Ce projet simule un problème d'optimisation inspiré du jeu Agar.io, où l'objectif est d'augmenter la taille d'une cellule en la déplaçant pour consommer d'autres cellules tout en respectant une distance maximale. Plusieurs méthodes sont expérimentées pour résoudre ce problème, comme des algorithmes génétiques, des algorithmes de colonie de fourmis, du Q-learning et du clustering. L'accent est mis sur la maximisation de la taille totale collectée sous contrainte de distance.

SingR est une application de bureau conçue pour faciliter l'analyse et la visualisation de données de séquençage ARN à cellule unique (scRNA-seq). Elle permet aux chercheurs, même sans compétences en programmation, d'explorer des jeux de données, de vérifier les contrôles qualité, de visualiser les clusters cellulaires, d'identifier les gènes différentiels et d'analyser les voies biologiques enrichies. L'outil propose des interfaces intuitives pour générer des graphiques personnalisables et téléchargeables, ainsi que des analyses statistiques intégrées pour interpréter les résultats biologiques.

Ce projet implémente une étude de faisabilité sur la mise en œuvre de la méthode de l'ensemble dominant minimum (MDS) pour le clustering sous contraintes de rayon. Il fournit des fonctionnalités de benchmarking et de comparaison de résultats.

Ce projet propose une méthode pour organiser des données en clusters de manière dynamique. Il permet de regrouper des éléments similaires tout en optimisant les coûts associés à ces regroupements. L'approche vise à simplifier la représentation des structures de données pour faciliter leur analyse et leur manipulation.

Ce projet automatise et optimise l'analyse de données biologiques, notamment pour la modélisation de pseudotemps cellulaire avec Monocle2. Il permet de calculer des milliers de modèles, d'analyser leurs topologies et de sélectionner les meilleurs. Il intègre également des analyses complémentaires comme le clustering basé sur UMAP et l'intégration avec des données WGCNA pour une interprétation biologique approfondie.