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Functional annotation of the 42,980 protein-coding gene models of Cupressus sempervirens
No full textTo evaluate the accuracy of the 42,980 protein-coding sequences, we assigned a score between 0 and 1 to each protein using Psauron V1.0.4 (Sommer et al. 2024).
Next, functional annotation was performed on the 42,980 predicted proteins using InterProScan v.5.64-96.0 (Quevillon et al. 2005) for domain and motif searches. We also used the BLASTKoala webservice (http://www.kegg.jp/blastkoala/, September 2024) (Kanehisa et al. 2016) to assign KEGG orthology based on KEGG pathways. The eggNOG-mapper V2.1.12 (Cantalapiedra et al. 2021) was used together with the eggNOG v5 genomes and functional databases of orthologs groups (OGs) (Huerta-Cepas et al., 2019). Finally, the Ensembl Enzyme Prediction Pipeline (E2P2) V.00de829 identified the enzyme codes associated with the 42,980 proteins (https://github.com/carnegie/E2P2) (Chae et al. 2014)
Datasets and models for monitoring ultra-short pulse laser texturing using spectro-temporal data
No full textThis repository contains spectrometric data acquired during laser femtosecond texturing campaigns on 316L steel samples. Deep learning models have been trained on this data to enable the estimation of hue or in situ texturing conditions. This repository therefore contains four datasets, two models, and the code needed to load the datasets and models and reproduce our results
Corpus et analyse d’œuvres artistiques de visualisation de données entre 1990 et 2025
No full textBase de données tabulaire constituée dans le cadre de la thèse d’Alessia SANNA (dépôt en cours). Il a été collecté et annoté par la chercheuse entre janvier 2024 et février 2025.
Ce corpus vise à analyser les pratiques artistiques de visualisation de données dans les arts plastiques contemporains. Il réunit un ensemble d’œuvres documentées et notées selon différents critères : immersion, technicité, relationnalité, objectivité scientifique, complexité, et compatibilité avec les principes du Big Data. Ces notations sont complétées par des annotations descriptives portant sur les artistes, les matériaux, les sources de données, les contextes de production et les formes d’exposition.
Le jeu de données a été produit sous Google Sheets et structuré en plusieurs feuilles d’exportation : données brutes, annotations, regroupements par périodes, analyses statistiques et cartographies. L’ensemble permet à la fois une exploitation quantitative (comptages, moyennes, croisements) et une lecture qualitative du corpus, ouvrant des perspectives sur l’évolution des relations entre art, science et données au tournant du XXIᵉ siècle.</p
CELAC biodiversity data for invertebrates in the DRYvER project
No full textAbundance and density of all macroinvertebrate taxa collected in the three CELAC DRNs, together with associated environmental data collected during invertebrate sampling. Environmental and background variables are the same as for the EU samples
NMR values Clay-Sulfat-Rock and Anhydritpowder
No full textNMR values of Clay-Sulfat-Rock (from Belchentunnel, Swiss) and Anhydritpowder (Hüttenheim underground mine , Germany
Indicateurs des séries par horizons temporels issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle MORDOR-SD sous RCP 2.6
No full textIndicateurs des séries par horizons temporels issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique MORDOR-SD pour l'ensemble des projections climatiques Explore2 sous RCP 2.6. Ces fichiers résultent de l'agrégation temporelle des simulations hydrologiques sous runs historiques (avant 2005) et des projections hydrologiques (post 2005), fichiers NetCDF disponibles au téléchargement dans la collection Explore2 - Projections hydrologiques.
Ce dépôt regroupe un tableau par indicateur et chaîne de simulation, c'est-à-dire, scénario d'émission RCP, couple GCM/RCM, correction de biais BC et modèle hydrologique HM. Ces données sont brutes et contiennent donc des chaînes de projections jugées aberrantes / horsains qu'il est possible de filtrer grâce à des métadonnées supplémentaires. Pour des raisons techniques, ces indicateurs sont regroupés par dossiers compressés selon les différentes phases du régime hydrologique.
