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Pôle informatique
Le Pôle Informatique du LBBE regroupe des compétences techniques et ingéniorales variées et complémentaires dans le domaine de l’informatique en général (administration, programmation, bases de données, infographie, algorithmique...) et de la bio-informatique en particulier (progiciels, banques de séquences, analyse de données...).
Si le rôle de support à la recherche est indéniable, les membres du PI se veulent également des acteurs de la recherche et s’impliquent donc dès l’initiation de projets de recherche supposant l’utilisation de moyens de calcul intensif, la programmation ou le développement informatique.
- Organisation
Le Pôle Informatique (PI) s’organise autour de 3 axes principaux :
une activité d’ "exploitation" qui concerne le parc micro-informatique, les serveurs, le stockage, la sauvegarde, le support utilisateurs, etc...
une activité autour du "développement" au sens large du terme et qui regroupe le développement web, les bases de données ainsi que le développement de package R et de logiciels autour des différentes thématiques du laboratoire (génomique, écologie, statistiques...)
une activité autour de l’analyse et de l’expertise bio-informatique, en particulier autour des nouvelles techniques de séquençage.
Les 8 agents qui composent actuellement le PI partagent leurs activités entre ces 3 axes dans des proportions variables.
- Le Pôle Informatique en 2014
- Les missions
- +Parc micro-informatique -Parc micro-informatique
La gestion du parc micro-informatique représente une part importante des activités du PI.
L’utilisation de machines personnelles est très fortement déconseillée au laboratoire.
Le PI peut intervenir à plusieurs niveau dans la gestion du parc micro-informatique :achat (Stéphane Delmotte) : même si les commandes in fine partent du secrétariat, les membre du PI sont là pour vous conseiller et vous guider dans vos achats. Les achats de micro-informatique, aussi bien matériels (ordinateurs, écran, périphériques) que logiciels (systèmes d’exploitation, bureautiques, applications métier) sont soumis aux règles des marchés publiques. Les marchés sont différents au CNRS et à l’université. Il est donc indispensable de savoir sur quel type de crédit seront fait les achats avant de venir nous voir. Il est impératif de prendre en compte le coût des licences logicielles pour tout achat ;
installation (Lionel Humblot, Stéphane Delmotte) : vous pouvez installer votre machine vous-même ou bien laisser le PI le faire à votre place. Vous devrez dans tous les cas faire passer votre ordinateur par le PI pour l’installation de l’agent d’inventaire, la vérification del’installation (OS à jour, antivirus, pare-feux..) et la mise sur le réseau ;
maintenance (Stéphane Delmotte) : en règle générale les machines sont fournies avec une garantie de 3 ans sur site. En cas de problème vous pouvez contacter vous même le service après-vente du constructeur ou venir nous voir (avec la machine si possible). Dans les 2 cas penser à relever le numéro de série (ou "Service Tag") de la machine ;
L’ensemble du parc est inventorié via un agent OCSInventory qui remonte les informations matérielles et logicielles au PI ;
- +Serveurs/calcul/stockage -Serveurs/calcul/stockage
Le laboratoire héberge un certain nombre de serveurs ainsi qu’un cluster de calcul et de volumes de stockage associés.
Ces serveurs ont des vocations différentes :machine de "service" (annuaire, web, messagerie) ;
serveur de bases de données ;
cluster de calcul ;
Les ressources disponibles sont décrite dans la partie "Ressources".Le PI a en charge l’organisation et le fonctionnement du système d’information du laboratoire :
en collaboration avec les utilisateurs il fait évoluer l’architecture du Système d’Information ;
il gère les procédure d’achat de matériel informatique "lourds" ;
il installe et gère l’ensemble des serveurs et met à disposition des utilisateurs les outils dont ils ont besoin ;
Dans un souci de cohérence et de mutualisation de certains équipements, il est indispensable de consulter le PI avant tout projet impliquant l’utilisation ou l’acquisition de matériel informatique "lourd" (serveurs, calcul, stockage).
- +Sauvegarde -Sauvegarde
Compte tenu de la taille des disques durs actuellement disponibles sur les postes de travail il n’est pas possible de proposer une sauvegarde centralisée et automatique de l’ensemble de ces postes.
