Ce projet permet de prédire la couverture en nucléosomes, polymérases et cohésines sur des génomes bactériens introduits dans la levure Saccharomyces cerevisiae. Il s'appuie sur des modèles de deep learning entraînés sur des données expérimentales de chromosomes de levure. Les utilisateurs peuvent générer des prédictions et des visualisations pour analyser la structure chromatinienne et l'activité génomique.