La description des chaines de modélisation du climat et celle des modèles hydrologiques sont, respectivement, disponibles dans le rapport https://doi.org/10.57745/PUR7ML et dans les annexes du rapport https://doi.org/10.57745/S6PQXD. Retrouvez le diagnostic des modèles hydrologiques résumé à l'échelle des régions hydrologiques dans les fiches téléchargeables ici : https://doi.org/10.57745/DMFUXW.
Métadonnées supplémentaires : Récapitulatif de l'ensemble des indicateurs hydrologiques : https://doi.org/10.57745/JVNHQL Récapitulatif de l'ensemble des chaînes de simulation : https://doi.org/10.57745/R6HG5X Description de l'ensemble des points de simulation : https://doi.org/10.57745/UTKWR5 Liste des chaînes de modélisation jugées aberrantes / horsains : https://doi.org/10.57745/YZNENQ Récapitulatif des années pivots utilisées pour la TRACC : https://doi.org/10.57745/DCOQM6
Décomposition des chaînes de caractères formant le nom des fichiers parquet, séparées par des "_" : {1} Indicateur : Le nom de l’indicateur, du type de statistique calculée {2} Échantillonnage : Échantillonnage temporel sur laquelle est calculé l’indicateur → {1}_{2} Variable : Variable résultante d'un indicateur temporellement contextualisé {3} HX : Horizon futur (H[123]) → {1}_{2}_{3} Série : Série d'une variable pour un horizon temporel, défini dans le récapitulatif des indicateurs hydrologiques {4} EXP : Identifiant de l’expérience historique (post 2005) ou future (post 2005) {5} GCM : Identifiant du GCM forçeur {6} RCM : Identifiant du RCM {7} BC : Identifiant de la méthode de correction de biais statistique {8} HM : Identifiant du modèle hydrologique {9} Futur : Période futur (fut-YYYYMMDD-YYYYMMDD)
Les colonnes des fichiers parquet sont : EXP : Voir ci-dessus GCM : Voir ci-dessus RCM : Voir ci-dessus BC : Voir ci-dessus HM : Voir ci-dessus code : Code à 10 caractères du point de simulation fourni dans la description des points de simulation date : (optionnelle) Date associée à l'agrégation (plus d'information dans les métadonnées de variable) *Série* : Voir ci-dessus
Retrouvez des scripts d'aide pour utiliser ces données parquet
Indicateurs des changements par horizons temporels issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle SIM2 sous RCP 8.5 (référence 1976-2005)
No full textIndicateurs des changements par horizons temporels issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique SIM2 pour l'ensemble des projections climatiques Explore2 sous RCP 8.5. Ces fichiers résultent de l'agrégation temporelle des simulations hydrologiques sous runs historiques (avant 2005) et des projections hydrologiques (post 2005), fichiers NetCDF disponibles au téléchargement dans la collection Explore2 - Projections hydrologiques.
Ce dépôt regroupe un tableau par indicateur, horizon temporel et chaîne de simulation, c'est-à-dire, scénario d'émission RCP, couple GCM/RCM, correction de biais BC et modèle hydrologique HM. Ces données sont brutes et contiennent donc des chaînes de projections jugées aberrantes / horsains qu'il est possible de filtrer grâce à des métadonnées supplémentaires. Pour des raisons techniques, ces indicateurs sont regroupés par dossiers compressés selon les différentes phases du régime hydrologique.
La description des chaines de modélisation du climat et celle des modèles hydrologiques sont, respectivement, disponibles dans le rapport https://doi.org/10.57745/PUR7ML et dans les annexes du rapport https://doi.org/10.57745/S6PQXD. Retrouvez le diagnostic des modèles hydrologiques résumé à l'échelle des régions hydrologiques dans les fiches téléchargeables ici : https://doi.org/10.57745/DMFUXW.