Le PI intervient à 2 niveaux dans la sauvegarde des données de l’unité :à travers la sauvegarde automatique sur bandes magnétiques des homes directories des serveurs et de certains volumes communs ;
par la mise à disposition d’une baie de sauvegarde (14 To utiles) à disposition des équipes pour la sauvegarde des données des postes de travail.
Le PI rappelle l’importance de faire des sauvegardes régulières (baie de sauvegarde, disque externe, CD/DVD...) des données les plus critiques.
- +Réseau -Réseau
Le laboratoire profite des services réseau du CISR (Centre Inter-Etabissement pour les Services et le Réseau) du campus de la DOUA. Le CISR fournit le serveur DHCP ainsi que le DNS et le garde-barrière.
Toutes les prises murales sont connectées au réseau. Les adresses "dynamiques" ditribuées par le serveur DHCP permettent de se connecter au réseau et d’accéder à l’internet via le proxy (proxy.univ-lyon1.fr sur le port 3128).
Les protocoles réseaux autre que le http (ssh, ftp, pop...) ne sont pas propagés par le proxy. Pour y avoir accès il faut impérativement avoir une adresse IP "fixe".
La demande d’IP fixe est faite par le PI et aucune demande ne sera faite pour des machines personnelles.
- +Devéloppement/algorithmique -Devéloppement/algorithmique
Le développement est un des axes du Pôle Informatique. Il concerne :
la modélisation et l’implémentation de bases de données relationnelle ou de banques de séquences génomique sous ACNU (Hogenom, Homolens...) ;
le développement de sites web dynamiques et de webiciels en ralation avec ces bases de données (php, cgi) ;
le développement de progiciel dans les domaines de recherche du laboratoire (génomique, écologie, dynamique des population) ;
l’optimisation ou la parallélisation de code ou d’algorithmes existants.
Le travail d’optimisation et de développement "intelligent" est plus facile et efficace lorsqu’il intervient dès l’initialisation d’un projet suppposant du développement et/ou du calcul intensif. Les méthodes à utiliser sont également fonction du matériel disponible. Les membres du PI sont là pour vous aider et vous conseiller sur ces points.
- +Infographie -Infographie
Les membres du PI sont suscpetibles de vous aider ou de vous conseiller dans l’élaboration de vos sites web et/ou de vos posters. Un "traceur" permet d’imprimer les posters des personnes de l’unité sur papier "photo" jusqu’au A0.
- +Sécurité -Sécurité
Le Pôle Informatique est en charge des questions liées à la sécurité informatique.
En ce qui concerne les poste de travail, l’utilisateur est responsable de la sécurisation de sa machine et de ses données. Ceci passe notamment par :
le choix de mots de passe ’solide’ :
l’installation et la mise à jour d’une solution antivirus adaptée à son système d’exploitation ;
le maintien à jour du système d’exploitation et application des patches de sécurité ;
le respect des conditions d’utilisation et de confidentialité décrites dans les chartes informatiques du laboratoire et de RENATER ;
la sauvegarde régulière des données sensibles.
Les membres du Pôle Informatique doivent être informés des éventuels incidents ou suspicion d’incident.
- +Support utilisateurs -Support utilisateurs
Le support aux utilisateurs est une part importante du travail des membres du PI. Ce support peut se faire à plusieurs niveaux :
choix de matériel ;
utilisation des ressources (notamment de calcul) ;
construction de réponses techniques à des problématiques scientifiques (en terme de matériel, de logiciels, de stockage, d’architecture...) ;
conception de posters ou de sites web ;
développement, optimisation de code ;
...
- +Veille technologique -Veille technologique
Dans un domaine en constante évolution il est capital de se tenir informer des nouvelles technologies disponibles.
Les membres du PI assurent une veille technologique au quotidien et participent ponctuellement à des formations, colloques ou séminaires sur les thèmes des nouvellles technologies de l’information ou sur l’évolution du matériel, des outils et des méthodes utilisés dans leur domaine.
Ils s’impliquent également au sein de groupes de discussion et de réflexions tels que les groupes calculs du CNRS ou les groupe de travail autour des infrastructures de grille.
