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.

Deep Finder est un outil d'analyse d'images développé pour aider les scientifiques à identifier et à classer des structures protéiques dans des données de microscopie cryo-électronique. Il est basé sur des algorithmes de deep learning et offre une interface graphique conviviale pour faciliter son utilisation. Deep Finder a été testé avec succès sur des données de tomographie cryo-électronique et a démontré une grande précision dans la détection et la segmentation de structures cellulaires.

Le kit du débutant est un projet dédié à la segmentation d'images biologiques et à l'analyse de données cellulaires. Il fournit des instructions d'installation et d'utilisation de Cellpose, un outil de segmentation d'images, sur différentes plateformes (Windows, Linux) et interfaces (Fiji, QuPath). Le projet vise à automatiser le traitement d'images et à faciliter l'analyse de données cellulaires pour les débutants en bio-image informatique.

Le projet PHINDaccess_epigenomics fournit des ressources et des outils pour l'analyse de données d'épigénétique, en particulier dans le contexte de la réprogrammation cellulaire. Il permet de comparer des données ChIP-seq et ATAC-seq acquises sur des cellules souches en deux conditions, avec ou sans réduction des niveaux de SUMO.

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.

Ce projet est une collection d'outils permettant l'analyse de données sur le dégradosome RNase J dans Helicobacter pylori. Il inclut des scripts pour la détection et le suivi de particules dans des images microscopiques, ainsi que pour la segmentation et la classification de noyaux cellulaires.

Le projet msd-track-processor est un plugin pour le logiciel d'analyse d'images bio Icy. Il permet de calculer la dispersion quadratique moyenne (MSD) des déplacements cellulaires à partir de données d'acquisition d'images.

Bibliothèque Python proposant des structures de données et algorithmes pour la représentation et manipulation de complexes cellulaires. Utile dans l'analyse et la modélisation de structures cellulaires, la simulation de comportements de cellules et la reconstruction 3D de structures biologiques.

Ce projet consiste en l'analyse de données d'imagerie cellulaire en temps réel, avec une expertise particulière dans l'extraction de lignées cellulaires et l'identification de cellules frontalières. Il offre également des fonctionnalités de conversion entre les temps d'acquisition et les temps ponctuels.

CADBIOM est un logiciel open source de modélisation permettant de donner un cadre formel à la modélisation de systèmes biologiques tels que les réseaux de signalisation cellulaire. Il est basé sur la sémantique des transitions surveillées et offre une interface graphique pour faciliter la conception et l'analyse de ces modèles.