Ce projet vise à rassembler des ressources et des outils utiles pour l'analyse de données de cellules simples. Il fournit des liens vers des bases de données telles que l'Atlas d'expression de cellules simples de l'EBI et PanglaoDB, ainsi que des outils d'analyse tels que Seurat, Monocle et SCENIC Suite. Ces outils permettent l'analyse, la visualisation et l'interprétation des données d'expression génique à l'échelle cellulaire unique, ainsi que l'inférence des réseaux de régulation des gènes et l'identification des sous-types cellulaires.

Projet dédié à l'analyse et à la visualisation de données de cellules uniques, principalement utilisé en biologie cellulaire et génomique. Il permet aux chercheurs de traiter, interpréter et partager des données complexes issues de séquençage à haut débit. L'outil facilite la compréhension des mécanismes cellulaires et contribue à des avancées scientifiques dans le domaine de la biologie.

Outil dédié à l'analyse et à la discrimination de stades de développement à partir de données RNA-Seq issues de cellules uniques. Permet aux chercheurs en biologie moléculaire d'identifier et de comparer des profils d'expression génique entre différents états cellulaires, facilitant ainsi la compréhension des mécanismes biologiques sous-jacents.

Application de bureau dédiée à l'analyse de données de cellules uniques, permettant aux chercheurs et biologistes de traiter, visualiser et interpréter des résultats expérimentaux complexes. L'outil facilite l'exploration de données génomiques et biomédicales pour accélérer les découvertes scientifiques dans des domaines comme la génomique ou la biologie cellulaire.

Outil dédié à l'analyse de données de séquençage ARN à cellule unique (scRNA-seq). Permet le traitement primaire et secondaire des données, incluant la détection de doublets cellulaires, l'installation d'environnements bioinformatiques et l'intégration de pipelines d'analyse. Utilisé principalement dans la recherche biomédicale et la génomique.

Outil de visualisation dédié à l'analyse de données issues du séquençage ARN à haut débit en cellule unique (single-cell RNA-seq). Il permet aux chercheurs en biologie et en cancérologie de visualiser et d'explorer interactivement des résultats complexes, facilitant ainsi l'interprétation des données et la génération d'hypothèses pour des études sur le myélome multiple et d'autres pathologies.

SingleCellClass est un projet dédié à l'analyse de données de séquençage d'ARN à l'échelle de cellules uniques. Il permet de filtrer, normaliser et réduire les dimensions de données de séquençage, ainsi que d'identifier des types cellulaires à partir de gènes marqueurs. Le projet est basé sur des notebooks Jupyter et utilise des outils tels que RISE pour une présentation interactive.

SingleCellNormalize est une solution dédiée à la normalisation des données issues du séquençage ARN à cellule unique. Elle permet de filtrer les données pour éliminer les artefacts et corriger les biais liés aux différences de lots expérimentaux. Cet outil facilite l'analyse comparative des profils d'expression génique entre cellules, essentiel pour la recherche en biologie cellulaire et la compréhension des mécanismes biologiques.

SingR est une application de bureau conçue pour faciliter l'analyse et la visualisation de données de séquençage ARN à cellule unique (scRNA-seq). Elle permet aux chercheurs, même sans compétences en programmation, d'explorer des jeux de données, de vérifier les contrôles qualité, de visualiser les clusters cellulaires, d'identifier les gènes différentiels et d'analyser les voies biologiques enrichies. L'outil propose des interfaces intuitives pour générer des graphiques personnalisables et téléchargeables, ainsi que des analyses statistiques intégrées pour interpréter les résultats biologiques.

Ce projet décrit comment utiliser le logiciel CellRanger de 10x Genomics pour le démultiplexage, l'alignement et l'analyse de données d'expression génique à partir de cellules uniques, adapté à l'environnement du supercalculateur BiRD.