- Les ressources
- +Le cluster de calcul -Le cluster de calcul
En collaboration avec le PRABI, le laboratoire opère un cluster de calcul hébergé dans une salle dédiée du bâtiment Omega.
Le cluster en chiffres :
27 nœuds de calcul (dont 2 avec 1 To de RAM) ;
104 processeurs ;
1032 cœurs ;
6,7 To de mémoire vive ;
215 To de stockage haute performance.
Dans le détail :
Système
Système de soumission et d’ordonnancement Torque/Maui ;
Serveur d’ordonnancement (machine virtuelle ; 3 proc Intel 5430 ; 8 Go de RAM) ;
Serveur de soumission (Dell PowerEdge R630 ; 2 Intel Xeon E5-2650 v3 (10 coeurs/20 threads) ; 96 Go de RAM) ;
six queues de soumission : q1ter/q1hour/q1day/q1week/q1month/q1tera.
Calcul
les ressource de calcul du cluster Type de machine nb de machines processeur nb de proc nb de cœurs(threads)/proc mémoire vive disque dur Sun Fire X4600 M2 2 AMD Opteron 8220 (2800MHz) 8 2 64 Go 3*146 Go SAS Sun Fire X4600 M2 3 AMD Opteron 8356 (2293MHz) 8 4 64 Go 3*146 Go SAS Dell R815 8 AMD Opteron 6174 (2200MHz) 4 12 256 Go 6*146Go SAS 6Gbit/s 15000tr/min HP Proliant DL580G7 1 Intel E7-4830 (2100MHz) 4 8 1024 Go 8*300Go SAS 6Gbit/s 15000tr/min Dell PowerEdge C6220 4 Intel E5-2660 (2200MHz) 2 8(16) 128 Go 1*300Go + 1*600Go SAS 6Gbit/s 15000tr/min Dell PowerEdge R720 1 Intel Xeon E5-2670 v2 (2500 MHz) 2 10(20) 192 Go 3*300Go SAS 6Gbit/s 15000tr/min Dell PowerEdge R630 7 Intel Xeon E5-2650 v3 (2300 MHz) 2 10(20) 256 Go 1*300Go SAS 6Gbit/s 15000tr/min + 1*1,2To SAS 6Gbit/s 10000tr/min Dell PowerEdge R920 1 Intel Xeon E7-4850 v2 (2300 MHz) 4 12 1024 Go 1*300Go SAS 6Gbit/s 15000tr/min + 2*1,2To SAS 6Gbit/s 10000tr/min total 27 - 104 784(1032) 6912 Go 30498 Go Stockage
Les volumes de stockage associés au cluster de calcul sont orientés vers la performance.
Solution de stockage en cluster Panasas ;
3 étagère PAS11 (1 Director Blade + 10 Storage Blades) sur ports 10 Gb ethernet
60 To de stockage brut sur chaque étagère (10 fois 2 disques de 3 To) ;
1 étagère PAS11 (11 Storage Blades) sur ports 10 Gb ethernet
66 To de staockage brut (11 fois 2 disques de 3 To) ;
alimentation électrique redondante et protégée par un onduleur ;
Utilisation du client Direct Flow (parallel NFS) sur les nœuds de calcul.
- +La sauvegarde -La sauvegarde
La perte de données est un phénomène souvent traumatisant pour l’utilisateur. C’est pourquoi il est important de sauvegarder les données les plus sensibles. Plusieurs outils et niveau de sauvegarde sont proposés par le Pôle Info.
Ce dernier prend en charge la sauvegarde des données stockées sur les serveurs et une partie des données stockées sur le cluster de stockage Panasas.
Ainsi, la résilience des homes directories (/panhome) des utilisateurs du cluster est assurée par :
un snapshot quotidien, avec la conservation de 8 snapshots en ligne ;
une sauvegarde incrémentielle quotidienne sur bande magnétique ;
une sauvegarde complète mensuelle sur bande magnétique ;
une sauvegarde hebdomadaire sur un serveur de disques délocalisé.
Les dépôts svn, les banques de données SQL, les sites web (pbil et lbbe) ainsi que les machines virtuelles sont sauvegardées de façon hebdomadaire soit sur bandes soit sur le serveur de disques.
