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.

Met4J est une bibliothèque open source en Java dédiée à l'analyse structurale des réseaux métaboliques. Elle permet de manipuler, convertir et analyser des fichiers SBML, KEGG et TSV, tout en offrant des outils pour l'édition de réseaux métaboliques, le calcul de masses moléculaires et l'intégration de données omiques. Développée par la plateforme MetExplore, elle est utilisée en recherche biologique et métabolomique.

Le projet scaff10x vise à fournir des outils pour le développement et la documentation de recherches en biologie. Il permet la génération de modèles 3D, l'analyse de données génomiques à grande échelle et l'intégration de données multi-omiques pour une meilleure compréhension des systèmes biologiques.

Ce projet vise à intégrer et analyser des données omiques sur le peuplier, en utilisant des méthodes statistiques et des visualisations pour détecter des corrélations entre les différents types de données.

MetExploreViz 4 est une bibliothèque Vue dédiée à la visualisation de réseaux métaboliques. Elle permet aux chercheurs et biologistes de manipuler des réseaux sous forme de graphes, d'appliquer des styles personnalisés, de cartographier des données omiques et de partager leurs résultats via des liens HTML. Intégrée à l'écosystème MetExplore 3, elle facilite l'analyse et la compréhension des voies métaboliques.

Le projet cytopheno_omics a pour but d'analyser des données génomiques et multi-omiques pour identifier des biomarqueurs et fournir des insights biologiques. Il permet l'intégration et l'interprétation de différents types de données, telles que les données d'expression génique, de méthylation de l'ADN et de protéomique.

NMFProfiler est un outil dédié à l'intégration de données multi-omiques pour des échantillons organisés en groupes. Il permet d'identifier et de visualiser des signatures moléculaires distinctes entre les groupes, facilitant ainsi l'analyse comparative des profils biologiques. L'outil génère des matrices de contribution et des visualisations graphiques pour interpréter les résultats, aidant les chercheurs à comprendre les différences sous-jacentes entre les échantillons.

Meta-analyse de données multi-omiques pour explorer l'évolution du génome de la pomme après un doublement du génome complet. Les workflows d'analyse comprennent l'identification de blocs synténiques, l'analyse de la fractionation des gènes, l'analyse des loci de caractères quantitatifs, l'estimation des modèles d'évolution à l'aide de Ka/Ks, l'analyse de l'expression (RNA-seq), l'analyse des éléments transposables, l'analyse du méthylome (BS-DNAseq) et une analyse intégrative.

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.

TANGO est un outil de modélisation numérique conçu pour analyser et simuler les fermentations bactériennes dans la production fromagère. Il permet de réconcilier des données multi-omiques avec des réseaux métaboliques de trois espèces bactériennes clés : *P. freudenreichii*, *L. lactis* et *L. plantarum*. Le projet facilite l'optimisation des paramètres de fermentation et la compréhension des mécanismes d'interaction entre les bactéries, contribuant ainsi à améliorer les processus de fabrication des fromages.