Ce projet contient les sources permettant de reproduire des expériences sur le modèle Simpop Local. Il s'agit d'un modèle de dynamiques urbaines simulant l'impact de l'innovation et sa diffusion dans un contexte géographique. Les résultats de ces expériences sont décrits dans un article soumis à la revue EPB.

This project contains the source files for the MARIUS model, a multi-agent model used for experiments described in a paper under review. The project includes documentation, a description of the model following the ODD protocol, and scripts for running simulations and generating graphics.

ChIPflowR est un package R dédié à l'analyse de données de séquençage de génomes, en particulier pour l'identification de pics d'enrichissement dans les données de ChIP-seq. Il s'appuie sur plusieurs packages R tels que DESeq2, limma, knitr, ggplot2, et offre une interface conviviale pour l'analyse et la visualisation des données.

Outil d'analyse de corpus de journaux scientifiques, permettant la construction de réseaux sémantiques et de réseaux de citations, avec analyse de communautés et sensibilité.

Analyse de données épidémiologiques visant à étudier l'exposition aux phénols pendant la grossesse et sa corrélation avec les mesures anthropométriques à la naissance.

Analyse de l'exposition prénatale aux perturbateurs endocriniens et son impact sur le développement fœtal.

Ce projet analyse les données RNA-seq pour détecter les variations d'expression génique et identifier les gènes différentiellement exprimés. Il fournit des visualisations pour aider à comprendre les résultats.

AMBIdsm est un package R développé dans le cadre du projet CetAMBICion. Il propose des outils pour fusionner des données à partir de différents sondages, construire des modèles de sondage de distance pour plusieurs enquêtes et espèces et estimer l'ESW à l'aide des effets de fusion, et construire des modèles de densité de surface et visualiser les cartes de prédiction.

Ce projet vise à calculer des métriques sur le génome du betterave à sucre à partir de données de polymorphismes nucléotidiques (SNP). Les métriques comprennent la densité de SNP, la diversité nucléotidique (pi), Tajima D et Fu et Li D. Ces métriques sont nécessaires pour valider une approche permettant de prédire la plage environnementale des phénotypes de betteraves à sucre à partir des marqueurs génétiques significativement associés à ces variables environnementales dans un ensemble indépendant d'individus.

Ce projet vise à améliorer l'évaluation des contributions de la nature aux personnes grâce à la coproduction de connaissances sur les plantes médicinales. Il contient des scripts R permettant de reproduire les analyses présentées dans l'article Vallet et al. (2023).