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 est un ensemble de scripts R dédié à la calibration de modèles écologiques complexes en utilisant la méthode ABC-RF-SA, qui combine l'Approximate Bayesian Computation (ABC), le Random Forest et l'analyse de sensibilité. Il fournit des scripts pour la génération de statistiques sommaires, la sélection de la meilleure simulation, l'analyse de sensibilité, et la calibration via ABC, ABC-RF et ABC-RF-SA.

Package R pour la sélection génomique de lignées de blé, contenant des fonctions pour le calcul de la matrice de relation additive, la sélection de marqueurs, la réduction de la taille de la population d'entraînement, l'imputation de données manquantes, la simulation de QTL et la prédiction de la valeur génétique.

Openwind est un projet de simulation éolienne qui aide à la sélection de sites pour des parcs éoliens et calcule la production d'énergie éolienne. Il fournit des outils pour l'analyse de site et la simulation de la production d'énergie éolienne.

Ce projet consiste en une représentation de l'infection Salmonella à travers des équations différentielles, en utilisant la classe dfba_sampling. Il fournit des fonctions pour le modèle et l'échantillonnage, la simulation FBA, la sélection d'hyperparamètres et la réduction de données, ainsi que des fonctions de test et de visualisation.

Ce projet simule des schémas de sélection pour le blé tendre d'hiver en utilisant des sélections phénotypiques et génomiques. Il permet également d'optimiser les croisements grâce aux prédictions génomiques.

Aevol est une plateforme de simulation d'évolution numérique qui permet l'étude expérimentale de la dynamique darwinienne en soumettant des populations de génomes numériques à des processus de sélection et de variation.

G_covsel est un projet dédié à la sélection de couvertures pour la modélisation moléculaire. Il permet la gestion de bases de données de molécules et la visualisation de résultats de simulations.

Prototype d'implémentation d'un modèle d'expérimentation de type « strong selection, weak mutation » utilisant aevol pour simuler l'évolution d'un génome sous forte pression de sélection et faible taux de mutation.

This project aims to calibrate JENRAGE, a radio instrument onboard the JUICE spacecraft, using simultaneous observations of Type III Solar Radio Bursts by the radio instrument onboard four spacecraft (JUICE, Wind, STEREO-A and Solar-Orbiter). The method involves selecting JUICE/RPWI/JENRAGE frequency channels that are not dominated by RFI and comparing the JUICE radio flux density time-series to the observations from the 3 other spacecraft. The project can evaluate the solar burst intensity in the direction of the JUICE spacecraft using a model developed by Musset et al. (2021) and can perform various comparisons such as comparing peak flux density and fitting a Gaussian profile on the times-series.