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Jvenn

jvenn is a plug-in for the jQuery Javascript library. It is a flexible tool, based upon the venny tool first developed by J.C Oliveros (Oliveros, J.C (2007) VENNY, An integrative tool for comparing lists with Venn Diagrams). Key features:

Background

Venn diagrams are commonly used to display list comparison. In biology, they are widely used to show the differences between gene lists originating from different differential analyses, for instance. They thus allow the comparison between different experimental conditions or between different methods. However, when the number of input lists exceeds four, the diagram becomes difficult to read. Alternative layouts and dynamic display features can improve its use and its readability.

 

Results

jvenn is a new JavaScript library. It processes lists and produces Venn diagrams. It handles up to six input lists and presents results using classical or Edwards-Venn layouts. User interactions can be controlled and customized. Finally, jvenn can easily be embeded in a web page, allowing to have dynamic Venn diagrams.

 

Conclusions

jvenn is an open source component for web environments helping scientists to analyze their data. The library package, which comes with full documentation and an example, is freely available at http://bioinfo.genotoul.fr/jvenn.

Mots clés
Auteur(s)
Jérôme Mariette
Philippe Bardou
Contact
jerome.mariette@inra.fr; philippe.bardou@inra.fr
Porteur(s)
Unité
MIAT
Equipe
PF Genotoul
Département co-porteur
SA
Publication de référence
Informations générales
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
N° de version courante
V1.9
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
GPL
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

jflow

Biologists produce large data sets and are in demand of rich and simple web portals in which they can upload and analyze their files. Providing such tools requires to mask the complexity induced by the needed High Performance Computing (HPC) environment. The connection between interface and computing infrastructure is usually specific to each portal.

Introduction

Building rich web environments aimed at helping scientists analyze their data is a common trend in bioinformatics. These software packages offer the flexibility and power of a high-level programming language, but they do not provide a user interface, enable component and workflow definition. JFlow combines a user friendly interface with an intuitive python API.

Methods

Jflow user interface gathers five jQuery plug-ins providing user oriented views.

  • availablewf lists all runnable workflows accessible to users,
  • activewf monitors all started, completed, failed, aborted and reseted workflows,
  • wfform presents workflow editable parameters in a form,
  • wfoutputs displays all outputs produced by the workflow organized per component,
  • wfstatus shows the workflow execution state as a list or an execution graph.

 

illumina_qc

Jflow integration: ( a ) a piece of the NG6 HTML code source in which is positioned an empty div to build the activewf plug-in and a modal box for the wfstatus plug-in. ( b ) The jQuery code in charge to build Jflow plug-ins and manage user action. When the select.activewf event is thrown from activewf-div , a function is called with two parameters: event and workflow . The last parameter stores all the workflow’s information, such as its name and its id, used in this example to update the modal box title and to build the wfstatus plug-in. ( c ) The status of the illumina_qc workflow with the id 26 displayed as a graph in the NG6 application

Auteur(s)
Jérôme Mariette
Céline Noirot
Philippe Bardou
Contact
jerome.mariette@inra.fr; celine.noirot@inra.fr; philippe.bardou@inra.fr
Porteur(s)
Unité
MIAT
Equipe
PF Genotoul
Département co-porteur
SA
Publication de référence
Informations générales
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
N° de version courante
V1.2
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
GPL
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

mcsmus

MCSMUS is a state-of-the-art tool to extract MUSes from CNF formulas

MCSMUS can extract minimal unsatisfiable or maximally satisfiable sets of clauses from CNF formulas. It has facilities for extracting either a single, several, or all such subsets. It has can use several SAT solvers as backend and comes with minisat, glucose, and lingeling backends.

Auteur(s)
George Katsirelos
Contact
georgios.katsirelos@inra.fr
Porteur(s)
Unité
MIAT
Equipe
SaAB
Publication de référence
Informations générales
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
C++
N° de version courante
V1.0
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

multisensi

An R package to perform sensitivity analysis on a model with multivariate output.

This package generalises sensitivity analysis to simulation models with multivariate output. It makes it easy to run a series of independent sensitivity analyses on a set of output variables and to plot the results. Alternatively, it allows to apply sensitivity analyses to the variables resulting from the application of a multivariate method (such as PCA or splines or polynomial regression) to the output data (Lamboni et al., 2009).

Auteur(s)
Monod Hervé
Bidot Caroline
Lamboni Matieyendou
Contact
herve.monod@inra.fr; caroline.bidot@inra.fr
Porteur(s)
Unité
MaIAGE
Equipe
Dynenvie
Publication de référence
Informations générales
Partenaire externe
aucun
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
R
N° de version courante
2.1
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

NLS2

set of R functions and programs to estimate the parameters of a non-linear regression model over a given set of observations.