En ce qui concerne les postes de travail, le Pôle Informatique met à disposition des espaces de sauvegarde centralisés (limité à 100 Go par machine) et des outils de sauvegarde permettant la mise en place de sauvegarde incrémentielles et planifiées. Ces outils sont :
l’utilitaire de sauvegarde "deja-dup" sous Ubuntu ;
le logiciel "Handy Backup Pro" sous Windows ;
l’application "Mathusalem" sous Mac OS.
L’utilisateur est responsable des sauvegardes de son ou de ses poste(s) de travail.
Membres
Responsable : | Siberchicot Aurélie IE UCBL |
- Delmotte Stéphane AI CNRS
- Duchemin Louis M2 UCBL
- El Filali Adil IE CNRS
- Humblot Lionel TCH UCBL
- Miele Vincent IR CNRS
- Penel Simon IE CNRS
- Spataro Bruno IR CNRS
- Veber Philippe IR CNRS
+Publications -Publications
Baudrot V, Veber P, Gence G, Charles S (2018)
Fit reduced GUTS models online: From theory to practice, Integrated environmental assessment and management, vol. 14 pp.625-630.
Kremer N, Koch EJ, El Filali A, Zhou L, Heath-Heckman EAC, Ruby EG, McFall-Ngai MJ (2018)
Persistent Interactions with Bacterial Symbionts Direct Mature-Host Cell Morphology and Gene Expression in the Squid-Vibrio Symbiosis, mSystems, vol. 3 pp.3496-3498.
Tidière M, Thevenot X, Deligiannopoulou A, Douay G, Whipple M, Siberchicot A, Gaillard JM, Lemaitre JF (2018)
Maternal reproductive senescence shapes the fitness consequences of the parental age difference in ruffed lemurs, Proceedings of The Royal Society B-Biological Sciences, vol. 285 pp.1-6.
Charles S, Veber P, Delignette-Muller ML (2017)
MOSAIC: a web-interface for statistical analyses in ecotoxicology, Environmental science and pollution research, vol. pp.1-8.
Chauve C, Rafiey A, Davin AA, Scornavacca C, Veber P, Boussau B, Szollosi G, Daubin V, Tannier E (2017)
MaxTiC: Fast ranking of a phylogenetic tree by Maximum Time Consistency with lateral gene transfers, Peer Community In Evolutionary Biology, vol. pp.1-18.
Delignette-Muller ML, Ruiz P, Veber P (2017)
Robust Fit of Toxicokinetic-Toxicodynamic Models Using Prior Knowledge Contained in the Design of Survival Toxicity Tests, Environmental science & technology, vol. 51 pp.4038-4045.
Delignette-Muller ML, Veber P (2017)
Response to Comment on "Robust Fit of Toxicokinetic-Toxicodynamic Models Using Prior Knowledge Contained in the Design of Survival Toxicity Tests", Environmental science & technology, vol. 51 pp.8202-8203.
Lima L, Sinaimeri B, Sacomoto G, Lopez-Maestre H, Marchet C, Miele V, Sagot MF, Lacroix V (2017)
Playing hide and seek with repeats in local and global de novo transcriptome assembly of short RNA-seq reads, Algorithms for Molecular Biology, vol. 12 pp.2-2.
Matias C, Miele V (2017)
Statistical clustering of temporal networks through a dynamic stochastic block model, Journal of the Royal Statistical Society: Series B-Statistical Methodology, vol. 79 pp.1119-1141.
Miele V, Matias C (2017)
Revealing the hidden structure of dynamic ecological networks, Royal Society Open Science, vol. 4 pp.170251-170251.
Siberchicot A, Bessy A, Gueguen L, Marais GAB (2017)
MareyMap Online: A User-Friendly Web Application and Database Service for Estimating Recombination Rates Using Physical and Genetic Maps, Genome biology and evolution, vol. 9 pp.2506-2509.
Siberchicot A, Julien-Laferrière A, Dufour AB, Thioulouse J, Dray S (2017)
adegraphics: An S4 Lattice-Based Package for the Representation of Multivariate Data, R Journal, vol. 9 pp.198-212.
Venner S, Miele V, Terzian C, Biemont C, Daubin V, Feschotte C, Pontier D (2017)
Ecological networks to unravel the routes to horizontal transposon transfers, PLoS Biology, vol. 15 pp.e2001536-e2001536.
