agronomie

Logiciels (logiciels libres en majorité) ou ressources (liées aux logiciels) utiles aux chercheurs et enseignants en agronomie
Fiche logiciel validé
  • Création ou MAJ importante : 28/09/11
  • Correction mineure : 31/07/13
Mots-clés

OpenLayers : bibliothèque javascript pour applications cartographiques

Description
Fonctionnalités générales

OpenLayers permet d'afficher sur une page web des données géographiques sous forme d'une carte glissante.

Il est possible d'intégrer des données issues de plusieurs sources en utilisant les standards TMS, WMS ou WFS (définis par l'Open Geospatial Consortium) et de nombreux formats : WKT, JSON, KML, GML, OSM…

Des contrôles graphiques peuvent être ajoutés pour interagir avec la carte glissante : zoom, affichage et masquage de couche, réglage de l'opacité, ajout de primitives géométriques…

Autres fonctionnalités

La documentation de l'API est générée via Natural Docs : http://dev.openlayers.org/releases/OpenLayers-2.10...

Interopérabilité

Un grand nombre de formats de stockage et d'échange sont pris en charge : GPX, GeoJSON, KML, WKT, GML… Voir la documentation en ligne pour une liste exhaustive.
OpenLayers est une bibliothèque JavaScript et fonctionne donc sur tout navigateur web suffisamment récent.

Contexte d'utilisation dans mon laboratoire/service

Saisie et affichage de données géo-localisées pour des besoins ponctuels.

Environnement du logiciel
Distributions dans lesquelles ce logiciel est intégré

Cette bibliothèque est disponible en paquet sous Debian GNU/Linux, mais s'intègre très facilement par l'inclusion d'un unique fichier JavaScript.

Plates-formes

JavaScript côté client.

Logiciels connexes
  • Un serveur web
  • Un navigateur supportant le JavaScript
Autres logiciels aux fonctionnalités équivalentes
Environnement de développement
Type de structure associée au développement

Communauté de développeurs

Eléments de pérennité
  • Le projet est soutenu par l'OSGEO (Open Source Geospatial Foundation), qui héberge son site de développement (http://trac.osgeo.org/openlayers/) et sa liste de diffusion.

  • Releases fréquentes depuis plusieurs années (2.8 en 2009, actuellement 2.10 stable et 2.11 en beta).

  • Blog des développeurs et site de l'ACI ou ICA.

Références d'utilisateurs institutionnels

Utilisé par le projet OpenStreetMap, de nombreuses collectivités locales pour publier leur SIG ([CRAIG](http://www.craig.fr/), [GéoBretagne](http://www.geobretagne.fr/web/guest/le-visualiseur)) et divers projets de recherche pour publier des résultats.

Cette bibliothèque est également intégrée dans des projets plus complets comme GeoExt, GeoServer ou encore MapFish.

Environnement utilisateur
Liste de diffusion ou de discussion, support et forums
Documentation utilisateur
Divers (astuces, actualités, sécurité)
Contributions
Fiche logiciel validé
  • Création ou MAJ importante : 21/11/11
  • Correction mineure : 23/08/13
Mots-clés

QTLMap : détection de QTL en population consanguine (agronomie)

Une fiche Dév Ens Sup est en relation avec cette fiche, consultez-la pour plus d'informations :
Description
Fonctionnalités générales
  • Détection de QTL (Quantitative Trait Loci - locus de caractères quantitatifs) en familles de demi-frères ou mélange de demi-frères/plein frères
  • Supporte des données à distribution gaussienne, discrètes ou données de survie (modèle de Cox)
  • Supporte les analyses eQTL
Autres fonctionnalités
  • Prise en compte de 1 ou 2 QTL liés dans la population
  • Analyses unicaractères ou multi-caractères (techniques multivariées par analyses discriminantes)
  • Les effets d'environnement (fixes et covariables) et leurs interactions avec le QTL peuvent également être inclus dans l'analyse
  • Prise en compte de variances familiales hétérogènes
  • Probabilités de transmission des allèles grands-parentaux et détermination d'haplotypes adaptés aux SNP
  • Détermination empirique des seuils par permutations des phénotypes ou simulation sous l'hypothèse nulle
  • Détermination de la puissance et de la précision de design QTL
  • Prise en compte du déséquilibre de liaison entre familles et de liaison dans les familles (LDLA analyses)
Interopérabilité

QTLmap est développé en fortran 95 et utilise OpenMP API (programmation parallèle).

