AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
MassiveFold data for target T1206 - T242

[Lien vers la fiche source] MassiveFold data generated for [CASP16], in collaboration with [ CAPRI ]. 8040 predictions were generated for the target = 1005 x 8 sets of parameters. - a description of the setup can be found in `MassiveFold_CASP16_Abstract.pdf` - `README.txt` describes the contents of the main `MassiveFold.tar.gz` file - the main `MassiveFold.tar.gz file contains all the predictions, divided into 8 folders named after the conditions. It contains predictions as well as pickle files, sequence alignments, rankings and plots. The README.txt file describes the contents of this tar.gz. - the `only_pdbs_MassiveFold.tar.gz` is the result of the `gather_runs.py` script, without the pickle files. It contains a list of all the pdb files and ranking files with scores. - `gather_runs.py` allows to gather the runs, to use preferentially to the one included in the main `MassiveFold.tar.gz` at the time of the prediction phase, because it has been updated - `combined_scores.csv` file contains the CASP assessment for the target (from [https://predictioncenter.org/]) - `CAPRI_assessment.csv` file contains the CAPRI assessment for the target (from [https://www.capri-docking.org/assessment/]) - `CAPRI_scoring.pdb.gz` is a multi-pdbs containing all the MassiveFold predictions for the target. It was used for the CAPRI scoring phase.
MassiveFold data for target H1204 - T240

[Lien vers la fiche source] MassiveFold data generated for [CASP16], in collaboration with [ CAPRI ]. 8040 predictions were generated for the target = 1005 x 8 sets of parameters. - a description of the setup can be found in `MassiveFold_CASP16_Abstract.pdf` - `README.txt` describes the contents of the main `MassiveFold.tar.gz` file - the main `MassiveFold.tar.gz file contains all the predictions, divided into 8 folders named after the conditions. It contains predictions as well as pickle files, sequence alignments, rankings and plots. The README.txt file describes the contents of this tar.gz. - the `only_pdbs_MassiveFold.tar.gz` is the result of the `gather_runs.py` script, without the pickle files. It contains a list of all the pdb files and ranking files with scores. - `gather_runs.py` allows to gather the runs, to use preferentially to the one included in the main `MassiveFold.tar.gz` at the time of the prediction phase, because it has been updated - `combined_scores.csv` file contains the CASP assessment for the target (from [https://predictioncenter.org/]) - `CAPRI_assessment.csv` file contains the CAPRI assessment for the target (from [https://www.capri-docking.org/assessment/]) - `CAPRI_scoring.pdb.gz` is a multi-pdbs containing all the MassiveFold predictions for the target. It was used for the CAPRI scoring phase.
MassiveFold data for target H1202 - T238

[Lien vers la fiche source] MassiveFold data generated for [CASP16], in collaboration with [ CAPRI ]. 8040 predictions were generated for the target = 1005 x 8 sets of parameters. - a description of the setup can be found in `MassiveFold_CASP16_Abstract.pdf` - `README.txt` describes the contents of the main `MassiveFold.tar.gz` file - the main `MassiveFold.tar.gz file contains all the predictions, divided into 8 folders named after the conditions. It contains predictions as well as pickle files, sequence alignments, rankings and plots. The README.txt file describes the contents of this tar.gz. - the `only_pdbs_MassiveFold.tar.gz` is the result of the `gather_runs.py` script, without the pickle files. It contains a list of all the pdb files and ranking files with scores. - `gather_runs.py` allows to gather the runs, to use preferentially to the one included in the main `MassiveFold.tar.gz` at the time of the prediction phase, because it has been updated - `combined_scores.csv` file contains the CASP assessment for the target (from [https://predictioncenter.org/]) - `CAPRI_assessment.csv` file contains the CAPRI assessment for the target (from [https://www.capri-docking.org/assessment/]) - `CAPRI_scoring.pdb.gz` is a multi-pdbs containing all the MassiveFold predictions for the target. It was used for the CAPRI scoring phase.
MassiveFold data for target T1201 - T236