Francois CM, Duret L, Simon L, Mermillod-Blondin F, Malard F, Konecny-Dupre L, Planel R, Penel S, Douady CJ, Lefebure T (2016)
No Evidence That Nitrogen Limitation Influences the Elemental Composition of Isopod Transcriptomes and Proteomes, Molecular Biology and Evolution, vol. 33 pp.2605-20.
Jauffrit F, Penel S, Delmotte S, Rey C, De Vienne DM, Gouy M, Charrier JP, Flandrois JP, Brochier-Armanet C (2016)
RiboDB Database: A Comprehensive Resource for Prokaryotic Systematics, Molecular Biology and Evolution, vol. 33 pp.2170-2172.
Kéfi S, Miele V, Wieters EA, Navarrete SA, Berlow EL (2016)
How Structured Is the Entangled Bank? The Surprisingly Simple Organization of Multiplex Ecological Networks Leads to Increased Persistence and Resilience, PLoS Biology, vol. 14 pp.e1002527-e1002527.
Le Bras Y, Collin O, Monjeaud C, Lacroix V, Rivals E, Lemaitre C, Miele V, Sacomoto G, Marchet C, Cazaux B, Zine El Aabidine A, Salmela L, Alves-Carvalho S, Andrieux A, Uricaru R, Peterlongo P (2016)
Colib`read on galaxy: a tools suite dedicated to biological information extraction from raw NGS reads, GigaScience, vol. 5 pp.9-9.
Lopez-Maestre H, Brinza L, Marchet C, Kielbassa J, Bastien S, Boutigny M, Monnin D, El Filali A, Carareto CM, Vieira C, Picard F, Kremer N, Vavre F, Sagot MF, Lacroix V (2016)
SNP calling from RNA-seq data without a reference genome: identification quantification differential analysis and impact on the protein sequence, Nucleic Acids Research, vol. 44 pp.e148-e148.
![]() | Miele V, Louvet V (2016) Calcul parallèle avec R, Edp sciences, 2016 |
Venner S, Siberchicot A, Pélisson PF, Schermer E, Bel-Venner MC, Nicolas M, Débias F, Miele V, Sauzet S, Boulanger V, Delzon S (2016)
Fruiting Strategies of Perennial Plants: A Resource Budget Model to Couple Mast Seeding to Pollination Efficiency and Resource Allocation Strategies, American Naturalist, vol. 188 pp.66-75.
Chatagnon A, Veber P, Morin V, Bedo J, Triqueneaux G, Semon M, Laudet V, d`Alche-Buc F, Benoit G (2015)
RAR/RXR binding dynamics distinguish pluripotency from differentiation associated cis-regulatory elements, Nucleic Acids Research, vol. 43 pp.4833-54.
Hellard E, Pontier D, Siberchicot A, Sauvage F, Fouchet D (2015)
Unknown age in health disorders: A method to account for its cumulative effect and an application to feline viruses interactions, Epidemics, vol. 11 pp.48-55.
Henri H, Cariou M, Terraz G, Martinez S, El Filali A, Veyssiere M, Duret L, Charlat S (2015)
Optimization of multiplexed RADseq libraries using low-cost adaptors, Genetica, vol. 143 pp.139-43.
Naughtin M, Haftek-Terreau Z, Xavier J, Meyer S, Silvain M, Jaszczyszyn Y, Levy N, Miele V, Benleulmi M S, Ruff M, Parissi V, Vaillant C, Lavigne M (2015)
DNA Physical Properties and Nucleosome Positions Are Major Determinants of HIV-1 Integrase Selectivity, PLoS One, vol. 10 pp.e0129427-e0129427.
Boivin T, Henri H, Vavre F, Gidoin C, Veber P, Candau J N, Magnoux E, Roques A, Auger-Rozenberg M A (2014)
Epidemiology of asexuality induced by the endosymbiotic Wolbachia across phytophagous wasp species: host plant specialization matters, Molecular ecology, vol. 23 pp.2362-75.
Delignette-Muller ML, Lopes C, Veber P, Charles S (2014)
Statistical handling of reproduction data for exposure-response modeling, Environmental science & technology, vol. 48 pp.7544-51.