Contexte d'utilisation dans mon laboratoire/service

Utilisation en routine pour des analyses QTL
Avantages majeurs :

  • Facile d'utilisation
  • Calculs rapides
  • Support technique rapide et efficace
  • Possibilité de travailler en interface web ou en ligne de commande sous environnement Unix-like
Limitations, difficultés, fonctionnalités importantes non couvertes

Estimation des intervalles de confiance toujours en développement

Environnement du logiciel
Environnement de développement
Références d'utilisateurs institutionnels

UR631 Station d'Amélioration Génétique des Animaux
UMR1313 Génétique Animale et Biologie Intégrative
UMR598 INRA-AgroCampus Rennes – Génétique Animale

Plateforme bioinformatique Genotoul (http://bioinfo.genopole-toulouse.prd.fr/)
Plateforme bioinformatique Genouest (http://www.genouest.org/)
Centre de Traitement de l'Information Génétique

Environnement utilisateur
Liste de diffusion ou de discussion, support et forums

qtlmap-users [at] listes [dot] inra [dot] fr

Documentation utilisateur
Fiche dév Ens Sup - Recherche
  • Création ou MAJ importante : 02/11/10
  • Correction mineure : 25/11/11
Mots-clés

QTLMap : détection de QTL dans les populations animales expérimentales

Ce logiciel a été développé (ou est en cours de développement) dans la communauté de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. Son état peut être variable (cf champs ci-dessous) donc sans garantie de bon fonctionnement.
  • Site web
  • Système : UNIX-like, Windows
  • Version actuelle : 0.8.3 - 14 octobre 2010
  • Licence(s) : CeCILL
  • Etat : validé (au sens PLUME)
  • Support : maintenu, développement en cours
  • Concepteur(s) : Pascale Le Roy, Jean-Michel Elsen, Helene Gilbert, Carole Moreno, Andres Legarra, Olivier Filangi
  • Contact concepteur(s) : olivier.filangi@rennes.inra.fr
  • Laboratoire(s), service(s)... : Génétique Animale

 

Une fiche logiciel décrit plus en détail ce développement, consultez la pour plus d’informations : QTLMap
Fonctionnalités générales du logiciel

Description

QTLMap est un logiciel dédié à la détection de QTL dans les populations animales expérimentales avec une structure familiale. Ce logiciel est développé par le département Génétique Animale de l'INRA. Les techniques statistiques utilisées sont l'analyse de liaison (LA Linkage analysis : utilisation des informations sur les transmissions intrafamille des allèles aux marqueurs) ainsi que l'analyse du déséquilibre de liaison observé dans les haplotypes marqueurs (LDLA : Linkage Analysis and Linkage Disequilibrium Mapping).

Fonctionnalités

  • Plusieurs méthodes de résolution : d'un modèle de mélange en pseudo-maximum de vraisemblance à un modèle de régression linéaire
  • Paramétrisation et mélange de familles de plein frère / demi frère
  • Plusieurs méthodes de constructions des phases et des probabilités de transmissions
  • Possibilité de gérer de très nombreux marqueurs/SNP
  • Analyse de performances classiques et des données de transcriptome (eQTL)
  • Simulation des performances (par permutation ou génération aléatoire) pour établir les seuils de rejet
  • Simulation d'un jeu de données complet (généalogie, carte génétique, données génotypiques et performances) pour élaborer un protocole expérimental
  • Possibilités d'inclure dans le modèle des effets fixés et des covariables
  • Analyse uni-caractère ou multi-caractères des performances
  • Analyse de données de survie (modèle de Cox)
  • Un ou plusieurs QTLs en ségrégation dans la population
  • Analyse d'interaction entre un effets fixé et le QTL
Contexte d’utilisation du logiciel

QTLMap est un logiciel de calcul scientifique nécessitant des ressources processeurs et mémoires. Le programme est structuré et écrit en fortran (norme 95) utilisant la norme OpenMP pour les aspects de parallélisation.