[Lien vers la fiche source] MassiveFold data generated for [CASP16], in collaboration with [ CAPRI ]. 8040 predictions were generated for the target = 1005 x 8 sets of parameters. - a description of the setup can be found in `MassiveFold_CASP16_Abstract.pdf` - `README.txt` describes the contents of the main `MassiveFold.tar.gz` file - the main `MassiveFold.tar.gz file contains all the predictions, divided into 8 folders named after the conditions. It contains predictions as well as pickle files, sequence alignments, rankings and plots. The README.txt file describes the contents of this tar.gz. - the `only_pdbs_MassiveFold.tar.gz` is the result of the `gather_runs.py` script, without the pickle files. It contains a list of all the pdb files and ranking files with scores. - `gather_runs.py` allows to gather the runs, to use preferentially to the one included in the main `MassiveFold.tar.gz` at the time of the prediction phase, because it has been updated - `combined_scores.csv` file contains the CASP assessment for the target (from [https://predictioncenter.org/]) - `CAPRI_assessment.csv` file contains the CAPRI assessment for the target (from [https://www.capri-docking.org/assessment/]) - `CAPRI_scoring.pdb.gz` is a multi-pdbs containing all the MassiveFold predictions for the target. It was used for the CAPRI scoring phase.
MassiveFold data for target H1229 - T274

[Lien vers la fiche source] MassiveFold data generated for [CASP16], in collaboration with [ CAPRI ]. 8040 predictions were generated for the target = 1005 x 8 sets of parameters. - a description of the setup can be found in `MassiveFold_CASP16_Abstract.pdf` - `README.txt` describes the contents of the main `MassiveFold.tar.gz` file - the main `MassiveFold.tar.gz file contains all the predictions, divided into 8 folders named after the conditions. It contains predictions as well as pickle files, sequence alignments, rankings and plots. The README.txt file describes the contents of this tar.gz. - the `only_pdbs_MassiveFold.tar.gz` is the result of the `gather_runs.py` script, without the pickle files. It contains a list of all the pdb files and ranking files with scores. - `gather_runs.py` allows to gather the runs, to use preferentially to the one included in the main `MassiveFold.tar.gz` at the time of the prediction phase, because it has been updated - `combined_scores.csv` file contains the CASP assessment for the target (from [https://predictioncenter.org/]) - `CAPRI_assessment.csv` file contains the CAPRI assessment of MassiveFold predictions for the target. The `chains` column that gives the chains involved in the interface was filled a posteriori from CAPRI generated files and is provided without any warranty. - `CAPRI_scoring.pdb.gz` is a multi-pdbs containing all the MassiveFold predictions for the target. It was used for the CAPRI scoring phase.
MassiveFold data for target H1229 - T274

[Lien vers la fiche source] MassiveFold data generated for [CASP16], in collaboration with [ CAPRI ]. 8040 predictions were generated for the target = 1005 x 8 sets of parameters. - a description of the setup can be found in `MassiveFold_CASP16_Abstract.pdf` - `README.txt` describes the contents of the main `MassiveFold.tar.gz` file - the main `MassiveFold.tar.gz file contains all the predictions, divided into 8 folders named after the conditions. It contains predictions as well as pickle files, sequence alignments, rankings and plots. The README.txt file describes the contents of this tar.gz. - the `only_pdbs_MassiveFold.tar.gz` is the result of the `gather_runs.py` script, without the pickle files. It contains a list of all the pdb files and ranking files with scores. - `gather_runs.py` allows to gather the runs, to use preferentially to the one included in the main `MassiveFold.tar.gz` at the time of the prediction phase, because it has been updated - `combined_scores.csv` file contains the CASP assessment for the target (from [https://predictioncenter.org/]) - `CAPRI_assessment.csv` file contains the CAPRI assessment for the target (from [https://www.capri-docking.org/assessment/]) - `CAPRI_scoring.pdb.gz` is a multi-pdbs containing all the MassiveFold predictions for the target. It was used for the CAPRI scoring phase.
Effect of high vapor pressure deficit on  oil palm seedlings

