existent dans l’environnement industriel.Par conséquent, l’analyse des signatures du courant électrique des moteurs s’impose comme une alternative prometteuse à l’analyse vibratoire et a donc fait l’objet d’une attention grandissante au cours des dernières années. En effet, l’analyse des signatures électriques a l’avantage d’être une méthode techniquement accessible, non-intrusive au système et peu coûteuse. Les techniques basées sur le courant et la tension ne requièrent que les mesures électriques du moteur qui sont souvent déjà surveillées pour le contrôle et la protection des machines électriques. Ce processus a été principalement utilisé pour la détection des défauts de moteur tels que la rupture de barres du rotor et les défauts d’excentricité ainsi que les défauts de roulements. En revanche, très peu de recherches concernent la détection des défauts en utilisant l’analyse du courant. En outre, les signaux électriques triphasés sont caractérisés par des représentations géométriques particulières liées à leur forme d’onde qui peuvent servir en tant qu’indicateurs différents offrant des informations supplémentaires. Parmi ces indicateurs géométriques, les transformées de Park et de Concordia modélisent les composantes électriques dans un repère bidimensionnel et toute déviation par rapport à la représentation d’origine indique l’apparition d’un dysfonctionnement. Aussi, les équations différentielles de Frenet-Serret représentent la trajectoire du signal dans un espace euclidien tridimensionnel et indiquent ainsi tout changement dans l’état du système. Bien qu’ils aient été utilisés pour les défauts de roulements, ces indicateurs n’ont pas été appliqués dans la détection des défauts d’engrenages en utilisant l’analyse des signatures des courants électriques. D’où l’idée novatrice de combiner ces indicateurs avec des techniques de traitement de signal, ainsi que des techniques de classification pour le diagnostic des engrenages en utilisant l’analyse des signatures de courant et de tension du moteur électrique.Ainsi, dans ce travail, on propose une nouvelle approche pour le diagnostic des défauts d’engrenages en utilisant l’analyse des courants et des tensions électriques du stator de la machine et ceci en se basant sur un ensemble d’indicateurs géométriques (Transformées de Park et de Concordia ainsi que les propriétés du repère Frenet-Serret). Ces indicateurs font partie d’une bibliothèque de signatures de défauts qui a été construite et qui comprend également les indicateurs classiques utilisés pour un large éventail de défauts. Ainsi, un algorithme combine les acquisitions expérimentales des signaux électriques à des méthodes de traitement de signal avancées (décomposition modale empirique,…). Ensuite, celui-ci sélectionne les indicateurs les plus pertinents au sein de la bibliothèque en se basant sur les algorithmes de sélection de paramètres (sélection séquentielle rétrograde et analyse des composantes principales). Enfin, cette sélection est utilisée pour la classification non-supervisée (K-moyennes) pour la distinction entre l’état sain et l’état défaillant.