DeepSTR est un projet d'analyse et de prédiction de l'impact fonctionnel des variations du génome, en particulier les variations répétitives (STR). Il inclut des algorithmes de machine learning et de fouille de données pour détecter des motifs dans les séquences d'ADN et prédire leur impact sur la régulation génique.

T-repeats est un projet d'analyse et de prédiction de motifs répétés dans l'ADN. Il permet également d'étudier l'impact de variantes cliniques sur ces motifs et de visualiser des données à partir de fichiers BED.