Ce projet est une application de démonstration conçue pour illustrer les concepts de gestion bancaire via JPA. Il permet de simuler des opérations courantes comme l'ajout de comptes, les virements, l'achat et la vente d'actions, ainsi que le suivi des soldes et des lignes d'actions. Destiné à un public étudiant, il facilite la compréhension des mécanismes financiers de base.

Le projet cnvmap est conçu pour la détection basée sur le liaison de variations du nombre de copies (CNV) à partir des données de ségrégation des marqueurs dans les populations de cartographie génétique. Il permet une analyse robuste et précise des CNV, ce qui est crucial pour la compréhension des mécanismes sous-jacents à la variabilité génétique et à la maladie.

RNAsig est un pipeline bioinformatique dédié à l'identification des signatures ARN sur les récepteurs RIG-I-like (RLRs) lors d'infections virales. Basé sur des analyses de séquençage haut débit, il permet de caractériser les ligands ARN spécifiques pour les récepteurs RIG-I, MDA5 et LGP2. L'outil facilite la compréhension des mécanismes de réponse immunitaire innée en comparant des échantillons totaux et enrichis, et génère des visualisations pour interpréter les données de couverture génomique.

RPBK est un package R dédié à l'inférence de modèles toxicocinétiques basés sur la physiologie. Il permet aux chercheurs et toxicologues de simuler et analyser le comportement de substances chimiques dans l'organisme, en intégrant des données expérimentales et des modèles statistiques avancés. L'outil facilite la compréhension des mécanismes d'absorption, de distribution, de métabolisme et d'excrétion des toxiques, contribuant ainsi à l'évaluation des risques sanitaires et environnementaux.

DeepPPI est un projet de recherche en bioinformatique utilisant l'apprentissage profond pour prédire les interactions entre protéines à partir de leurs séquences. Il propose des modèles basés sur des architectures PyTorch et Keras, permettant d'entraîner et d'évaluer des réseaux de neurones sur des jeux de données spécifiques. Les résultats peuvent être utilisés pour approfondir la compréhension des mécanismes biologiques fondamentaux.