The regression function can be defined explicitly as a function of independent variables and of unknown parameters or it can be defined as the solution of a system of differential equations. Heteroscedasticity of errors can be taken into account by modelling the variance function.

Several additional tools are included: plotting functions, functions to process series of estimations, calculate confidence intervals and confidence regions for parameters and functions of parameters, and process calibration study. The description of the models can be provided by using a symbolic syntax.

Auteur(s)
Sylvie Huet
Annie Bouvier
Contact
Sylvie.Huet@inra.fr
Porteur(s)
Unité
MaIAGE
Equipe
Dynenvie
Informations générales
Partenaire externe
aucun
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
R; C; Fortran
Langage(s) d'interface
R
N° de version courante
v0.3
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

librairie INDIV

Bibliothèque de simulation Individual Based Model, continu en espace et discret en temps.

L’objectif de cette bibliothèque est de faciliter la modélisation et la simulation de modèles individus centrés, en dimension 1 ou 2.

On cherche a représenter la colonisation et l’expansion de populations. On distingue la phase de reproduction de la phase de compétition. La reproduction dépend des paramètres suivants :

  • Le nombre maximal/minimal de descendants
  • Une période juvénile
  • Un effet Allee
  • Un domaine d’expansion (finie ou pas)
  • Une loi statistique de dissémination (loi gamma, exponentielle, exponentielle puissance

Ces paramètres seront ajustables par l’utilisateur via l’API (Application Programming Interface). La compétition dépend des paramètres suivants :

  • de l’age
  • du voisinage
  • d’une loi statistique de compétition

Ces paramètres seront ajustables par l’utilisateur via l’API en dimension 1 ou 2. On cherche a représenter la colonisation et l’expansion de populations. On distingue la phase de reproduction de la phase de compétition.

bibliothèque C, développée à partir des bibliothèques stl, boost.
 

Auteur(s)
Olivier Bonnefon
Contact
olivier.bonnefon@inra.fr
Porteur(s)
Unité
BioSP
Informations générales
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
C++; C
Langage(s) d'interface
N° de version courante
1.0
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
GPL
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

Cluster BioSP

Cluster de Calcul composé de 200 coeurs sous Oracle Grid Engine

  • Système d’exploitation : Debian squeeze 6.0.3
  • Version du noyau Linux : 2.6.32-5-amd64
  • Compilateurs : g++, gcc, gfortran, mpicc
  •  R 2.15.1, R 3.1.0, Rmpi
  • Diyabc  1.0.4.37
  • openmpi-1.4.5 compilé avec OGE: mpicc,
  • openmp: libgomp1
  • Freefem++ 3.19.1

Date de mise en service :  2009-08-10

Mots clés
Auteur(s)
Olivier Bonnefon
Loïc Houde
Contact
obonnefon@avignon.inra.fr
Porteur(s)
Unité
BioSP
Equipe
BioSP
Informations complémentaires

Le Cluster BioSP est utilisé pour des travaux issus de tous les domaines de compétences (DC1, DC2, DC3) avec probablement une prépondérance pour les Statistiques-probabilités. 

Informations générales
Partenaire externe
aucun
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
200 cœurs
Volume disque
1 To
Puissance en TeraFlops
2.42 TeraFLOPS
Coût moyen annuel (€)
14 700
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

FeddbackTS

Analysis of fragmented time directionality to investigate feedback in time series. Tools provided by the package allow the analysis of feedback for a single time series and the analysis of feedback for a set of time series collected across a spatial domain.

To analyze feedback in a single time series create a KDD object (Key Day Dataset) with the construction function kdd.from.raw.data and test fragmented time directionality with the function feedback.test.
To analyze the spatial pattern of feedback from a set of time series collected across a spatial domain,
create indices of feedback with the function feedback.stats, map the index with map.statistic, krige
the index with krige and test spatial variation in feedback with krige.test.

FeedbackTS

Auteur(s)
Samuel Soubeyrand
Cindy Morris
E. Keith Bigg
Contact
samuel.soubeyrand@inra.fr
Porteur(s)
Unité
BioSP
Département co-porteur
SPE
Informations générales
Partenaire externe
aucun
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
R
N° de version courante
V1.4
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

Rainfall

Website to provide maps to explore where rainfall feedback could be occurring.

This website provides maps to explore where rainfall feedback could be occurring. We have produced these maps to encourage research on mechanisms involved in feedback and that could lead to the discovery of means to favor positive rainfall feedback, in other words to favor situations where a rainfall event will increase the likelihood of subsequent rainfalls. You will find details about how the maps were made and how to use them by clicking on DESCRIPTION, HOW TO USE, APPLICATIONS, and MAKE MORE MAPS in the navigation bar on the top of the page. You will find the maps by clicking on JAN-DEC, APR-SEPT, and OCT-MAR. Data used to make these maps can be downloaded by clicking on DATA.

