Merci de votre intérêt pour contribuer au projet Molecular Arrest Framework !
- Ajout de nouveaux composés avec données pharmacologiques complètes (K_d, τ, t_onset, EC₅₀) et PMIDs sources
- Corrections de bugs dans le code Python/R (avec tests)
- Améliorations documentation (clarifications, exemples, traductions)
- Suggestions de métriques additionnelles (avec justification théorique)
- Validation expérimentale des prédictions (données primaires requises)
- Changements majeurs aux métriques (API, EMC, NCR, AKR, PARI)
- Modifications des seuils (Level 1/2/3)
- Ajout de nouvelles dépendances logicielles
- Données sans sources (PMIDs obligatoires)
- Modifications rétrospectives des résultats publiés
- Composés sans cibles moléculaires clairement identifiées
git clone https://github.com/VOTRE_USERNAME/arrest-molecules.git
cd arrest-molecules
git checkout -b feature/votre-contribution- Suivre style Python PEP 8, R tidyverse
- Ajouter docstrings/commentaires en français ou anglais
- Tester localement :
python Data_Package_FAIR2/Python_Code_API_Monte_Carlo.py --all
- Messages clairs :
feat:,fix:,docs:,refactor: - Atomiques (1 changement logique par commit)
- Titre descriptif
- Description : contexte, changements, tests effectués
- Lier issues si applicable :
Fixes #123
- Sources : PMIDs pour chaque valeur pharmacologique
- Format : CSV UTF-8, colonnes standardisées
- Validation : Plages valides (K_d 0.001-100000 nM, etc.)
- Tests : Résultats reproductibles (seed=42 par défaut)
- Documentation : Docstrings pour fonctions publiques
- Style : PEP 8 (Python), tidyverse (R)
- Clarté : Éviter jargon sans définition
- Exemples : Code exécutable inclus
- Références : Liens vers littérature pertinente
Questions : tommy.lepesteur@hotmail.fr
Issues : https://github.com/Mythmaker28/arrest-molecules/issues
Délai de réponse : 7 jours ouvrables
En contribuant, vous acceptez que vos contributions soient publiées sous :
- Données : CC-BY 4.0
- Code : MIT License
Les contributeurs seront listés dans README.md et reconnus dans les publications futures (co-authorship si contribution substantielle : >10 nouveaux composés avec validation).
Merci de votre contribution à la science ouverte ! 🚀