Bienvenue sur MIAT

L'Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT, anciennement unité de Biométrie et Intelligence Artificielle) est une unité propre (UR875) du département MATHNUM de INRAE. Comme toutes les unités de MATHNUM, MIAT a pour mission scientifique de développer et mettre en œuvre des méthodes mathématiques et/ou informatiques pertinentes pour résoudre des problèmes identifiés avec nos collaborateurs qui sont issus principalement d'autres départements d'INRAE. L'unité comporte actuellement deux équipes de recherche (SCIDYN et SaAB) et trois équipes de service (Plateformes GENOTOUL Bioinfo, RECORD et SIGENAE).

Dernières publications

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  Sara Alina Neumann, Christine Gaspin, Julio Sáez-Vásquez. Plant ribosomes as a score to fathom the melody of 2’- O -methylation across evolution. RNA Biology, 2024, 21 (1), pp.70-81. ⟨10.1080/15476286.2024.2417152⟩. ⟨hal-04771739⟩
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  Stacy Rousse, Chloé Cerutti, Sophie Leroux, Paul Terzian, Joanna Lledo, et al.. Transgenerational epigenetics in quail: targeting DNA methylation patterns to address the interplay between genetic and epigenetic mechanisms. Ecology and Evolution, Oct 2024, Lyon, France. ⟨hal-04770637⟩
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  Hanna Bacave, Pierre-Olivier Cheptou, Nikolaos Limnios, Nathalie Peyrard. Non-parametric Observation Driven HMM. 2024. ⟨hal-04053732v2⟩
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  Jean Mainguy, Claire Hoede. Binette: a fast and accurate bin refinement tool to construct high quality Metagenome Assembled Genomes.. Journal of Open Source Software, 2024, 9 (102), pp.6782. ⟨10.21105/joss.06782⟩. ⟨hal-04722766⟩
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  Han Phan, Céline Brouard, Raphaël Mourad. Semi-supervised learning with pseudo-labeling compares favorably with large language models for regulatory sequence prediction. Briefings in Bioinformatics, 2024, 25, ⟨10.1093/bib/bbae560⟩. ⟨hal-04772916⟩

Références

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