Ce projet permet d'analyser la concentration de drogues dans des bactéries à partir d'images obtenues par microscopie à fluorescence. Il suit la méthode décrite par Julia et al. dans l'article « Spectrofluorimetric quantification of antibiotic drug concentration in bacterial cells for the characterization of translocation across bacterial membranes » publié dans Nature Methods en 2018. Le projet permet de traiter les images (enregistrement et segmentation des bactéries) et de stocker les données dans un fichier HDF. Un visualiseur utilisant des widgets Jupyter est ensuite utilisé pour analyser les données.

Ce projet fournit des workflows dédiés au traitement et à l'analyse de données de fluorescence X (XRF) pour des expériences scientifiques, notamment dans le domaine de la spectroscopie. Il permet aux chercheurs de traiter des cartes, mosaïques et piles de données XRF de manière reproductible et automatisée, en intégrant des outils comme Orange pour une analyse interactive. Les workflows sont conçus pour être utilisés dans des environnements de recherche, notamment au sein de grandes infrastructures comme l'ESRF.

Fluo est un outil de simulation numérique dédié à l'analyse et au traitement de signaux optiques, notamment pour des applications en fluorescence. Il permet de modéliser des mesures optiques, d'inverser des données expérimentales et d'optimiser des capteurs. Le projet est utilisé pour des simulations paramétriques et des analyses de données dans un cadre scientifique ou industriel.

Ce projet propose un ensemble de plugins pour PyMoDAQ dédiés aux mesures de FLIM (Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy). Il permet d'acquérir et d'analyser des données de durée de vie de fluorescence en combinant la technique TCSPC (Time-Correlated Single Photon Counting) avec des platines de positionnement xy. Ces outils sont principalement utilisés dans le domaine de la microscopie avancée pour des applications en biologie, physique ou science des matériaux.

Fisx est une bibliothèque et un outil dédié à la simulation et à l'analyse de spectres de fluorescence X. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de modéliser des matériaux et de prédire leurs spectres d'émission, facilitant ainsi l'interprétation des données expérimentales issues de techniques comme la spectroscopie X. Utilisé dans des environnements scientifiques, il contribue à l'avancement de la recherche en science des matériaux et en physique.

MoSCa est une suite de modules Python conçus pour faciliter l'intégration et le contrôle des détecteurs spectraux 1D, comme les capteurs de fluorescence, dans des systèmes de laboratoire. Il fournit une interface commune et des fonctionnalités standardisées pour simplifier la gestion de divers dispositifs scientifiques, permettant une collecte et une analyse centralisées des données.

Outil dédié au traitement et à l'analyse de données issues de la fluorescence X, permettant aux chercheurs et ingénieurs de transformer des spectres bruts en informations exploitables. Il facilite l'automatisation des workflows expérimentaux et la visualisation des résultats pour des applications en science des matériaux, chimie ou physique.

PyMca5 est un logiciel open source dédié à l'analyse et à la visualisation de spectres de fluorescence X, principalement utilisé dans le domaine de la recherche scientifique. Il permet de traiter des données issues de sources de rayonnement synchrotron, facilitant ainsi l'interprétation des résultats expérimentaux pour les scientifiques et les ingénieurs.

Zellige est un outil logiciel dédié à l'extraction automatisée de surfaces multiples et variées à partir d'images 3D acquises par microscopie de fluorescence. Il permet de segmenter et projeter plusieurs surfaces d'intérêt dans un même volume, même en présence de textures, contrastes ou inclinaisons variables. Conçu pour les biologistes et chercheurs, il facilite l'analyse quantitative des tissus épithéliaux en générant des projections 2D précises à partir de données 3D complexes.

Ce projet est un tutoriel sur l'utilisation de PyMca pour analyser des données de fluorescence XRF obtenues sur la ligne de lumière SIRIUS. Il contient des instructions sur la façon de récupérer et d'analyser les données à partir du fichier data_PyMca/files.zip.