Pt4d est un outil d'analyse et de traitement de données de particules 3D. Il permet de calculer des corrélations entre ensembles de données, de visualiser les résultats et de traiter les données de déplacement des particules.

Ce projet utilise TensorFlow pour analyser et traiter des données sismiques en exploitant l'accélération par GPU. Il permet de calculer des corrélations croisées entre signaux sismiques, facilitant ainsi l'étude des phénomènes géophysiques. Les résultats peuvent être visualisés et partagés sous forme de présentations ou de rapports. L'outil est conçu pour être adapté à divers cas d'usage en géophysique.

Ce projet académique compare différentes méthodes de clustering (k-means, classification hiérarchique, clara, EM) appliquées à des données de transcriptomique. L'objectif est d'identifier des groupes de gènes corrélés pour comprendre des phénomènes de co-régulation ou d'association à des maladies. Les résultats sont analysés et comparés entre méthodes, puis enrichis via des ontologies de gènes pour évaluer leur pertinence biologique. Des visualisations et rapports détaillés sont générés pour faciliter l'interprétation des données.

Ce projet propose une méthode d'analyse sismique utilisant le calcul accéléré par GPU pour traiter des données géophysiques. Il permet de calculer des corrélations croisées entre signaux sismiques, facilitant ainsi l'étude des phénomènes géologiques. Les résultats peuvent être visualisés et exploités pour des applications en géophysique ou en sismologie.

Ce projet vise à intégrer et analyser des données omiques sur le peuplier, en utilisant des méthodes statistiques et des visualisations pour détecter des corrélations entre les différents types de données.

Outil d'analyse de correspondances permettant de visualiser et interpréter des données textuelles ou statistiques. Il transforme des matrices de données en représentations graphiques facilitant l'identification de relations entre variables. Utilisé dans des contextes académiques, de veille scientifique ou d'études sectorielles pour révéler des tendances ou des corrélations invisibles dans les données brutes.

Ce projet contient des scripts et des données utilisés dans l'analyse et la visualisation de l'article « Trait selection strategy in multi-trait GWAS: Boosting SNPs discoverability ». Il permet d'évaluer les associations entre des traits cliniques et des variantes génétiques, de calculer les corrélations génétiques entre les traits, et d'estimer l'héritabilité de chaque trait.

Ce projet est un webservice permettant de collecter et stocker des fichiers journaux provenant de différentes sources. Il assure la corrélation des données entre ces sources et permet la visualisation de données géolocalisées.

MiBiOmics est une application web basée sur shiny permettant l'analyse de réseaux de corrélations entre données omiques et l'analyse multi-omiques. Elle permet également la visualisation de données omiques, ainsi que leur filtration, normalisation et transformation.