Explore projects
-
Alexis Mergez / Juicer.gz
MIT LicenseJuicer workflow, but compressed :) (Using BAM instead of SAM)
Updated -
UMR SADAPT / Python RPG Explorer
GNU General Public License v3.0 or laterUpdated -
MaIAGE / Omnicrobe / Omnicrobe web
Apache License 2.0Updated -
VANRENTERGHEM Théodore / ShinySbm
MIT LicenseshinySbm is a package containing a shiny application. This application is build for network analysis based on the sbm package made by Chiquet J, Donnet S and Barbillon P (2023) CRAN. It allow to apply and explore the outputs of a Stochastic Block Model. It is useful if you want to analyse your data (could be adjacency matrix or edges list) without R language knowledge or to learn the basic lines of the sbm package.
Updated -
Landsepi / Landsepi
GNU General Public License v2.0 or laterUpdated -
Aide à la configuration et à l'alimentation en données d'un système d'information construit sur la norme OGC Sensorthings API.
Updated -
-
-
Updated
-
Updated
-
-
pepragrodiv / pangenome / pancons
GNU General Public License v3.0 or laterUpdated -
Olivier Maury / Gwt Expe
GNU General Public License v3.0 or laterGWT experiments: minimum and basic dependencies to run on Tomcat along with code quality checkers.
Updated -
Sandra Derozier / sandraderozier.gitlab.io
MIT LicenseUpdated -
SCALES / Differential analysis of trees
GNU Affero General Public License v3.0Repository code for the article: Neuvial Pierre, Randriamihamison Nathanaël, Chavent Marie, Foissac Sylvain, and Vialaneix Nathalie (2023) A two-sample tree-based test for hierarchically organized genomic signals. Journal of the Royal Statistical Society, Series C, 73(3), 774–795. https://dx.doi.org/10.1093/jrsssc/qlae011
Updated -
Nathalie Vialaneix / pig3Dgenome
GNU General Public License v3.0 or laterScripts for the analysis described in the paper "Major reorganization of chromosome conformation during muscle development in pig" (Marti-Marimon et al, 2021).
Updated -
Updated
-
llm / classification
MIT No AttributionCe dépôt donne à voir les résultats de l'expérimentation menée de façon transversale entre les pôles SENS, ASTRA, Num4Sci pour l'identification et la classification automatique des publications appartenant au domaine des Sciences et Recherches Participatives.
Cette expérimentation avait pour but de tester les bénéfices potentiels de l'utilisation de modèles de langues, LLM, pour l'automatisation de la catégorisation de publications scientifiques.
Updated