FeedbackTS

Auteur(s)
Cindy E. Morris
Samuel Soubeyrand
Contact
cindy.morris@inra.fr
Porteur(s)
Unité
BioSP
Département co-porteur
SPE
Informations générales
Partenaire externe
aucun
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Date de la version courante
Type de licence
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

CloNcaSe

CloNcaSe (Nc and s estimator) is an R-package for estimating effective size (Nc) and sex rate (s) of a partially clonal population sampled at two different times.

Inferring reproductive and demographic parameters of populations is crucial to our understanding of species ecology and evolutionary potential but can be challenging, especially in partially clonal organisms. Here, we describe a new and accurate method, cloncase, for estimating both the rate of sexual vs. asexual reproduction and the effective population size, based on the frequency of clonemate resampling across generations. Simulations showed that our method provides reliable estimates of sex frequency and effective population size for a wide range of parameters. The cloncase method was applied to Puccinia striiformis f.sp. tritici, a fungal pathogen causing stripe/yellow rust, an important wheat disease. This fungus is highly clonal in Europe but has been suggested to recombine in Asia. Using two temporally spaced samples of P. striiformis f.sp. tritici in China, the estimated sex frequency was 75% (i.e. three-quarter of individuals being sexually derived during the yearly sexual cycle), indicating strong contribution of sexual reproduction to the life cycle of the pathogen in this area. The inferred effective population size of this partially clonal organism (Nc = 998) was in good agreement with estimates obtained using methods based on temporal variations in allelic frequencies. The cloncase estimator presented herein is the first method allowing accurate inference of both sex frequency and effective population size from population data without knowledge of recombination or mutation rates. cloncase can be applied to population genetic data from any organism with cyclical parthenogenesis and should in particular be very useful for improving our understanding of pest and microbial population biology.

Auteur(s)
Samuel Soubeyran
Contact
samuel.soubeyrand@inra.fr
Porteur(s)
Unité
BioSP
Département co-porteur
SPE
Informations générales
Partenaire externe
aucun
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
R
N° de version courante
V2.0
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

StrainRanking

Le package R intitulé "StrainRanking" permet, à partir de données démographiques et génétiques récoltées au cours d'une épidémie, de classer les souches d'un pathogène en fonction de leurs contributions au développement de l'épidémie

Genetic variation in pathogen populations may be an important factor driving heterogeneity in disease dynamics within their host populations. However, to date, we understand poorly how genetic diversity in diseases impact on epidemiological dynamics because data and tools required to answer this questions are lacking. Here, we combine pathogen genetic data with epidemiological monitoring of disease progression, and introduce a statistical exploratory method to investigate differences among pathogen strains in their performance in the field. The method exploits epidemiological data providing a measure of disease progress in time and space, and genetic data indicating the relative spatial patterns of the sampled pathogen strains. Applying this method allows to assign ranks to the pathogen strains with respect to their contributions to natural epidemics and to assess the significance of the ranking. This method was first tested on simulated data, including data obtained from an original, stochastic, multi-strain epidemic model. It was then applied to epidemiological and genetic data collected during one natural epidemic of powdery mildew occurring in its wild host population. Based on the simulation study, we conclude that the method can achieve its aim of ranking pathogen strains if the sampling effort is sufficient. For powdery mildew data, the method indicated that one of the sampled strains tends to have a higher fitness than the four other sampled strains, highlighting the importance of strain diversity for disease dynamics. Our approach allowing the comparison of pathogen strains in natural epidemic is complementary to the classical practice of using experimental infections in controlled conditions to estimate fitness of different pathogen strains. Our statistical tool, implemented in the R package StrainRanking, is mainly based on regression and does not rely on mechanistic assumptions on the pathogen dynamics. Thus, the method can be applied to a wide range of pathogens.

Auteur(s)
Samuel Soubeyrand
Contact
samuel.soubeyrand@inra.fr
Porteur(s)
Unité
BioSP
Département co-porteur
SPE
Informations générales
Partenaire externe
aucun
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
R
N° de version courante
1.1
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

briskaR

Spatial Exposure-Hazard Model for Exposure and Impact Assessment on Exposed Individuals

An R package coupling polygon and point processes for assessing risk due to contaminant and their impact on exposed individuals

Auteur(s)
Emily Walker
Jean-Francois Rey
Melen Leclerc
Samuel Soubeyrand
Marc Bourotte
Contact
jean-francois.rey@inra.fr
Porteur(s)
Unité
BioSP
Département co-porteur
SPE
Informations générales
Partenaire externe
aucun
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
R
N° de version courante
V0.1.0
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

Outbreak Tools

Hackathon for Outbreak Analysis in R

Implements basic tools for storing, handling and visualizing disease outbreak data, as well as simple analysis tools. OutbreakTools defines the new formal class obkData which can be used to store any case-base outbreak data, and provides summaries for these objects, alongside a range of functions for subsetting and data manipulation. It implements a range of graphics for visualising timelines, maps, contact networks and genetic analyses. It also includes a simple case-base outbreak simulation tool.