Utilisateurs

Ce logiciel est utilisé par des chercheurs en génétique pour détecter une région sur le génome qui contrôle un caractère quantifiable, comme par exemple :

  • production de lait
  • taille des portées
  • quantité de gras intramusculaire
  • quantité de gras abdominale

Infrastructures utilisées par les utilisateurs du département Génétique Animale

Dépendances logicielles

  • NLopt : a free/open-source library for nonlinear optimization, providing a common interface for a number of different free optimization routines
  • orderpack-2.0 : Unconditional, Unique, and Partial Ranking, Sorting, and Permutation
  • SLATEC Common Mathematical Library

Environnement/Installation

  • Suite gcc (>=4.4)
  • CMake 2.6.4

Support utilisateur

Liste de diffusion disponible : inscription

Publications liées au logiciel

Legarra A, Fernando RL, 2009. Linear models for joint association and linkage QTL mapping. Genet Sel Evol., 41:43.

Elsen JM, Filangi O, Gilbert H, Le Roy P, Moreno C, 2009. A fast algorithm for estimating transmission probabilities in QTL detection designs with dense maps. Genet Sel Evol., 41:50.

Gilbert H., Le Roy P., Moreno C., Robelin D., Elsen J. M., 2008. QTLMAP, a software for QTL detection in outbred population. Annals of Human Genetics, 72(5): 694.

Gilbert H, Le Roy P., 2007. Methods for the detection of multiple linked QTL applied to a mixture of full and half sib families. Genet Sel Evol., 39(2):139-58.

Moreno C.R., Elsen J.M., Le Roy P., Ducrocq V., 2005. Interval mapping methods for detecting QTL affecting survival and time–to–event phenotypes. Genet. Res. Camb., 85 : 139-149.

Goffinet B, Le Roy P, Boichard D, Elsen JM, Mangin B, 1999. Alternative models for QTL detection in livestock. III. Heteroskedastic model and models corresponding to several distributions of the QTL effect.. Genet. Sel. Evol., 31, 341-350.

Mangin B, Goffinet B, Le Roy P, Boichard D, Elsen JM, 1999. Alternative models for QTL detection in livestock. II. Likelihood approximations and sire marker genotype estimations. Genet. Sel. Evol., 31, 225-237.

Elsen JM, Mangin B, Goffinet B, Boichard D, Le Roy P, 1999. Alternative models for QTL detection in livestock. I. General introduction. Genet. Sel. Evol., 31, 213-224

Fiche logiciel validé
  • Création ou MAJ importante : 08/10/10
  • Correction mineure : 19/07/11
Mots-clés

OpenAlea : modélisation des plantes à différentes échelles

Description
Fonctionnalités générales

OpenAlea est un projet open source principalement destiné à la communauté de modélisation des plantes. Le projet inclut des modules pour représenter, analyser et modéliser le fonctionnement et la croissance de l'architecture des plantes à différentes échelles.

Les objectifs du projet sont :

  • Encourager la réutilisation de logiciels et d'outils.
  • Partager le coût de développement entre équipes.
  • Favoriser les échanges d'expériences.

OpenAlea fournit :

  • Des outils pour intégrer les nouveaux modèles et les modèles existants (C, C++, Fortran) au sein du langage Python (Fiche Fiche Plume).
  • Une architecture logicielle à base de composants qui permet la création d'application de manière dynamique et flexible.
  • Un outil de programmation visuelle basé sur le paradigme du "dataflow" qui permet le développement intuitif de nouveaux modèles par l'assemblage de briques de base.
  • Des structures de données partagées et des algorithmes pour la modélisation des plantes.
Contexte d'utilisation dans mon laboratoire/service

OpenAlea est destiné principalement pour la communauté de recherche sur la modélisation des plantes. Les utilisateurs d'OpenAlea appartiennent à différentes catégories :

  • les développeurs informatiques qui implémentent des structures de données et des algorithmes. Ils utilisent les outils de compilation, d'intégration et de déploiement fournis par la plateforme,
  • les modélisateurs qui utilisent, calibrent et assemblent des briques de base fournies par les paquets existants. Il peuvent créer de nouveaux composants directement en écrivant du code python ou en assemblant des composants sous forme de dataflow,
  • les utilisateurs finaux qui exécutent les modèles sur leurs propres jeux de données.
Environnement du logiciel
Plates-formes

Windows, Linux, Mac Os X

Environnement de développement
Type de structure associée au développement

Equipe projet INRIA virtual plants

Références d'utilisateurs institutionnels

INRIA, CIRAD, INRA

Environnement utilisateur
Liste de diffusion ou de discussion, support et forums

Liste de diffusion :

