Ce projet est une bibliothèque Julia dédiée à la simulation, l'inférence statistique et la vérification de chaînes de Markov à temps continu. Il permet de modéliser des réseaux de réactions chimiques et des réseaux de Petri stochastiques, tout en offrant des méthodes d'approximation bayésienne pour l'analyse de systèmes dynamiques complexes. Les outils implémentés facilitent l'étude des processus stochastiques dans des domaines comme la biologie des systèmes ou la chimie computationnelle.

Ce projet permet de mesurer et analyser les performances computationnelles du framework SOFA. Il génère des statistiques de temps de calcul pour différentes scènes et branches, puis archive ces résultats. Un tableau de bord interactif permet de visualiser les données collectées, facilitant l'identification des régressions de performance et l'optimisation du code.

Ce projet vise à introduire les approches computationnelles pour l'étude des systèmes biologiques. Grâce à des techniques expérimentales novatrices, le fonctionnement des systèmes biologiques peut désormais être exploré avec une précision quantitative au niveau du génome. Ce cours propose une introduction aux aspects bioinformatiques et statistiques de l'analyse de données biologiques à grande échelle (OMICs) et offre des exercices pratiques pour approfondir la compréhension de concepts clés par une expérience concrète sur des jeux de données choisis.

Outil dédié à l'analyse de données de séquençage ARN à haut débit (RNA-seq) pour identifier les gènes dont l'expression est modifiée entre différentes conditions biologiques. Permet aux chercheurs en biologie computationnelle et en génomique de traiter des tableaux d'expression génique, de générer des visualisations statistiques et de produire des rapports automatisés pour faciliter l'interprétation des résultats expérimentaux.

Petit script permettant de générer des statistiques à partir d'une liste de métiers, offrant ainsi une analyse de données sur l'emploi et la possibilité de créer des rapports sur les tendances professionnelles.