[Lien vers la fiche source] This data set investigates the genetic variability of oil palm responses to high VPD through two experiments conducted in 2020 and 2021. A set of six oil palm progenies was evaluated at an early growth stage for their responses to low and high VPD conditions. To isolate the effects of VPD from water soil deficit, the plants were grown in glasshouses with carefully monitored air temperature and humidity, alongside controlled irrigation to maintain non limiting soil moisture. We performed phenological, morphological, and ecophysiological measurements as well as biochemical and candidate gene expression analyses for each progeny to assess potential changes under the two VPD treatments.
REGISTRE DES ENTREES DES ARCHIVES MUNICIPALES ET COMMUNAUTAIRES DE BOURGES – 2023

Ce jeu de données contient l’enregistrement des entrées d’archives aux Archives municipales et communautaires de Bourges pour l’année 2023. Chaque entrée est catégorisée par type d’entrée, avec le nom du service producteur, l’activité, une description (grandes thématiques avec les typologies les plus rencontrées), le métrage linéaire, la volumétrie électronique, ainsi que les articles et objets s’y rapportant. A la suite à un travail de refonte de la gestion des services producteurs, il a été décidé à Bourges de gérer les producteurs par fonction (producteur générique), ce qui a facilité l’identification du domaine d’activité du producteur à partir de la liste établie par le SIAF. Les données proviennent de l’outil Avenio, et ont été retraitées avant publication : modification des dates en format ISO, requalification du mode d’entrée de « dépôt » en « autre », homogénéisation des descriptions et modification de la nature du support. Pour toute demande d’éclaircissement concernant le traitement des données ainsi publiées et les choix ainsi opérés, vous pouvez nous contacter à l’adresse suivante : archives.municipales@ville-bourgesplus.fr
REGISTRE DES ENTREES DES ARCHIVES MUNICIPALES ET COMMUNAUTAIRES DE BOURGES – 2024

Ce jeu de données contient l’enregistrement des entrées d’archives aux Archives municipales et communautaires de Bourges pour l’année 2024. Chaque entrée est catégorisée par type d’entrée, avec le nom du service producteur, l’activité, une description (grandes thématiques avec les typologies les plus rencontrées), le métrage linéaire, la volumétrie électronique, ainsi que les articles et objets s’y rapportant. A la suite à un travail de refonte de la gestion des services producteurs, il a été décidé à Bourges de gérer les producteurs par fonction (producteur générique), ce qui a facilité l’identification du domaine d’activité du producteur à partir de la liste établie par le SIAF. Les données proviennent de l’outil Avenio, et ont été retraitées avant publication : modification des dates en format ISO, requalification du mode d’entrée de « dépôt » en « autre », homogénéisation des descriptions et modification de la nature du support. Pour toute demande d’éclaircissement concernant le traitement des données ainsi publiées et les choix ainsi opérés, vous pouvez nous contacter à l’adresse suivante : archives.municipales@ville-bourgesplus.fr
Replication dataset for "hicream: a flexible framework to identify significantly different regions in Hi-C data"

[Lien vers la fiche source] Processed Hi-C matrices with 3D chromatine conformation data obtained by high-throughput sequencing, corresponding to the experiments used in the preprint "hicream: a flexible framework to identify significantly different regions in Hi-C data" by Jorge E., Hocking T.D., Neuvial P., Vialaneix N., and Foissac S. (2026). These matrices correspond to processed matrices of public datasets that were used in the article to benchmark a differential analysis method. Original datasets are further described in Section "Source de données".
貨物自動車運送事業データ（2025年度）

