Outil bioinformatique conçu pour identifier la liaison au sexe dans des données de séquençage haut débit issues de croisements contrôlés. Il permet aux chercheurs d'analyser les données génomiques des parents et de leur descendance afin de détecter des régions génétiques liées au sexe. Ce projet facilite les études en génétique et en biologie évolutive.

Outil spécialisé dans le démultiplexage de données génomiques au format FASTQ, utilisant des barcodes intégrés et des qualités de séquences pour attribuer chaque lecture à un échantillon avec une haute précision. Il prend en compte les erreurs de séquençage et les probabilités pour maximiser la fiabilité des résultats, idéal pour les analyses de séquençage haut débit.

Slitherine est un outil bioinformatique conçu pour identifier et analyser les différences significatives entre deux matrices de contact génomique. Il permet de comparer des données issues de séquençage haut débit, comme celles obtenues lors d'expériences de conformation chromosomique, afin de mettre en évidence des variations entre conditions biologiques. L'outil génère des rapports détaillés, des visualisations graphiques et des fichiers de résultats exploitables pour la recherche en génomique.

FqCleanER est un outil en ligne de commande conçu pour automatiser et simplifier le prétraitement standard des lectures de séquençage haut débit (HTS). Il permet d'appliquer huit étapes de nettoyage et d'amélioration des données génomiques, telles que la déduplication, le rognage, la fusion de lectures appariées, l'élimination des contaminants, la correction des erreurs de séquençage, la normalisation numérique et la réduction de la redondance. L'outil est particulièrement utile pour les chercheurs en génomique et en bioinformatique qui doivent préparer leurs données avant des analyses plus poussées.

Outil dédié à l'analyse de données de séquençage ARN à haut débit (RNA-seq) pour identifier les gènes dont l'expression est modifiée entre différentes conditions biologiques. Permet aux chercheurs en biologie computationnelle et en génomique de traiter des tableaux d'expression génique, de générer des visualisations statistiques et de produire des rapports automatisés pour faciliter l'interprétation des résultats expérimentaux.

Libhts est une bibliothèque Python et un ensemble d'outils dédiés au traitement et à l'analyse de données issues du séquençage haut débit. Elle permet aux chercheurs et bioinformaticiens de manipuler, convertir et visualiser des données génomiques complexes comme les fichiers BAM ou BigWig. L'outil facilite l'extraction de régions spécifiques, la génération de visualisations graphiques et l'automatisation de workflows pour des analyses génomiques avancées.

GAZODUC est un pipeline bioinformatique développé pour l'analyse de données génomiques, notamment utilisé à l'Institut du Thorax à Nantes. Il permet de traiter des séquences génomiques en utilisant des outils comme Nextflow pour automatiser des workflows complexes. Le projet facilite la gestion de données issues de séquençage haut débit et génère des résultats exploitables pour la recherche médicale et génétique.

Ce projet fournit un workflow automatisé pour préparer des génomes avant l'analyse de données de séquençage haut débit. Il standardise les données génomiques en générant des fichiers de configuration adaptés aux pipelines d'analyse bioinformatique. Le workflow permet d'intégrer des références génomiques spécifiques et de produire des structures de données compatibles avec les outils d'analyse en aval. Il est conçu pour être utilisé dans des environnements de recherche biomédicale, notamment dans des laboratoires spécialisés en génomique.

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.

Outil dédié à la simplification et à l'analyse des données de séquençage génomique. Il permet de réduire les reads d'un fichier BAM à leur extrémité 5' pour faciliter leur traitement et leur interprétation. Utilisé principalement dans les pipelines d'analyse bioinformatique, il optimise la gestion des données massives issues des technologies de séquençage haut débit.