Auteur(s)
Thibaud Jombart
Samuel Soubeyrand
The 2013 Hackout team
Contact
t.jombart@imperial.ac.uk
Porteur(s)
Unité
BioSP
Département co-porteur
SPE
Informations générales
Partenaire externe
Centre for Outbreak Analysis and Modelling at Imperial College
Suivi
Maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
R; C
N° de version courante
0.1-14
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

ABCCedrus

Capsis projects : Develop a colonisation model for Cedrus on Mont-Ventoux in order to analyse demographic and genetic data through an ABC approach.

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Auteur(s)
Etienne Klein
Malek Haddad
Francois Guiton
Contact
etienne.klein@inra.fr
Porteur(s)
Unité
BioSP
Equipe
BioSP
Département co-porteur
Informations complémentaires

Abandonné

Informations générales
Partenaire externe
aucun
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

MTK

Mexico ToolKit (MTK), est un package R pour interfacer les différentes méthodes d’exploration numérique et les plateformes de simulation. il est conçu pour être enrichi régulièrement par des nouvelles contributions de méthodes d'exploration de modèles.

Le package R MTK résulte de la collaboration entre des statisticiens spécialistes des méthodes d’exploration numérique et des informaticiens spécialistes de la programmation orientée-objet. Il en résulte une conception et une architecture d’ensemble originales pour un package R qui a pour objet
de concilier l’interactivité d’un langage de script comme R et l’efficacité de programmation orientée-objet comme Java.

Exploitant la technologie offerte par R, cette architecture repose sur une représentation homogène des facteurs d’entrée, caractérisés par des lois de distribution, et sur une
décomposition de l’expérimentation numérique en étapes : i) choix des facteurs d’entrée et de leurs distributions d’incertitude ; ii) plan d’expérience ou d’échantillonnage (nous ne distinguerons pas les deux concepts) pour déterminer les combinaisons de niveaux des facteurs à simuler ; iii) simulation proprement dite pour obtenir les sorties du modèle ; iv) analyse des résultats de simulation ; v) restitution des résultats.

Auteur(s)
Juhui Wang
Hervé Richard (2011)
Hervé Monod
Robert Faivre
Contact
Juhui.Wang@inra.fr
Porteur(s)
Unité
MaIAGE
Equipe
Dynenvie
Informations générales
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
R
N° de version courante
V1.0
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
GPL
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

BAO Mexico

Boîte à Outils MEXICO : ensemble d'outils intégrateurs pour simplifier la mise à disposition des méthodes en apportant plus de cohérence et de généricité entre les diverses étapes de l'éxploration des modèles.

La Boite à Ouil Mexico est composée de :

  • un ensemble de schémas XML définissant la grammaire pour décrire les différentes données qui sont manipulées ;

  • un éditeur (MED) dédié à la description des spécifications du protocole à mettre en œuvre (spécification du plan, méthodes d'échantillonnage, d'analyse, d’interprétation, description de la mise en œuvre de ces méthodes) ;

  • un package R (Mexico Tools Kit - MTK) regroupant les programmes qui manipulent les données et les méthodes des différents processus et offrant à l'utilisateur la possibilité d'ajouter de nouvelles méthodes. Je me suis particulièrement attaché à la partie «Facteurs». Le package MTK est à la version 0.03. c'est une version bêta dédiée à la communauté Mexico pour tester à la fois la validité des concepts et la robustesse du code.

A NOTER : Le package MTK est le seul élément mis à disposition, il est identifié comme un eSIS 

Auteur(s)
Hervé Richard
Contact
herve.richard@inra.fr
Porteur(s)
Unité
BioSP
Equipe
BioSP
Informations générales
Partenaire externe
aucun
Suivi
Non-maintenu
Informations spécifiques
Langage(s) de développement
N° de version courante
0.2
Date de la version courante
OS supporté
Type de licence
GPL
Informations spécifiques
N° de version courante
Non renseigné
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Informations spécifiques
Nombre de cœurs
cœurs
Nombre ETP permanent
ETP
Nombre non ETP permanent
ETP

 

 

Système d'information scientifique MIA classé par unité (UR, UMR)

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