Bibliothèque open source dédiée à la manipulation et à l'analyse de structures de données liées aux chiffrements par flot Tagada. Elle permet de modéliser, simplifier et optimiser des opérations cryptographiques complexes comme les fonctions différentielles, les registres à décalage et les boîtes-S, facilitant ainsi la recherche et le développement en cryptographie.

Ce projet consiste en une analyse de données de bioreacteurs et une simulation de dynamiques bactériennes à l'aide de modèles stochastiques différentiels. Les données brutes sont traitées pour obtenir des informations pertinentes dans des fichiers Matlab individuels, qui sont ensuite utilisés pour paramétrer les modèles et simuler les dynamiques en fonction de la séquence lumineuse. Le projet a été développé en Python et Matlab et nécessite des outils tels que Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, SciKit et le statistics toolbox de Matlab.

Ce projet consiste en une analyse différentielle d'arbres à partir de données génomiques. Il permet de rechercher des variations génétiques et d'analyser les différences entre différents groupes d'individus.

Treediff est un projet dédié à l'analyse de données de séquençage à haut débit, offrant des fonctionnalités d'analyse différentielle d'expression génique et de visualisation de données. Il permet aux chercheurs en biologie de mieux comprendre les mécanismes moléculaires à l'œuvre dans les systèmes biologiques.

Ce pipeline automatisé permet d'analyser des données de séquençage RNAseq pour identifier les gènes exprimés de manière différentielle entre des échantillons biologiques. Il traite des données brutes issues de séquenceurs Illumina HiSeq, nettoie les séquences, aligne les lectures sur un génome de référence, compte les caractéristiques génomiques et détecte les gènes dont l'expression varie significativement. Utilisé principalement en recherche biomédicale et en génomique fonctionnelle.

Pipeline d'analyse RNAseq conçu pour identifier les gènes différentiellement exprimés à partir de données de séquençage Illumina HiSeq. Il nettoie les données, aligne les lectures sur un génome de référence, compte les caractéristiques génomiques et réalise des annotations fonctionnelles via des bases de données GO et KEGG. Destiné aux chercheurs en biologie moléculaire et génomique.

Ce projet permet d'explorer et d'appliquer la confidentialité différentielle (differential privacy) à des jeux de données via la bibliothèque OpenDP. Il vise à fournir des outils pour réaliser des analyses statistiques tout en garantissant la protection des données individuelles. Les fonctionnalités incluent le calcul de moyennes, sommes, comptages et quantiles avec des mécanismes de bruit adaptés pour préserver la vie privée.

Outil d'analyse de données RNAseq comprenant des notebooks pour la primary et secondary analysis, l'annotation fonctionnelle et la gestion de pipelines avec Snakemake. Permet l'analyse de données d'expression génique et l'identification de gènes différentiellement exprimés.

Pipeline d'analyse pour le séquençage ARN (RNAseq) permettant d'identifier les gènes différentiellement exprimés entre des échantillons biologiques. Il traite des données brutes issues de séquençage Illumina HiSeq, nettoie les séquences, aligne les lectures sur un génome de référence, compte les gènes et réalise des annotations fonctionnelles via des bases de données comme GO et KEGG. Utilisé principalement en recherche biomédicale et en génomique fonctionnelle.