JPLaverdure

About Jean-Philippe

Bien qu’originellement formé en biologie moléculaire, j’ai vite réalisé que mon coeur appartenait à la bioinformatique ! (Comment peut-on être confronté à un HMM et ne pas tomber en amour ?). Je passe le gros des mes journées à écrire du Python mais je dois admettre que je commence à apprécier mes escapades occasionnelles en R.

Rockin' out at the platform !

Laissez-le errer… Libérer votre code !

Aujourd'hui, j'ai pensé faire quelque chose de légèrement différent et discuter un peu sur les attentes que l'on peut avoir à rendre son code public. Je me suis dit qu'il serait intéressant d'interviewer un membre de notre groupe qui possède une solide expérience dans ce type d'activité, Tariq Daouda, afin de tirer profit de ses expériences passées. Alors, sans plus attendre, on se jette à l'eau ! JP: Bonjour Tariq, je suis bien content que tu aies accepté cette invitation. [...]

By | 2017-10-20T13:23:27+00:00 16 octobre 2017|Categories: Informatique|Tags: , |0 Commentaires

Flux de données et programmation réactive

Qu'est-ce que tout cela ? ReactiveX est la combinaison des meilleures idées du modèle observateur, du modèle itérateur et de la programmation fonctionnelle. À l'aide des librairies Rx, vous pouvez aisément: - Créer des flux de données ou d'évènements à partir de sources diverses comme des fichiers ou des services web - Fusionner ou transformer ces flux grâce à divers opérateurs - Souscrire aux flux et "réagir" à leurs émissions pour produire de nouvelles données L'intérêt pour la programmation réactive [...]

Filtrer des SNPs à l’aide de pyGeno

En parcourant le contenu de notre blogue en plein croissance (beau travail, collègues !), je me rends compte qu'aucun de nous n'a encore publié un article en rapport avec la fantastique ressource bioinformatique qu'est pyGeno (qui plus est, un logiciel maison). Il se trouve qu'en plus d'être mon tour de publier un article, je dois justement faire usage de pyGeno afin de générer un jeu de données, quelle merveilleuse coïncidence ! Je concentrerai cet article sur l'écriture d'un SNP filter, [...]

By | 2017-04-29T17:55:25+00:00 9 décembre 2016|Categories: Bioinformatique, Python|Tags: , |0 Commentaires

Traitement parallèle facile avec R (suite)

La dernière fois que j'ai abordé ce sujet, je vous ai présenté une technique vraiment simple pour changer vos appels lapply en leur équivalents parallèles mclapply. Mais bien que ce soit une modification extrêmement simple à implémenter et qui donne d'excellent gains en performance, celle-ci nécessitait toutefois que votre code fasse déjà usage de lapply. Alors explorons une autre techinque simple pour introduire du traitement parallèle dans votre code source existant à l'aide des librairies foreach et doMC. La librairie [...]

By | 2017-04-29T17:04:48+00:00 19 septembre 2016|Categories: Performance, R|Tags: , |0 Commentaires

Traitement parallèle facile avec R

Poursuivant sur ma lancée d'exploration de code à haute performance, regardons aujourd'hui comment ajouter du traitement parallèle dans vos scripts R. Bien que plusieurs options existent pour paralléliser le traitement de vos données, concentrons nous sur quelque chose de très facile à mettre en place pour commencer. Il y a quelques temps, j'ai eu à écrire un script ayant pour but de rouler un grand nombre de regressions logistiques (à l'aide du package glm) dans un effort de modélisation de [...]

By | 2016-03-14T16:22:33+00:00 14 mars 2016|Categories: Performance, R|Tags: |0 Commentaires