Documentation utilisateur

La documentation est disponible ici

Contributions
Fiche dév Ens Sup - Recherche
  • Création ou MAJ importante : 21/07/10
  • Correction mineure : 07/10/11
Mots-clés

VLE : Virtual Laboratory Environment - plate-forme de multi-modélisation et de simulation

Ce logiciel a été développé (ou est en cours de développement) dans la communauté de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. Son état peut être variable (cf champs ci-dessous) donc sans garantie de bon fonctionnement.
  • Site web
  • Système : UNIX-like, Windows, MacOS X
  • Version actuelle : 1.0.0 - 15 septembre 2011
  • Licence(s) : GPL
  • Etat : validé (au sens PLUME), diffusé, stable, en développement
  • Support : maintenu, développement en cours
  • Concepteur(s) : Gauthier Quesnel Eric Ramat Guillaume Ansel Patrick Chabrier Raphael Duboz David Duvivier Cyril Marcq Daniel Salomé Ronan Trépos Aurélien Ansel Philippe Blangi Romain Hennuyer David Versmisse Geoffroy Weisenhorn
  • Contact concepteur(s) : quesnel@users.sourceforge.net
  • Laboratoire(s), service(s)... : LIL, UBIA

 

Une fiche logiciel décrit plus en détail ce développement, consultez la pour plus d’informations : VLE
Fonctionnalités générales du logiciel

VLE est une plate-forme de modélisation et de simulation de systèmes dynamiques basée sur le formalisme à événement discret DEVS (de l'anglais Discrete Event System Specification). L'environnement VLE propose un ensemble de bibliothèques, les VFL (VLE Foundation Libraries), sur lesquelles reposent un certain nombre de programmes avec un simulateur, une interface graphique de modélisation et de développement de modèles et des outils annexes pour analyser et visualiser les sorties des simulations, et un service-web. Les VFL sont suffisamment bien conçues pour permettre la construction de nouveaux simulateurs, modèles ou de nouveaux programmes de modélisation et d'analyse.

Contexte d’utilisation du logiciel

L'objectif de VLE est de permettre au modélisateur de systèmes dynamiques de réaliser le cycle de modélisation et de simulation. Le modélisateur construit ainsi un laboratoire virtuel pour réaliser des expériences in silico. La plate-forme est majoritairement utilisé dans un contexte agronomique avec les modèles issus de l'INRA, mais également des modèles épidémiologiques, des modèles d'agents sociaux. Les modèles peuvent alors être exploités via les outils comme R, python, ou via des interfaces web.

Publications liées au logiciel

G. Quesnel, R. Duboz and É. Ramat, The Virtual Laboratory Environment - An Operational Framework for Multi-Modelling, Simulation and Analysis of Complex Systems, Simulation Modelling Practice and Theory, (17), 641-653, April 2009.

Quesnel G., Duboz R., Ramat E., and Traoré M.K.. VLE: A Multimodeling and Simulation Environment. Proceedings of the Summer Simulation Multiconference (SummerSim’07), San Diego, California, USA, July 15-18, 2007, pp. 367-374.

G. Quesnel, R. Duboz, D. Versmisse et É. Ramat, DEVS Coupling of Spatial and Ordinary Differential Equations: VLE framework, proceedings of the Open International Conference on Modeling and Simulation - OICMS 2005, Clermont-Ferrand, France, 281-294.

G. Quesnel, D. Versmisse et E. Ramat. Coupling of physical models and socials models: multi-modeling and simulation with VLE, dans Joint Conference on Multi-Agent Modeling for Environmental Management, CABM-HEMA-SMAGET 05, 21-25 mars Bourg Saint Maurice, France.

G. Quesnel, R. Duboz and É. Ramat, DEVS wrapping: A study case, In proceedings of Conceptual Modeling and Simulation CMS 2004 conference, 28-30 octobre 2004, Genoa, Italy, pp 374-382.

G. Quesnel, R. Duboz et E. Ramat, VLE Environnement de modélisation et de simulation de systèmes hétérogènes : Applications aux systèmes multi-agents, Actes des douzièmes Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA) - Systèmes multi-agents défis scientifiques et nouveaux usages. Olivier Boissier et Zahia Guessoum eds. Paris, 23-26 novembre 2004.