本データセットは2025年度のProject LINKSにおいて作成されました。 Project LINKS：https://www.mlit.go.jp/links/ 「貨物自動車運送事業データ」は、貨物自動車運送事業法第60条第1項に基づく貨物自動車運送事業報告規則（2条）に則り、管轄の運輸局へ提出される事業実績報告書や事業報告書等をもとに作成したデータです。 事業実績報告書（ファイル01）は奈良運輸支局管内の貨物自動車運送事業者を対象に、2023年度の報告書をデータ化しています。また、財務情報（ファイル02）も同じく、奈良運輸支局管内の事業者を対象に、2023年度の報告書および財務諸表等の添付資料をデータ化しています。ともに秘密保持や個人情報保護の観点から両データに対して統計化・階層化・秘匿化等の必要な処理を行っています。 ・対象地域(範囲)： 奈良運輸支局管内（ファイル01・02） ・対象期間 ： 2023年度（ファイル01・02） ・分類： 貨物自動車運送事業 ・提供者： 国土交通省 総合政策局 情報政策課 ・作成者： 国土交通省 総合政策局 情報政策課 ・連絡先情報 https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=tHnszZFsA028z7Rz1aWXotasmQEDOtZFgIPiX7cC2YFUQ1IxNlVJVjhDWVBFNUxPS1hCM1A3TFNGVi4u ・タイプ csv ・エンコーディング UTF-8
24 Station météo Colomiers ZI Enjacca

Ce jeu de données est issu du capteur n° 24 situé sur le site de la ZI Enjacca (Colomiers) qui fait parti d'un réseau de stations météo situées sur la métropole Toulousaine en vue d'étudier le phénomène d'Ilot de Chaleur Urbain (ICU)
PopArch An archaeological database to reveal the origin and early diffusion of the opium poppy in Europe and Southwest Asia

[Lien vers la fiche source] Archaeological opium poppy remains are the most reliable source of information for understanding the early history of the plant. Their compilation in a research database financed by the French National Research Agency (ANR-21-CE27-0006) makes it possible to propose scenarios of the origin and early dispersal of the plant from the Neolithic period to Roman times. Backed by crossdisciplinary research (geometry-morphometry and genetics of current/sub-current varieties), the aim of the project is to understand the early uses of the plant and beginning of varietal diversification, and will enhance the role of opium poppy in Europe's natural and cultural heritage.
Biodiversité et fonctionnement du lac Dziani Dzaha, Mayotte

[Lien vers la fiche source] Le lac Dziani à Mayotte est considéré comme un modèle actuel et vivant des écosystèmes marins datant du Précambrien (Cadeau et al., 2020). En effet, les études paléoenvironnementales ont montré que l'océan côtier de cette période était majoritairement peuplé de microorganismes : bactéries photosynthétiques (cyanobactéries) et hétérotrophes (archées et bactéries), avec des eaux oxiques en surface et anoxiques en profondeur. Le lac Dziani Dzaha présente ces mêmes caractéristiques, avec une biomasse phytoplanctonique élevée et stable qui atteint des valeurs extrêmes (400-600 µg Chla.L-1, depuis 2010), caractérisant cet écosystème comme eutrophe (Leboulanger et al., 2017). Une équipe scientifique pluridisciplinaire assure un suivi de cet écosystème original et unique depuis 2010, afin de comprendre son fonctionnement. En 2018, la naissance du volcan sous-marin Fani Maoré dans l'océan Indien à environ 50 km au SE de Mayotte (Feuillet et al., 2021 ; REVOSIMA) a eu des conséquences extrêmes sur le fonctionnement du lac Dziani Dzaha en lien avec des dégagements gazeux et l’augmentation de la concentration en CO2 dans le lac. Un autre événement majeur, le cyclone Chido (décembre 2014) et ses conséquences sur la biodiversité et le fonctionnement du lac, reste à documenter. Le projet DZIANI, soumis à l'AAP « suivis SEE-Life CNRS Ecologie-Environnement » est une opportunité pour les équipes scientifiques travaillant sur le lac depuis 2010 d’étudier - i) l’effet d’un stress environnemental, i.e. la crise sismo-volcanique ayant induit une augmentation des concentrations de CO2 dans le lac et, - ii) l’effet d’un stress ponctuel en 2024, i.e. le cyclone Chido résultant du dérèglement climatique. Le lac Dziani Dzaha est un laboratoire naturel pour l'étude des adaptations microbiennes ayant été soumis dans un temps très court à différents types de stress environnementaux (géologiques et climatiques), dans le contexte du changement global.
Electrification of the French automotive industry: modeling the influence of main parameters of the lithium extraction and electric vehicle industries

