Ce projet est un workflow d'annotation structurale automatique des génomes écrit en Snakemake. Il utilise deux outils pour l'annotation : BRAKER et AUGUSTUS. Les éléments répétitifs du génome sont masqués avant l'annotation. Ce workflow peut également effectuer un assemblage d'Illumina avec ABySS en utilisant différentes valeurs de k-mer.

EffiCAZ is a tool for annotating pathogenicity factors in fungi, including effectors and cazymes. It uses machine learning algorithms to predict the function of these factors and provide insights into the mechanisms of fungal pathogenicity.

PodiumASM est une pipeline Snakemake open-source, évolutive, modulable et traçable, conçue pour comparer plusieurs assemblages de génomes à longues lectures obtenus à partir de divers outils d'assemblage. Ce workflow permet de choisir le meilleur assemblage parmi toutes les possibilités.

Ce projet rassemble les données et les scripts nécessaires pour effectuer une Analyse FactorielleMultiple sur les variables de sites potentiels de reproduction et les variables d'landscapes urbains, ainsi que pour prédire les sites potentiels de reproduction de moustiques Aedes sur l'île de Cayenne en utilisant des forêts aléatoires.

FOTOTEX est une implémentation Python de l'algorithme FOTO permettant la caractérisation et la comparaison de textures. Il s'agit d'une méthode d'ordonnancement textural basée sur la décomposition spectrale de Fourier, décrite dans l'article de Pierre Couteron, Nicolas Barbier et Denis Gautier en 2006.

Ensemble de fonctions pour l'analyse et la visualisation de données génomiques. Permet la gestion et l'interprétation de données de séquençage grâce à une collection d'outils spécialisés.

LS-SSDDv1.0 is a Large-Scale SAR Ship Detection Dataset for small ship detection under large-scale backgrounds. It contains 15 large-scale SAR images with ground truths labeled by SAR experts, using Automatic Identification System (AIS) and Google Earth as references. The large-scale images are divided into 9,000 sub-images for network training convenience, facilitating subsequent detection result presentation in large-scale SAR images.

The metagenomic-sample-generator project is a tool for creating synthetic metagenomic samples, allowing researchers to simulate microbial communities and generate customized datasets for training algorithms. It offers a user-friendly interface and can generate samples with specific characteristics, such as abundance distributions and error profiles.

Ce projet vise à comparer plusieurs outils permettant d'identifier les cytosines méthylées dans des données fast5. Après avoir exécuté ces outils sur un jeu de données test d'Arabidopsis thaliana, une analyse comparative a été réalisée en termes de détection par sites. Il a été conclu que DeepSignalPlant était le plus performant. Ce dépôt contient des scripts permettant d'exécuter DeepSignalPlant et de générer des statistiques à partir de ses résultats.

Le projet ngsanalysisjupyter est une application web basée sur Jupyter Notebook qui permet aux utilisateurs de créer et partager des documents contenant du code, des équations, des visualisations et du texte. Les utilisateurs peuvent choisir parmi différents stacks Jupyter pour l'analyse de données en biologie, y compris des outils tels que BWA, SAMtools, GATK, Minimap2, Sniffles et sNMF.