Fiche logiciel validé
  • Création ou MAJ importante : 07/02/12
  • Correction mineure : 07/02/12
Mots-clés
Pour aller plus loin

Capsis : simulation de la croissance et de la dynamique des peuplements forestiers

Description
Fonctionnalités générales

Capsis est une plateforme de simulation de la croissance d'arbres en peuplements avec élaboration d'itinéraires sylvicoles. Ce logiciel traite de la croissance des arbres d'un point de vue forestier.

Il est principalement destiné à faciliter les choix en matière de gestion des peuplements forestiers mais constitue aussi un instrument précieux pour la recherche et l'enseignement.

Cet outil permet de simuler et comparer des scénarios sylvicoles (étapes de croissance ou éclaircie) définis par l'utilisateur : densité initiale, fertilité stationnelle, type et nature des interventions, etc…

Autres fonctionnalités
  • Support de différents type de modèles : niveau peuplement, niveau individus, avec/sans spatilisation etc...
  • Éditeur de scénarios sylvicoles avec différentes évolutions et interventions
  • Comparaison des résultats scénarios et sortie graphique
  • Visualisation 2D/3D des peuplements
  • Mode script et simulation en batch pour faire des analyses
Interopérabilité

Les formats d'entrée et de sortie sont définis par modèle. L'export de données vers des logiciels d'analyse de données (ex R) est possible.

Contexte d'utilisation dans mon laboratoire/service

La communauté Capsis est constituée par :

  • les modélisateurs qui intègrent leurs modèles forestiers au sein de la plateforme Capsis
  • les utilisateurs de modèles qui réalisent des simulations à partir de leur propre jeu de données
Limitations, difficultés, fonctionnalités importantes non couvertes

L'utilisation d'un modèle ne nécéssite pas de compétences particulières. Par contre l'ajout d'un modèle dans capsis nécéssite des notions de programmations Java. L'équipe capsis fournit le support nécéssaire à l'ajout de nouveaux modèles.

Environnement du logiciel
Plates-formes

Plateformes compatibles java 1.6

Environnement de développement
Type de structure associée au développement

Laboratoire de recherche : AMAP

Références d'utilisateurs institutionnels

INRA, CEMAGREF, CIRAD, ...

Environnement utilisateur
Liste de diffusion ou de discussion, support et forums
Documentation utilisateur

voir la documentation d'installation, la FAQ, des tutoriaux... : http://capsis.cirad.fr/capsis/documentation

Contributions
Fiche dév Ens Sup - Recherche
  • Création ou MAJ importante : 29/04/10
  • Correction mineure : 04/11/11
  • Auteur de la fiche : Julie Josse (Laboratoire de mathématiques appliquées Rennes Agrocampus Ouest)
  • Responsable thématique : Christelle Dantec (CRBM)
Mots-clés

FactoMineR : package du logiciel R dédié à l'analyse de données

Ce logiciel a été développé (ou est en cours de développement) dans la communauté de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. Son état peut être variable (cf champs ci-dessous) donc sans garantie de bon fonctionnement.
  • Site web
  • Système : UNIX-like, Windows
  • Licence(s) : GPL
  • Etat : validé (au sens PLUME), diffusé, stable
  • Support : maintenu, développement en cours
  • Concepteur(s) : François Husson, Lê Sebastien, Julie Josse
  • Contact concepteur(s) : husson@agrocampus-ouest.fr
  • Laboratoire(s), service(s)... : Labo Maths Applis Rennes

 

Une fiche logiciel décrit plus en détail ce développement, consultez la pour plus d’informations : FactoMineR
Fonctionnalités générales du logiciel

FactoMineR est un package (ensemble de fonctions) du logiciel libre R dédié à l'analyse exploratoire de données. Il permet de réaliser des analyses factorielles classiques comme l'Analyse en Composantes Principales, l'Analyse des Correspondances, et l'Analyse des Correspondances Multiples et des analyses dédiées à des structures de données particulières comme l'Analyse Factorielle Multiple, l'Analyse Factorielle Multiple Hierarchique...
Il permet aussi de réaliser des enchainements analyse factorielle et classification.
Les analyses peuvent être réalisées à l'aide de ligne de code ou bien d'un menu déroulant.

