Outil dédié à l'analyse et à la modélisation de données spectrales infrarouges (NIRS) pour les sols. Il permet aux utilisateurs de décrire leurs données spectrales (X) et leurs variables d'intérêt (Y), puis de calibrer des modèles de prédiction à l'aide de régressions PLS (PLSR, LWPLSR) ou d'analyses discriminantes (PLSDA). Principalement utilisé en pédologie et en analyse de sols, il facilite la compréhension des structures de données et la validation de modèles prédictifs.

Ce projet est un package R dédié à la modélisation et à l'analyse de données limitées concernant les zones humides de traitement (TW). Il fournit des outils pour valider, sélectionner et entraîner des modèles prédictifs sur la concentration ou la charge de polluants entre l'entrée et la sortie de ces systèmes. Le package intègre des jeux de données compilés à partir de publications scientifiques et des données climatiques ou géographiques complémentaires pour enrichir les analyses.

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 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.

EvalTools est une bibliothèque Python dédiée à l'évaluation des modèles de prédiction de la composition de l'atmosphère. Elle permet de comparer des observations in-situ avec des simulations issues de services comme le Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS). L'outil facilite le calcul et la visualisation de scores pour analyser la performance des modèles, notamment en qualité de l'air, sans gérer de données verticales. Il est utilisé par des organismes publics et scientifiques pour valider des prévisions environnementales.

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.