Le projet deep-sequoia est un outil d'analyse de données génétiques dédié à la recherche en bio-informatique. Il permet le traitement et l'interprétation de données massives issues de séquençage à haut débit.

La plateforme Vidjil est composée de deux parties principales : Vidjil-algo et une application web. Vidjil-algo analyse les données de séquençage à haut débit pour extraire les jonctions V(D)J et les regrouper en clones. L'application web permet la visualisation et l'analyse interactive des clones et de leur évolution dans le temps dans un contexte de suivi de la maladie résiduelle minimale ou d'étude immunologique. Elle peut également être liée à une base de données de échantillons, d'expériences et de patients pour le stockage des données et des métadonnées, l'exécution de logiciels RepSeq et la sauvegarde d'annotations directement depuis l'application web.

La plateforme Vidjil est composée de deux parties principales : Vidjil-algo et une application web. Vidjil-algo permet d'extraire des jonctions V(D)J et de les regrouper en clones à partir de données de séquençage à haut débit. L'application web permet la visualisation et l'analyse interactives des clones et de leur suivi dans le temps dans un contexte de suivi de la maladie résiduelle minimale ou d'étude immunologique. Elle peut être liée à une base de données de échantillons, d'expériences et de patients permettant le stockage de données et de métadonnées séquence, l'exécution de logiciels RepSeq et la sauvegarde d'annotations directement depuis l'application web.

Le Genome Analysis Toolkit (GATK) est un ensemble d'outils en ligne de commande permettant d'analyser des données de séquençage haut débit, avec un accent particulier sur la découverte de variations. Les outils peuvent être utilisés individuellement ou enchaînés dans des workflows complets. Ce dépôt contient une version spécifique de GATK (4.1.4.1) installée dans un environnement Miniconda3 et empaquetée dans un conteneur Singularity.

GATB-CORE est une bibliothèque C++ hautes performances et à faible empreinte mémoire dédiée à l'analyse de données de séquençage à haut débit. Elle fournit des algorithmes efficaces pour la manipulation de jeux de données de grande taille sur des ordinateurs de bureau multi-cœurs, y compris des données de séquençage provenant de n'importe quel type d'organismes, tels que des bactéries, des plantes, des animaux et même des échantillons complexes (par exemple, des métagénomes).

KisSplice est un outil permettant l'analyse de données de séquençage à haut débit d'ADN. Il permet la reconstruction de génomes à partir de données de séquençage et la détection de variants structuraux dans des génomes. Il est basé sur l'algorithme de recherche d'isomères de sous-graphes et permet une analyse efficace et précise des données de séquençage.

RANOMALY est un package R dédié à l'analyse de la diversité microbienne. Il permet de traiter et d'interpréter des données issues de séquençage à haut débit, en particulier pour les gènes 16S et ITS. Il intègre des méthodes statistiques avancées et des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter et caractériser les espèces microbiennes présentes dans un échantillon.

Le projet seascape_course_cloud est une plateforme d'analyse de données génomiques marines. Il permet aux utilisateurs de traiter et d'analyser des données de séquençage à haut débit pour détecter des structures populationnelles chez les organismes marins et construire des cartes génétiques pour l'étude des paysages.

InfraPhenoGrid est une infrastructure dédiée à la gestion des données produites par les plates-formes de phénotypage végétal à haut débit. Elle permet d'utiliser des workflows scientifiques distribués sur une grille de calcul pour analyser les jeux de données massifs et complexes issus de ces plates-formes, avec pour objectif d'extraire des connaissances utiles en contexte de changement climatique et de sécurité alimentaire.

Le package gatk4 version 4.1.9.0 est un ensemble d'outils en ligne de commande pour l'analyse de données de séquençage haut débit, avec un accent particulier sur la découverte de variantes. Les outils peuvent être utilisés individuellement ou enchaînés dans des workflows complets. L'installation du package est effectuée via Miniconda3 V4.7.12, et les exécutables sont disponibles dans /opt/miniconda/bin et dans le PATH. Un conteneur Singularity est également disponible pour faciliter le déploiement et l'exécution de l'outil.