Contexte d’utilisation du logiciel

Enseignement, Recherche

Publications liées au logiciel

FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis
http://www.jstatsoft.org/v25

Fiche logiciel validé
  • Création ou MAJ importante : 10/07/13
  • Correction mineure : 10/07/13
  • Rédacteur de la fiche : Julie Josse - un des concepteurs du logiciel - Laboratoire de mathématique appliquée (AGROCAMPUS OUEST)
  • Relecteur(s) : Vincent Miele (LBBE)
    Delphine Charif (LBBE)
  • Contributions importantes : François Husson
  • Responsable thématique : Christelle Dantec (CRBM)
Mots-clés
Pour aller plus loin

FactoMineR : package du logiciel R dédié à l'analyse de données

Une fiche Dév Ens Sup est en relation avec cette fiche, consultez-la pour plus d'informations : FactoMineR
Description
Fonctionnalités générales

FactoMineR est un package du logiciel libre R dédié à l'analyse de données.

Il permet de réaliser les méthodes classiques (ACP, AFC, ACM, classification) et avancées (AFM, AFM Hiérarchique, AFM Duale).

De nombreux indicateurs et sorties graphiques sont disponibles.

Toutes les analyses peuvent être effectuées à l'aide d'un menu déroulant convivial.

La gestion des données manquantes en ACP, ACM et AFM est possible grâce à l'utilisation conjointe du logiciel libre R missMDA.

Interopérabilité
  • Il peut prendre en entrée des extensions csv, txt, xls.
  • Échanges possible avec Excel, SPSS, SAS, langage SQL.
Contexte d'utilisation dans mon laboratoire/service
  • FactoMineR est utilisé aussi bien en recherche qu'en enseignement et développement.

  • Il est utilisé par de nombreux organismes de recherche, des étudiants de différentes filières en France comme à l'étranger (dans plus de 70 pays).

  • FactoMineR s'adresse à un public aussi bien de statisticiens que de chercheurs ou étudiants d'autres disciplines scientifiques.

Environnement du logiciel
Plates-formes

Toutes les plates-formes

Logiciels connexes
Autres logiciels aux fonctionnalités équivalentes

Il existe un certain nombre de packages R dédiés aux analyses statistiques multivariées. Ces packages ont chacun leurs domaines d'application. Une brève revue est disponible à cette adresse: http://cran.r-project.org/web/views/Multivariate.html

Parmi ces packages, on peut citer deux packages de référence en écologie qui implémentent aussi les fonctions de bases en analyses multivariées (ACP, AFC, AD, ACM, ...) :

  • ade4 (http://pbil.univ-lyon1.fr/ADE-4/) qui propose des méthodes exploratoires et euclidiennes pour l'analyse des données en écologie (même point de vue géométrique que FactoMineR). Il dispose également d'une interface graphique ade4TkGUI. Une des spécificités d'ade4 est qu'il propose des méthodes pour les analyses k-tableaux ou encore des méthodes pour le couplage de tableaux (pcaiv, coinertie) toutes documentées dans des fiches techniques et thématiques.

  • vegan (http://cran.r-project.org/web/packages/vegan/index...), qui propose des méthodes d'analyses pour l'ecologie des communautés.

Dans ce contexte, la spécificité de FactoMineR est de proposer des méthodes d'analyses factorielles "avancées" non implémentées dans les autres packages. Par exemple : HCPC (combinant des méthodes de clustering), AFMH (analyse factorielle multiple hiérarchique) ou GPA (analyse procustéenne généralisée). Ce package propose aussi des sorties graphiques en 3D.

Environnement de développement
Type de structure associée au développement
Références d'utilisateurs institutionnels

Université de Rennes 2, Agrocampus, INRA, CNRS, IFREMER, CIRAD, L'OREAL, DANONE, SOREDAB, Unioversity of PRINCETON, Université de Barcelone, Universidad Nacional de la Patagonia, Agence de Conseil et de Recherche Océanographiques.....

