DeltaVinaXGB est un outil basé sur l'apprentissage automatique conçu pour évaluer et prédire les scores de liaison entre des protéines et des ligands. Il combine des méthodes de scoring traditionnelles avec des modèles de machine learning pour améliorer la précision des prédictions. Le projet permet également d'optimiser les conformations des ligands et d'analyser leur stabilité dans différents environnements, notamment en présence d'eau.

Ce projet permet d'étudier les effets toxiques spécifiques de la protéine dCas9 lorsqu'elle est guidée par des séquences d'ARN guide dans la bactérie Escherichia coli. Les chercheurs ont conçu une bibliothèque de guides ARN ciblant aléatoirement le génome bactérien et analysé leur impact sur la croissance cellulaire après induction. Les résultats révèlent des séquences toxiques inattendues, ouvrant des pistes pour comprendre les mécanismes de toxicité et optimiser les outils CRISPR.

Orthofinder2JSON-Graph est un outil spécialisé dans la conversion des résultats d'Orthofinder au format JSON, optimisé pour une visualisation sous forme de graphes. Il transforme les données d'orthologie en structures accessibles, facilitant ainsi l'interprétation des relations entre protéines et espèces. Ce projet s'adresse principalement aux chercheurs en bioinformatique et en biologie évolutive souhaitant analyser et visualiser des ensembles de gènes orthologues.

Ce simulateur calcule les masses possibles d'une séquence peptidique en prenant en compte toutes les combinaisons possibles de modifications post-traductionnelles (PTMs). Il permet d'optimiser l'identification des PTMs dans les spectrométries de masse et facilite la caractérisation des protéines.

Ce projet fournit des ressources pédagogiques pour les étudiants de l'ENSEEIHT en Sciences du Numérique. Il couvre deux matières principales : l'optimisation sans contraintes et les méthodes des différences finies pour les équations aux dérivées partielles (EDP). Les étudiants y trouvent des polycopiés, des travaux dirigés, des sujets de TP et des fichiers sources pour approfondir leurs connaissances.

Le projet optimisation vise à améliorer l'efficacité et la productivité des processus métiers grâce à l'automatisation et au suivi en temps réel. Il permet de simplifier les tâches répétitives, de détecter rapidement les goulets d'étranglement et de prendre des mesures correctives.

Le projet Optimisation vise à améliorer l'efficacité et la productivité des processus métiers grâce à l'automatisation et la gestion de workflows. Il permet de simplifier et d'accélérer les tâches répétitives, offrant ainsi un gain de temps et une meilleure qualité de travail.