[Lien vers la fiche source] This study models the evolution of the French electric vehicles fleet depending on different parameters, such as production or recycling capacities, average lithium amount per vehicle, using system dynamics. Following the European Union's 2023 decision to ban internal combustion engine vehicles by 2035, France has focused on securing critical raw materials, including lithium, to support its electrification goals. The system dynamics model incorporates the target growth of the French electric vehicles fleet, lithium extraction from a newly established mine, and recycling rates mandated by European regulations. The results show that reaching the 2050 target is not the only issue: maintaining the fleet at a stable state is not evident if the three parameters mentioned above are not balanced. This study concludes that the European Union’s legal targets are not enough to ensure the perennity of the electric vehicles fleet.
Stations de mesures hydrométriques

Le suivi des débits des cours d'eau se structure autour d'un réseau de sites et de stations de mesure couvrant les principaux cours d'eau du territoire. "Un site hydrométrique est une portion de cours d'eau sur laquelle les débits sont homogènes. Il ne porte donc que des données de débit. Pour des facilités d'utilisation cartographique, il est ramené à un point et possède un jeu de coordonnées." ([définition du SCHAPI]) "Une station hydrométrique permet d'observer et de mesurer une grandeur spécifique liée à l'hydrométrie (hauteur et/ou débit). Il s'agit le plus souvent d'une échelle limnimétrique qui permet l'observation de la hauteur d'eau. La station est rattachée à un site hydrométrique." ([définition du SCHAPI]) Ce jeu de données est extrait de l'[Hydroportail ]piloté par le SCHAPI. Il rend compte des sites et stations hydrométriques sur le territoire concerné par un Contrat Territorial Eau (CT'eau) ou un SAGE à cheval sur les Pays de la Loire. Les codes INSEE de ces communes sont listés en pièce jointe. Il inclut les codes de références des sites et stations, ainsi que les valeurs de QMNA5 (colonne "value" en L/s) et QMNA5 normalisé (colonne "nomalizedValue" en L/s/km²) pour les points d'observation concernés. L'hydroportail met à disposition la [fiche méthodologique de calcul du QMNA ici.] La colonne "gestion" précise la DREAL gestionnaire du réseau dont fait partie le point d'observation. La colonne "usage" est spécifique à la DREAL Pays de la Loire et indique l'utilisation des mesures : suivi des étiages ou hydraulicité. Les données sources sont téléchargeable [ici] et font état des données actuelles au moment du téléchargement. Extraction et traitements fait par TEO en mars 2026. Pour plus d'informations sur la méthode de filtrage, nous contacter à l'adresse : contact@teo-paysdelaloire.fr
Points de collectes déchets

> Localisation des bornes enterrées et des points d'apport volontaire pour les ordures ménagères, les emballages, le verre, le textile, le papier et les déchets alimentaires sur les communes de Melun val Seine couvertes par le SMITOM-LOMBRIC (Syndicat Mixte Intercommunal de Traitement des Ordures Ménagères - Les Ordures Ménagères Bien Recyclées, Incinérées ou Compostées) (toutes les communes de Melun Val de Seine sauf lissy et limoges fourches) ainsi que le SIETOM77 (Syndicat Intercommunal d’Enlèvement et de Traitement des Ordures Ménagères) pour le communes des Lissy et Limoges-Fourches
Multispectral wood analysis dataset: X-ray, Terahertz, and visible light imaging

