Ce pipeline d'analyse utilise Snakemake pour le traitement de données RNAseq et la détection de gènes différentiellement exprimés. Il prend en charge les données paired-end provenant d'un séquenceur Illumina HiSeq et utilise des outils tels que prinseq, cutadapt, STAR, HTSeq, DESeq2 et ClusterProfiler.

Le pipeline RNASeq est un outil d'analyse de données de séquençage RNA. Il permet de prétraiter les lectures, de vérifier leur qualité, de les mapper sur un génome de référence et de générer une table de comptage de gènes.

Outil d'analyse de données RNAseq comprenant des notebooks pour la primary et secondary analysis, l'annotation fonctionnelle et la gestion de pipelines avec Snakemake. Permet l'analyse de données d'expression génique et l'identification de gènes différentiellement exprimés.

Le projet rnaseq est un workflow optimisé pour l'analyse de données RNA-seq, utilisant des conteneurs Singularity pour les logiciels et le langage de description de workflow Nexflow. Il permet l'alignement de génomes et la quantification de transcrits, avec une optimisation des ressources informatiques et une utilisation sur une ferme informatique avec un scheduler Slurm.

L'atelier a pour objectif d'intégrer et d'analyser des données omiques hétérogènes via des approches statistiques en s'appuyant sur les packages R MOFA2 et mixOmics. Deux cas d'étude sont proposés, l'un sur des données métabolomiques et transcriptomiques de deux variétés de colzas soumises à un stress hydrique et parasitique, et l'autre sur des données RNAseq et metabarcoding (16S et 18S) d'une autre variété de colzas.

FLORA est un workflow FAIR et évolutif permettant l'analyse de données RNAseq du projet AMOCYST en utilisant des outils et des méthodes statistiques de pointe en transcriptomique pour effectuer des analyses reproductibles avec Nextflow. Le workflow commence par le traitement des lectures RNAseq brutes en utilisant Rcorrector pour la correction. Ensuite, les lectures non corrigées sont supprimées à l'aide d'un script Python. La contamination rRNA est également supprimée en utilisant Bowtie2 et la base de données SILVA avant un processus de filtrage de la qualité des lectures en utilisant Trim Galore. Enfin, l'assemblage du transcriptome est effectué en utilisant Trinity.

Ce projet est une formation sur l'utilisation de Nextflow et nf-core pour l'analyse de données biologiques. Il fournit des pipelines de best-practice pour différentes applications telles que RNAseq, BSseq, Hi-C, annotation, etc. Le projet est basé sur Nextflow, qui est un langage de programmation conçu pour gérer les workflows informatiques et un logiciel qui peut exécuter un workflow sur n'importe quelle infrastructure. Il permet une exécution évolutive et reproductible des workflows scientifiques en emballant toutes les dépendances logicielles dans des conteneurs.

RNAja est un pipeline écrit en snakemake destiné à l'analyse de données RNAseq, à la réalisation d'une analyse différentielle d'expression et à la génération d'un rapport au format Rmarkdown. Les résultats sont compatibles avec la base de données diffexDB.

RFLOMICS est un package R et une interface Shiny dédiés à l'analyse de données omiques multi-niveaux dans un cadre statistique d'intégration verticale. Il supporte jusqu'à trois types de données omiques : RNAseq, protéomiques et métabolomiques.

Pipeline permettant d'analyser l'expression génique et la spécificité de l'expression génique des organites (C-to-U édition de l'ARN, épissage et traitement) à partir des données RNAseq. Il effectue des étapes de cartographie et de comptage et une analyse différentielle pour l'expression génique, l'épissage et l'édition.