Métadonnées supplémentaires : Récapitulatif de l'ensemble des indicateurs hydrologiques : https://doi.org/10.57745/JVNHQL Récapitulatif de l'ensemble des chaînes de simulation : https://doi.org/10.57745/R6HG5X Description de l'ensemble des points de simulation : https://doi.org/10.57745/UTKWR5 Liste des chaînes de modélisation jugées aberrantes / horsains : https://doi.org/10.57745/YZNENQ Récapitulatif des années pivots utilisées pour la TRACC : https://doi.org/10.57745/DCOQM6
Décomposition des chaînes de caractères formant le nom des fichiers parquet, séparées par des "_" : {1} Indicateur : Le nom de l’indicateur, du type de statistique calculée {2} Échantillonnage : Échantillonnage temporel sur laquelle est calculé l’indicateur → {1}_{2} Variable : Variable résultante d'un indicateur temporellement contextualisé {3} HX : Horizon futur (H[123]) → {1}_{2}_{3} Changement : Changement d'une variable pour un horizon temporel par rapport à une période de référence, défini dans le récapitulatif des indicateurs hydrologiques {4} EXP : Identifiant de l’expérience historique (post 2005) ou future (post 2005) {5} GCM : Identifiant du GCM forçeur {6} RCM : Identifiant du RCM {7} BC : Identifiant de la méthode de correction de biais statistique {8} HM : Identifiant du modèle hydrologique {9} Référence : Période de référence (ref-YYYYMMDD-YYYYMMDD) {10} Futur : Période futur (fut-YYYYMMDD-YYYYMMDD)
Les colonnes des fichiers parquet sont : EXP : Voir ci-dessus GCM : Voir ci-dessus RCM : Voir ci-dessus BC : Voir ci-dessus HM : Voir ci-dessus code : Code à 10 caractères du point de simulation fourni dans la description des points de simulation *Changement* : Voir ci-dessus
Retrouvez des scripts d'aide pour utiliser ces données parquet
RPG sol et climat 2021
No full textInformation sur le sol et le climat des parcelles du RPG 2021Ce jeu de données contient, pour chaque parcelle du RPG, identifiée par son identifiant public source IGN : - la commune dans laquelle se situe la majeure partie de sa surface, le département, la région - son altitude (moyenne, min et max), sa pente moyenne et son orientation, source Bd-Alti de l'IGN - les coordonnées et le numéro de maille SAFRAN dont le centroïde est le plus proche de celui de la parcelle, source grille SAFRAN Météo-France - la ou les unités cartographiques de sols dans lesquelles se situent la parcelle, source European Soil Data Base (ESDB) . Ces données visent à faciliter le rapprochement entre les parcelles du RPG, les données climatiques passées ou futures, ainsi que les caractéristiques de sols. <br
Dataset for common wheat (Triticum aestivum L.) grain and flour characterization using classical and advanced analyses: farinograph and alveograph curves
No full textThe dataset includes raw data files for alveogram and farinograph measurements. These data are available in .txt or .xls files formats. All the files are organized into folders by year of harvest, with one sub-folder for each sample. For the alveogram, filenames correspond to the sample code. By example 20-00872.txt is the raw data file associated with the sample 20-00872. For the farinograph, filenames include the sample code in the filename which is composed of 4 groups of figures. By example ‘865 22 20 00886.xls’ is the raw data file associated with the sample 20-00886
Meta-analysis data to the publication "Meta-analysis reveals strong evidence for adaptive host and vector manipulation by plant viruses"
No full textThis dataset provides the meta-analysis database (1 file), the meta-analysis R code (1 file) and the metadata from the article by Chesnais Q., Bahlai C.A., Peace A., Crowder D.W., Bosque-Pérez N.A., and Mauck K.E. entitled "Meta-analysis reveals strong evidence for adaptive host and vector manipulation by plant viruses".
We used meta-analysis to combine data from 215 studies to quantify convergence in virus effects on host plants that influence vector orientation behavior, feeding behavior, and performance. We compared effects across taxonomic groups of viruses that share transmission mechanism traits and thereby benefit from inducing changes in host plants that stimulate similar sequences of vector behavior and similar effects on vector performance