Université de Rennes 1 Dynamiques intracellulaires et imagerie de super résolution : la paroi bactérienne sondée à l'échelle moléculaire Intracellular dynamics and super-resolution imaging : the bacterial wall probed at the molecular scale Analyse des trajectoires de particules uniquesprocessus de diffusionvidéomicroscopie de haute résolutionreconstruction/ traitement des imagesmodélisation probabilistiqueestimation paramétrique Single-particle trajectory analysisdiffusion processtime-lapse high-resolution microscopyimage reconstruction/ processingprobabilistic modelingparametric estimation Microscopie à super-résolution Protéine MreB Vidéomicroscopie Traitement d'images -- Techniques numériques Dans cette thèse, les méthodes de modélisation physique, statistique, et mathématique pour l'analyse des trajectoires de particules uniques ont été étudiées, accompagnées d'une évaluation expérimentale sur un problème spécifique, concernant la dynamique d'agrégats de MreB. Dans un premier temps, nous avons proposé deux approches pour analyser les trajectoires de MreB à l'aide de processus de diffusion caractérisés par des équations différentielles stochastiques. La première approche consiste à analyser les trajectoires individuelles, à déterminer leur mode de diffusion (diffusion libre, super-diffusion ou sous-diffusion) et à estimer les caractéristiques de diffusion (dérive et coefficient de diffusion). La seconde approche consiste à étudier la dynamique des particules au voisinage d'un point dans le champ, et à obtenir ensuite le champ de dérive et le champ de diffusion. Dans la seconde partie de la thèse, une modélisation probabiliste est proposée afin de reconstruire des dynamiques de particules en mouvement sur une surface cylindrique à partir d'observations partielles de ces dernières. La modélisation s'appuie d'une part, sur un processus de naissance et mort et d'autre part un processus Brownien avec dérive. Elle a donné lieu à une procédure de reconstruction autonome par maximisation de vraisemblance. Cette procédure est évaluée sur des données de synthèse ainsi que des données réelles de dynamiques de MreB obtenue en microscopie TIRFM. In this thesis, physical, statistical and mathematical modeling methods for the analysis of single particle trajectories have been reviewed, accompanied by experimental evaluation on a specific problem, concerning the dynamics of MreB. Firstly, we proposed two approaches to analyze the trajectories of MreB based on diffusion characterized by Stochastic Differential Equations. The first approach consists in analyzing individual trajectories, determining their diffusion nature (free diffusion, super-diffusion or sub-diffusion) and estimating diffusion features (drift and diffusion coefficient). The second approach amounts to investigating the dynamics of particles in the neighborhood of a position point, and further obtaining the drift field and the diffusion field. In the second part of the thesis, a probabilistic modeling has been proposed in order to reconstruct the dynamics of moving particles on a cylindrical surface from partial observations of the dynamics. The modeling was based on a birth and death process on the one hand, and a Brownian process with drift on the other hand. It gave rise to an autonomous reconstruction procedure by maximizing likelihood. This procedure was evaluated on synthetic data as well as real data of MreB dynamics obtained in TIRFM microscopy. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 12405 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/c0117195-dd55-45a5-bc52-5c6268100968 Lu Yunjiao 1992-07-18 CN 260982199 yunjiao.lu2015@gmail.com 2021REN1S082 http://www.theses.fr/2021REN1S082 2021-06-07 Signal, image, vision Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiKervrannCharlesintervenant_1103581162Carballido-lopezRutintervenant_2155680404MuresanLeilaintervenant_6260982954CarraultGuyintervenant_3032156421MuresanLeilaintervenant_6260982954DescombesXavierintervenant_4032311222MassonJean-Baptisteintervenant_5168687305 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 INRIA-RENNES partenaireRecherche_1 133175863 ddc:004 KervrannCharlesCarballido-lopezRutCarraultGuyDescombesXavierMassonJean-BaptisteMuresanLeilaUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) INRIA-RENNES ASCII PDF 12703094