J'ai développé ce pipeline en M2 bioinformatique, pour les besoins d'une équipe de microbiologie de l'université. Les étapes enchaînent contrôle qualité des séquences, nettoyage, recherche par similarité dans une base de référence et construction d'un arbre phylogénétique. Le tout est automatisé avec Snakemake. J'ai appris à écrire des outils pour des biologistes : documentation claire, messages d'erreur compréhensibles et paramètres par défaut raisonnables.
Au laboratoire, l'identification à partir des séquences se fait à la main, séquence par séquence. Le travail est long et sujet à erreurs quand les échantillons se multiplient.
Le pipeline traite un lot de séquences publiques en quelques minutes et produit un tableau d'identification avec les scores de similarité. Les résultats concordent avec l'analyse manuelle.
Une petite bibliothèque documentée qui implémente les méthodes du cours d'analyse numérique avec visualisation.
Un petit outil qui calcule le ferraillage d'une poutre en flexion simple et détaille chaque étape.
Une tâche manuelle bien définie, un script qui la fait seul, une notice pour le relancer.
Un petit outil qui calcule le ferraillage d'une poutre en flexion simple et détaille chaque étape.
