Ce projet vise à rassembler des ressources et des outils utiles pour l'analyse de données de cellules simples. Il fournit des liens vers des bases de données telles que l'Atlas d'expression de cellules simples de l'EBI et PanglaoDB, ainsi que des outils d'analyse tels que Seurat, Monocle et SCENIC Suite. Ces outils permettent l'analyse, la visualisation et l'interprétation des données d'expression génique à l'échelle cellulaire unique, ainsi que l'inférence des réseaux de régulation des gènes et l'identification des sous-types cellulaires.

Ce projet décrit les données d'un jeu de données microbiologiques du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols (RMQS) français. Il fournit une analyse détaillée des données et des métadonnées associées, ainsi qu'une description de la collection de données dans l'entrepôt de données du gouvernement français.

Toyspace est un projet dédié à l'analyse et la visualisation de données géographiques relatives aux flux de population et aux réseaux de transport. Il permet de calculer différents indicateurs de mobilité et de tester des scénarios d'aménagement du territoire.

Ce projet rassemble des scripts de collecte, de découverte, de redressement, de datapréparation et de datavisualisation pour l'application EnR de réseaux TEO, qui permet l'analyse de données sur les réseaux d'énergie renouvelable et la visualisation de ces données.

Le projet community-detection-poc a pour objectif d'analyser des réseaux de co-auteurs dans les publications scientifiques et de détecter des communautés thématiques dans la recherche. Il offre une interface web permettant de visualiser et d'interagir avec les données.

Le projet DEMELER vise à organiser et analyser les données relatives aux réseaux expérimentaux de l'agriculture, en vue de fournir des informations utiles pour l'amélioration des pratiques agricoles.

Flow-matrix est une solution d'analyse et de visualisation de données dédiée aux professionnels de la finance, du marketing et de la communication. Il permet de traiter des données complexes, de détecter des corrélations et de représenter visuellement des réseaux de relations.

Le projet bb-lossy est un outil d'analyse et d'optimisation de flux de données dans les réseaux. Il permet de détecter les goulots d'étranglement, d'analyser les performances et de modéliser le trafic réseau. Grâce à ses algorithmes avancés, il fournit des informations détaillées sur les flux de données et aide à identifier les axes d'amélioration.

Ce projet consiste en une collection de notebooks Jupyter, de fichiers R et Python dédiés à l'analyse et à la visualisation des données d'un étude sur les neurones projetant dans le bulbe olfactif de la souris. Le référentiel contient des analyses transcriptomiques standard de neurones projetants, une inférence de réseaux de gènes régulateurs, une analyse de réseaux de gènes régulateurs et une simulation de données unicellulaires à partir de données de séquençage d'ARN en vrac.

Ce projet est une publication sur l'utilisation des réseaux de neurones dans le domaine de la statistique publique. Il contient des exemples d'analyse de données, de classification d'images, de prédiction de données manquantes et de réduction de dimension de données.