Environnement utilisateur
Liste de diffusion ou de discussion, support et forums

Groupe Google : factominer-users [at] googlegroups [dot] com

Documentation utilisateur
Contributions

Envoyer un mail à husson [at] agrocampus-ouest [dot] fr

Fiche dév Ens Sup - Recherche
  • Création ou MAJ importante : 17/02/10
  • Correction mineure : 23/03/10
  • Auteur de la fiche : Florian Salipante (IGF - Contrôle de l'apoptose et de la prolifération dans les systèmes neuronaux et endocriniens)
  • Responsable thématique : Christelle Dantec (CRBM)
Mots-clés

GAGG : algorithme (codé en R) qui permet le clustering de gènes

Ce logiciel a été développé (ou est en cours de développement) dans la communauté de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. Son état peut être variable (cf champs ci-dessous) donc sans garantie de bon fonctionnement.
  • Site web
  • Système : UNIX-like, Windows, MacOS X
  • Version actuelle : 1.1 - 12/01/2010
  • Licence(s) : choix en cours, contacter l'auteur
  • Etat : utilisé en interne
  • Support : maintenu, développement en cours
  • Concepteur(s) : Florian Salipante, Christelle Reynès, Robert Sabatier
  • Contact concepteur(s) : florian.salipante@univ-montp1.fr
  • Laboratoire(s), service(s)... : IGF, équipe d'accueil 'Laboratoire de Physique Industrielle et Traitement de l'Information'

 

Fonctionnalités générales du logiciel

GAGG (Genetic Algorithm for Gene Gathering) est une nouvelle méthode statistique qui détecte les gènes différentiellement exprimés et les regroupe en classes en fonction de leurs profils d’expression. C’est une méthode factorielle basée sur un codage en entiers des variables de projection. Elle permet de prendre en considération l’aspect multivarié des données et parvient à détecter les gènes les plus intéressants. Elle repose sur l’utilisation d’un algorithme génétique et combine plusieurs critères statistiques liés à l’ACP et aux k-means. Cette méthode a été implémentée sous R .
Le code est composé de cinq fonctions, une fonction principale GAGG, trois fonctions internes GAGG1, GAGG2 et GAGG3, et une fonction permettant de visualiser les profils de gènes PlotProfiles.

 

Profils
Contexte d’utilisation du logiciel

L'algorithme GAGG est utilisé pour réaliser des groupes de gènes ayant des profils d'expression similaires.

Il peut être utilisé par toute personne (biologiste, statisticien, bioinformaticien essentiellement) ayant un prérequis minimal dans l'utilisation du logiciel R. Des connaissances en statistique et notamment en analyse en composantes principales sont un plus pour la compréhension des sorties graphiques, mais ne sont pas indispensables dans la mesure où les groupes sont générés de manière autonome par l'algorithme. De la même façon, des paramètres par défaut sont donnés pour l'algorithme génétique, le paramètre Tpop relatif à la taille de la population et le paramètre Ngene relatif au nombre de générations pourra être augmenté par l'utilisateur, ce qui augmentera les chances de converger vers la solution optimale mais rallongera le temps de calcul.

L'algorithme permet de traiter indifféremment des puces à ADN monocolore ou bicolore, le pre-traitement des données étant laissé à l'utilisateur qui peut choisir les techniques de son choix pour la normalisation (Quantile normalization, loess, lowess etc..), la standardisation et toute autre forme de pré-traitement des données, notamment PM seul ou PM-MM, log2(cy3/cy5) ou log10(cy3/cy5) ou uniquement cy3/cy5 etc...

Les données doivent donc être sous la forme d'une matrice avec en lignes les gènes et en colonnes les différentes conditions expérimentales. Si nécessaire, l'algorithme pourra ultérieurement être complété par une étape de pré-traitement.

La méthode GAGG donne de bon résultats pour la classification de gènes, pour cela elle utilise un algorithme génétique qui est gourmand en calcul, ce qui entraîne un temps d'éxécution généralement long (plusieurs heures), fonction de la taille des données et des paramètres Tpop et Ngene. Au début de l'algorithme, un message demande combien l'utilisateur veut calculer de composantes aux vues des pourcentages affichés plus haut, pour les non initiés à l'analyse en composantes principales, on prendra la plupart du temps deux composantes excepté si la troisième composante apporte encore beaucoup d'information, à savoir que plus le nombre de composantes sera élevé plus le nombre de groupes risque d'être élevé.  

Le code source peut être téléchargé.

Publications liées au logiciel

Un article est en cours de publication sur la méthode GAGG dans la revue CSDA.