Kon Kam King G, Veber P, Charles S, Delignette-Muller ML (2014)
MOSAIC_SSD: a new web tool for species sensitivity distribution to include censored data by maximum likelihood, Environmental toxicology and chemistry, vol. 33 pp.2133-9.
Merville A, Vallier A, Venner S, Siberchicot A, Fouchet D, Heddi A, Bel-Venner MC (2014)
Determining the instar of a weevil larva (Coleoptera: Curculionidae) using a parsimonious method, European Journal of Entomology, vol. 111 pp.567-573.
Miele V, Picard F, Dray S (2014)
Spatially constrained clustering of ecological networks, Methods in Ecology and Evolution, vol. 5 pp.771-779.
Rigaill G, Miele V, Picard F (2014)
Fast and Parallel Algorithm for Population-Based Segmentation of Copy-Number Profiles, Lecture Notes in Computer Science, vol. 8452 pp.248-258.
Sacomoto G, Sinaimeri B, Marchet C, Miele V, Sagot MF, Lacroix V (2014)
Navigating in a Sea of Repeats in RNA-seq without Drowning, Lecture Notes in Computer Science, vol. 8701 pp.82-96.
Daubin V, Penel S, Tannier E (2013)
L`ADN mémoire numérique du vivant, Pour la science, vol. 433 pp.103-108.
Julien-Laferrière A, Sacomoto G, Chikhi R, Scaon E, Parsons D , Sagot MF, Peterlongo P, Miele V, Lacroix V (2013)
New developments in KisSplice: Combining local and global transcriptome assemblers to decipher splicing in RNA-seq data, JOBIM, pp.1-6.
Siberchicot A, Dray S (2013)
Conference Report: Deuxièmes Rencontres R, The R Journal, vol. 5/2 pp.164-165.
Froissart L, Bernstein C, Humblot L, Amat I, Desouhant E (2012)
Facing multiple information sources while foraging on successive patches: how does a parasitoid deal with experience?, Animal Behaviour, vol. 83 pp.189-199.
Miele V, Penel S, Daubin V, Picard F, Kahn D, Duret L (2012)
High-quality sequence clustering guided by network topology and multiple alignment likelihood, Bioinformatics, vol. 28 pp.1078-1085.
Miele V, Penel S, Duret L (2011)
Ultra-fast sequence clustering from similarity networks with SiLiX, BMC Bioinformatics, vol. 12 pp.116-116.
Palmeira L, Penel S, Lotteau V, Rabourdin-Combe C, Gautier C (2011)
PhEVER: a database for the global exploration of virus-host evolutionary relationships, Nucleic Acids Research, vol. 39 pp.569-575.
Pellet J, Tafforeau L, Lucas-Hourani M, Navratil V, Meyniel L, Achaz G, Guironnet-Paquet A, Aublin-Gex A, Caignard G, Cassonnet P, Chaboud A, Chantier T, Deloire A, Demeret C, Le Breton M, Neveu G, Jacotot L, Vaglio P, Delmotte S, Gautier C, Combet S, Deleage G, Favre M, Tangy T, Jacob M, Andre P, Lotteau V, Rabourdin-Combe C, Vidalain PO (2010)
ViralORFeome: an integrated database to generate a versatile collection of viral ORFs, Nucleic Acids Research, vol. 38 pp.371-378.
Zanghi H, Picard F, Miele V, Ambroise C (2010)
Strategies for online inference of model-based clustering in large and growing networks, The annals of Applied Statistics, vol. 4 pp.687-714.
Penel S, Arigon A-M, Dufayard J-F, Sertier A-S, Daubin V, Duret L, Gouy M, Perrière G (2009)
Databases of homologous gene families for comparative genomics, BMC Bioinformatics, vol. 10 pp.s3-s3.
Picard F, Miele V, Daudin JJ, Cottret L, Robin S (2009)
Deciphering the connectivity structure of biological networks using MixNet, BMC Bioinformatics, vol. 10 pp.s17-s17.
Gouy M, Delmotte S (2008)
Remote access to ACNUC nucleotide and protein sequence databases at PBIL, Biochimie, vol. 90 pp.555-562.
