Binette est un outil de réféinement de bins conçu pour construire des MAGs de haute qualité à partir de l'output de plusieurs outils de binning. Il effectue des opérations ensemblistes de base sur les bins qui se chevauchent pour créer de nouveaux bins, tels que des bins d'intersection, de différence et d'union. Binette utilise CheckM2 pour évaluer la qualité des bins et sélectionner les meilleurs bins possibles.

Ce projet vise à fournir une formation en ligne sur la programmation en Python et l'analyse de données. Les modules couvrent les bases de la programmation, la manipulation de données avec la bibliothèque Pandas, les statistiques descriptives et inférentielles, les modèles avancés de régressions et clustering, et la collecte de données sur internet et l'utilisation d'API.

Ce projet est une formation à l'initiation de la programmation Python pour des doctorants en sciences humaines et sociales. Il vise à présenter les principaux ingrédients du langage Python, sa syntaxe, les blocs qui constituent un script, et les bonnes pratiques de programmation. Le projet aborde également l'utilisation de bibliothèques pour le traitement de données, la manipulation de tableaux de données avec Pandas, et le traitement de données textuelles et résumé.

Projet d'indexation automatique de documents à l'aide de l'intelligence artificielle. Il permet de rechercher des mots-clés dans des textes, de catégoriser des documents selon des thèmes et d'extraire des informations à partir de textes.

Ce projet est une formation proposant une initiation à la programmation Python pour des doctorants en sciences humaines et sociales, pensée pour les usages en SHS. Python est un langage de programmation simple, libre, multi-plateforme, pédagogique, bénéficiant d'une communauté d'utilisateurs croissante. La formation permet de réaliser les traitements statistiques habituels des SHS tout en ouvrant aux nouveaux usages liés à l'automatisation des tâches informatiques, le traitement des grands corpus des humanités numériques ou encore la collecte de données sur les réseaux sociaux.

Ce projet vise à fournir une formation méthodologique en Python pour les sciences humaines et sociales au Centre Émile Durkheim à Bordeaux. Il couvre les bases de la programmation Python, l'utilisation de bibliothèques pour le traitement de données et la manipulation de données avec la bibliothèque Pandas.

Ce projet est une formation à l'utilisation du langage de programmation Python et de l'environnement Anaconda pour le traitement de données. Il permet aux apprenants de créer des environnements de travail spécifiques et d'y installer des librairies pour le traitement de données.

Le projet conda-pari est un package pour Anaconda permettant de fournir les fonctionnalités du logiciel PARI/GP, qui est un système de calcul formel pour les nombres entiers, les nombres rationnels, les nombres algébriques, les nombres p-adiques, et les polynômes et séries formelles.

Le projet conda-xgp est un package Anaconda pour l'environnement de calcul formel Pari/GP. Il permet de construire et d'installer des paquets Pari/GP, ainsi que d'accéder à des données supplémentaires telles que les tables de nombres premiers et les données elliptiques.

DeepSTR est un projet d'analyse et de prédiction de l'impact fonctionnel des variations du génome, en particulier les variations répétitives (STR). Il inclut des algorithmes de machine learning et de fouille de données pour détecter des motifs dans les séquences d'ADN et prédire leur impact sur la régulation génique.