[Lien vers la fiche source] Dataset Description: Non-Destructive Wood Analysis This dataset provides a comprehensive exploration of wood properties through three distinct measurement methods: X-ray imaging, terahertz waves, and visible light imaging. The dataset encompasses a diverse range of wood samples, including 38 different species of softwoods, hardwoods, and tropical species sourced from regions such as Europe, Asia, North America and Africa. Data Generation and Processing: X-ray imaging was conducted using an industrial optical scanner equipped with a transmission X-ray imaging system. Terahertz measurements utilized a Frequency Modulated Continuous Wave radar with a frequency range between 110 GHz and 130 GHz. Additionally, all samples were photographed on all six faces using a standard printer scanner. Data File Details: The dataset is packaged in a compressed folder, "THz_XR_RGB_Wood_Dataset.zip," containing four subfolders for each measurement type: THz, X-ray, RGB and Specifications. The THz and X-ray subfolders include separate files for diverse and tropical wood samples, while the Specifications subfolders contain CSV files with sample details (dimensions and mass). The RGB subfolder houses color images of all faces of each sample. This dataset serves as a valuable resource for researchers exploring non-destructive imaging technologies, offering insights into the intricacies of wood structure and properties through varied measurement techniques.
Modèles Numériques d'Elévation - Pénestin / Plage de la Mine d'Or - 2018-->aujourd'hui

[Lien vers la fiche source] MNE de la plage et de la falaise de la Mine d'Or / Pénestin, issus de traitements photogrammétriques d'images drones - IGN69 - Dynalit . Par le Laboratoire Geo-Ocean de l'Université Bretagne Sud.
EDAM_ground_truth

[Lien vers la fiche source] Ground truth dataset of life sciences software, including 45 analyzed tools by experts. In total, 16 experts took part in the ground truth: 2 for Genetic Variant, 2 in Metagenomics, 3 in Phylogeny, 2 in Single Cell, 3 in Systems Biology and 4 experts in Bio-imaging, which includes the fields of Microscopy and Neuroimaging . A LLM (DeepSeek V3.1) was used to annotate the ground-truth data, and these annotations were reviewed and validated by experts. Those selected by the experts were incorporated into the expert–LLM consensus. The expert-LLM annotations from the tools are compared to those in bio.tools registry using the EDAM ontology. This ground truth are supported by the ShareFAIR. The dataset is also available on GitHub: https://github.com/ulysseLeclanche/EDAM_ground_truth.
Time-Series RGB Image Dataset of Wheat–Weed Interactions under Controlled Mesocosm Conditions

[Lien vers la fiche source] -This dataset provides high-resolution RGB images of wheat–weed interactions acquired under controlled mesocosm conditions, ensuring high reproducibility and limited environmental variability. -The data cover key wheat development stages from BBCH 12 (2-leaf stage) to BBCH 67 (anthesis), based on 11 acquisition dates, enabling the analysis of temporal dynamics in crop–weed competition. -The inclusion of multiple experimental treatments (wheat monoculture, wheat with one weed species, and wheat with two weed species combining contrasting competitiveness) enables the study of interspecific interactions and competition effects. -Four weed species with contrasting functional traits, densities, and competitive abilities are included, providing a relevant gradient for ecological and agronomic analyses. -The high spatial resolution (0.3 mm·px⁻¹) and top-down imaging configuration facilitate the development and evaluation of computer vision and machine learning approaches for plant detection, segmentation, and classification. -This dataset is relevant for research in agroecology, precision agriculture, and plant phenotyping, and can serve as a reference dataset for developing and validating image-based methods under controlled conditions.