Miele V, Vaillant C, d`Aubenton-Carafa Y, Thermes C, Grange T (2008)
DNA physical properties determine nucleosome occupancy from yeast to fly, Nucleic Acids Research, vol. 36 pp.3746-3756.
Navratil V, de Chassey B, Meyniel L, Delmotte S, Gautier C, André P, Lotteau V, Rabourdin-Combe C (2008)
VirHostNet: a knowledge base for the management and the analysis of proteome-wide virus-host interaction networks, Nucleic Acids Research, vol. 37 pp.661-668.
Navratil V, Penel S, Delmotte S , Mouchiroud D, Gautier C, Aouacheria A (2008)
DigiPINS: A database for vertebrate exonic single nucleotide polymorphisms and its application to cancer association studies, Biochimie, vol. 90 pp.563-569.
Studer A, Penel S, Duret L, Robinson-Rechavi M (2008)
Pervasive positive selection on duplicated and nonduplicated vertebrate protein coding genes, Genome Research, vol. 18 pp.1393-1402.
Zanghi H, Ambroise C, Miele V (2008)
Fast online graph clustering via Erdos–Rényimixture, Pattern Recognition, vol. 41 pp.3592-3599.
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Parasitic inhibition of cell death facilitates symbiosis, Proceedings of The National Academy of Sciences of The United States of America, vol. 104 pp.213-215.
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Un dispositif Web pour l`enseignement des mathématiques à l`université - quels impacts sur la performance et la motivation des étudiants ?, Sciences et Technologies de l`Information et de la Communication pour l`Education et la Formation, vol. 13 pp.277-312.
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A reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm for bacterial promoter motifs discovery, Journal of Computational Biology, vol. 13 pp.651-667.
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Polymorphix: a sequence polymorphism database, Nucleic Acids Research, vol. 33 pp.481-484.
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Tree pattern matching in phylogenetic trees: automatic search for orthologs or paralogs in homologous gene sequence databases, Bioinformatics, vol. 21 pp.2596-2603.
Kersey P, Bower L, Morris L, Horne A, Petryszak R, Kanz C, Kanapin A, Das U, Michoud K, Phan I, Gattiker A, Kulikova T, Faruque N, Duggan K, McLaren P, Reimholz B, Duret L, Penel S, Reuter I, Apweiler R (2005)
Integr8 and Genome Reviews: integrated views of complete genomes and proteomes, Nucleic Acids Research, vol. 33 pp.297-302.
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seq++: a package for biological sequences analysis with a range of Markov-related models, BioInformatics, vol. 21 pp.2783-2784.
Ney M, Nifle R, Charles S, Macedo-Rouet M, Humblot L, Batier C (2004)
Approche méthodologique pour faire évoluer la pédagogie en TD vers un apprentissage actif soutenu par des TICE, , vol. pp.541-548.
Charles S, Ney M, Mouchiroud D, Humblot L, Batier C (2003)
Un site web pour l`enseignement interdisciplinaire des Mathématiques en Biologie, EIAH (Environnement Informatique d`Apprentissage Humain), vol. pp.445-452.
David G, Blondeau K, Schiltz M, Penel S , Lewit-Bentley A (2003)
YodA from Escherichia coli is a metal-binding lipocalin-like protein, Journal of Biological Chemistry, vol. 278 pp.43728-43735.
Penel S, Morrison RG, Dobson PD, Mortishire-Smith RJ, Doig AJ (2003)
Length preferences and periodicity in beta-strands. Antiparallel edge beta-sheets are more likely to finish in non-hydrogen bonded rings, Protein engineering, vol. 16 pp.957-961.
Perrière G, Combet C, Penel S, Blanchet C, Thioulouse J, Geourjon C, Grassot J, Charavay C, Gouy M, Duret L, Deléage G (2003)
Integrated databanks access and sequence/structure analysis services at the PBIL., Nucleic Acids Research, vol. 31 pp.3393-3399.
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Cartographie génomique comparée chez les mammifères, Médecine Science, vol. 18 pp.767-774.
Bronner G, Spataro B, Gautier C (2002)
Comparative genomic mapping in mammals, Medecine Science, vol. 18 pp.767-774.
Bronner G, Spataro B, Page M, Gautier C, Rechenmann F (2002)
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