MajS est un outil dédié à l'analyse et à la comparaison de réseaux biologiques, notamment pour l'étude des voies de signalisation et des prédictions de nœuds biologiques. Il permet de générer des solutions optimales à partir de règles logiques appliquées à des instances biologiques, facilitant ainsi la validation et l'interprétation des modèles. Les résultats sont utilisés pour comparer les performances avec d'autres outils comme Iggy.

MetExplore Database est une base de données relationnelle dédiée à l'exploration des réseaux métaboliques. Elle stocke des modèles biologiques, des références de bases de données et des contextes publics pour les métabolites et réactions. Utilisée principalement par des chercheurs et développeurs en bioinformatique, elle permet de tester et valider des outils d'analyse métabolomique dans un environnement contrôlé.

Ce projet explore des modèles innovants de réseaux d'ordre supérieur, permettant d'analyser des structures relationnelles complexes au-delà des graphes classiques. Il propose des outils pour modéliser et simuler des interactions multi-niveaux, utiles en physique théorique, en biologie des systèmes ou en sciences sociales. Les expérimentations visent à valider des hypothèses sur les dynamiques émergentes dans ces réseaux.

Ce projet propose un ensemble de scripts et outils pour réaliser des analyses statistiques avancées sur des cohortes de patients. Il permet de construire des modèles prédictifs à l'aide de la méthode Limma et des forêts aléatoires, puis de valider ces modèles sur une cohorte distincte. Les résultats incluent des graphiques et rapports détaillés pour faciliter l'interprétation des données biologiques.

Ce projet propose une implémentation et des expériences pour reproduire les résultats d'une étude sur l'élagage efficace de modèles de recherche de caractéristiques top-k basés sur les valeurs SHAP. Il inclut des jeux de données biologiques, des modèles de régression pré-entraînés et des notebooks pour générer des figures et tableaux scientifiques. L'objectif est de faciliter la validation et l'exploration des méthodes proposées dans le rapport associé.

Ce projet propose une approche bayésienne pour intégrer des données de cryo-microscopie électronique (cryo-EM) dans des simulations de dynamique moléculaire (MD). Il fournit des outils et tutoriels pour affiner des structures biologiques, notamment des protéines, en combinant des données expérimentales avec des simulations computationnelles. L'objectif est d'améliorer la précision des modèles structuraux et de faciliter leur validation.

Ce projet développe un modèle prédictif pour évaluer l'efficacité de l'outil dCas9 dans la régulation de l'expression génique chez la bactérie E. coli. Il permet de concevoir des bibliothèques de guides ARN optimisés pour des criblages CRISPRi, améliorant ainsi la précision et l'efficacité des expériences génomiques. Les résultats sont validés par des analyses comparatives avec des données publiées, offrant une approche plus économique et accessible pour la recherche en biologie synthétique.

Projet dédié à l'analyse et à la simulation de communautés microbiennes via des méthodes de clustering et d'optimisation métabolique. Il permet d'étudier les interactions entre espèces bactériennes, de tester des scénarios de croissance et de comparer des modèles pour valider des approches computationnelles en biologie systémique.

Automaton-ABC est une méthode statistique conçue pour estimer la probabilité de propriétés spatio-temporelles dans des modèles markoviens paramétriques de population. Ce projet permet d'analyser des systèmes biologiques ou physiques complexes en simulant leur comportement et en validant des hypothèses statistiques. Il s'appuie sur des outils mathématiques avancés pour fournir des résultats précis et exploitables dans le cadre de recherches théoriques ou appliquées.

Ce projet permet de reproduire et d'analyser des simulations de modèles neuronaux basés sur des articles scientifiques. Il génère des figures et des données pour valider des hypothèses biologiques, notamment sur le fonctionnement des neurones et des synapses. Les résultats sont utilisés pour des publications ou des études en neurosciences computationnelles.