Fichier attachéTaille
profils.png120.73 Ko
Fiche logiciel validé
  • Création ou MAJ importante : 07/02/12
  • Correction mineure : 09/11/12
Mots-clés

VLE : Virtual Laboratory Environment : environnement de multi-modélisation et de simulation

Une fiche Dév Ens Sup est en relation avec cette fiche, consultez-la pour plus d'informations : VLE
Description
Fonctionnalités générales

Le Virtual Laboratory Environment est un environnement informatique de multi-modélisation et de simulation de systèmes complexes dynamiques. C'est un ensemble d'outils et de bibliothèques qui permettent de coupler et simuler des modèles hétérogènes, c'est-à-dire spécifiés dans des formalismes différents.
L'environnement VLE est conçu sur les bases théoriques et opérationnelles de la modélisation et de la simulation tels que B. P. Zeigler les a définies dans DEVS, un cadre formel de modélisation et de simulation à événements discrets.
DEVS décrit les modèles atomiques comme un ensemble d'états, un ensemble d'entrées et de sorties et une dynamique. Les états sont pilotés par des fonctions de transitions internes (comportement autonome des modèles) et externes activables par l'envoi d'événements sur les ports d'entrées (comportement réactif). Les modèles atomiques se connectent entre eux via les entrées et sorties pour former des modèles couplés. Ces derniers n'ont alors aucune dynamique mais peuvent être couplés à d'autres modèles pour former une hiérarchie de modèles.
Plusieurs extensions à DEVS sont implémentées dans VLE, dont Cell-DEVS pour la gestion des automates cellulaires, Parallel-DEVS pour la gestion globale des événements simultanés, QSS/QSS2 pour la résolution des équations différentielles ainsi que l'extension DSDEVS permettant de modifier la structure du système en cours de simulation, etc.

Contexte d'utilisation dans mon laboratoire/service

L'environnement VLE est et/ou a été utilisé dans plusieurs projets du domaine de l'enseignement supérieur et de la recherche, parmi lesquels :

  • RECORD, plate-forme de modélisation et de simulation des agro-écosystèmes (http://record.toulouse.inra.fr),
  • Chaloupe (CHAngement gLObal, dynamiqUe de la biodiversité marine exploitée et viabilité des PEcheries),
  • REMIGE (Réponses comportementales et démographiques des prédateurs marins supérieurs de l’Océan Indien aux changements globaux),
  • PNEC (modèle de la dynamique individuelle de copépode).
Environnement du logiciel
Distributions dans lesquelles ce logiciel est intégré

L'environnement VLE est disponible sous forme de paquets pour les distributions Debian GNU/Linux, Ubuntu, RedHat, Fedora, Mandriva et Suse pour les processeurs x86 et sous forme d'un auto-installateur sous Windows.

Plates-formes

Linux, Windows, MacOS X.

Logiciels connexes

L'environnement VLE est développé en C++ en utilisant les bibliothèques standards et multi-plate-formes STL, Boost. L'interface graphique, indépendante du noyau de simulation, utilise les bibliothèques de Glade et Gtkmm. Le parser XML employé est libxml2.

Environnement de développement
Type de structure associée au développement

Les principaux organismes contributeurs au projet VLE sont l'INRA et l'Université du Littoral Côte d'Opale.

Eléments de pérennité

Le projet VLE existe depuis 2003 autour d'un chercheur de l'INRA et d'un enseignant-chercheur de l'ULCO et de contributeurs issus des projets et partenaires du projet VLE.

Références d'utilisateurs institutionnels
Environnement utilisateur
Liste de diffusion ou de discussion, support et forums

Site web : http://www.vle-project.org

Canal IRC :

  • Host : irc.freenode.net
  • Port : 8001
  • Salon : #vle
  • Encoding : UTF-8 (de préférence)

Mailing lists :

  • vle-news : les nouvelles de VLE
  • vle-users : aides aux utilisateurs
  • vle-tracker : mails automatiques sur les commits, bugs etc.

Dépôts Git : Le développement du projet VLE suit un processus basé sur un développement distribué et l'utilisation du programme Git pour la gestion des versions des sources du projet. L'ensemble du code est disponible sur un serveur de dépôts git : http://vle.git.sourceforge.net.

Documentation utilisateur

Documentation : http://www.vle-project.org/wiki/Documentation , http://www.vle-project.org/wiki/Documentation_développeur.
Supports de formation : voir "Documents de formation" sous http://www.vle-project.org/wiki/Documentation.

Contributions

Pour demander à intégrer une contribution à la version de référence, contacter Gauthier Quesnel, Eric Ramat.

 

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