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.

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 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.

BioFlow est un plugin pour le logiciel d'analyse d'images bio médicales Icy, développé par des membres ou anciens membres de l'unité d'analyse d'images biologiques de l'Institut Pasteur. Il permet de mesurer les vitesses, la pression et les forces à l'intérieur des cellules en utilisant des données de microscopie vidéo 2D ou 3D.

Le projet Micromator est un logiciel open source et flexible dédié à la microscopie réactive. Il offre des créateurs d'événements polyvalents et généraux, ainsi qu'une analyse de données et un module de contrôle de machines microfluidiques. Le logiciel Segmator, indépendant ou intégré à Micromator, permet la segmentation et le suivi d'images en temps réel.

Ce projet fournit des classes de base pour le suivi des cellules en microscopie, permettant l'analyse et la visualisation de données biologiques.