Le Fshapes Tool Kit (fshapesTk) est une boîte à outils dédiée à l'analyse de formes fonctionnelles, c'est-à-dire des ensembles de points, courbes ou surfaces sur lesquels est défini un champ scalaire. Il permet de reproduire des études mathématiques avancées pour comparer, transformer ou analyser ces formes, notamment dans le cadre de recherches en mathématiques appliquées et en traitement de données géométriques.

Outil bioinformatique dédié à l'analyse des réseaux de co-expression de gènes (WGCNA). Il permet aux chercheurs en biologie et en génomique d'identifier des modules de gènes corrélés, d'étudier leurs relations fonctionnelles et de visualiser les résultats sous forme de réseaux. Utilisé principalement en recherche médicale et en biologie systémique pour comprendre les mécanismes moléculaires sous-jacents à des maladies ou des processus biologiques.

Scikit-fda est une bibliothèque Python dédiée à l'analyse de données fonctionnelles (FDA). Elle permet aux chercheurs et data scientists de manipuler, visualiser et modéliser des données sous forme de fonctions continues, comme des courbes ou des signaux. Intégrée à l'écosystème scientifique Python, elle facilite l'application de méthodes statistiques et d'apprentissage automatique adaptées à ce type de données.

Ce projet vise à évaluer la variabilité analytique dans les analyses de neuroimagerie fonctionnelle (fMRI) à grande échelle. Il explore différentes configurations de pipelines de traitement d'images cérébrales pour identifier les sources de variabilité dans les résultats. Les données proviennent de sujets de l'Human Connectome Project et sont analysées via des notebooks Jupyter. Les résultats sont présentés sous forme de graphiques et de figures pour une publication scientifique lors du congrès OHBM 2026.

Ce projet académique propose des laboratoires pratiques pour former les étudiants aux techniques de test logiciel. Il couvre les tests unitaires, fonctionnels, structurels et d'analyse de mutation. Les participants apprennent à détecter les erreurs, améliorer la robustesse du code et appliquer les standards de qualité. Les exercices sont conçus pour renforcer les compétences en développement logiciel et en assurance qualité.

Ce projet permet d'analyser et de visualiser les formations disponibles dans une région ou un établissement. Il offre des outils pour cartographier les lieux de formation, suivre leur évolution et faciliter l'orientation des utilisateurs. Les données sont organisées et présentées de manière accessible pour aider à la prise de décision dans le domaine de l'éducation et de la formation professionnelle.

RQL est un framework et un langage de requête dédié à la découverte de règles dans les bases de données. Il permet aux utilisateurs d'identifier des dépendances fonctionnelles, des règles d'association ou d'autres types de règles entre les données. Le projet propose une interface web pour formuler des requêtes SQL ou RQL et visualiser les règles générées, facilitant ainsi l'analyse et la compréhension des relations au sein des données.

Environnements RStudio et Cytoscape dédiés à des ateliers de formation en bioinformatique (ETBII-2023). Ces outils permettent aux participants d'effectuer des analyses statistiques avancées, de visualiser des données biologiques complexes et d'explorer les réseaux moléculaires. Les ateliers couvrent des thématiques comme l'analyse multivariée, la génomique et l'écologie fonctionnelle.

PHINDaccess_FUNOMICs est un projet dédié à la formation dans le domaine de l'annotation et de l'analyse fonctionnelle de données génomiques et épigénomiques. Il propose des tutoriels pratiques couvrant divers aspects de l'analyse fonctionnelle, tels que l'annotation fonctionnelle à l'aide de Gene Ontology et Kegg, l'analyse fonctionnelle avec GSEA, GREAT et methylGSA, l'analyse de données OMICs et l'analyse de réseaux.

GoGraphML est une bibliothèque Go dédiée à la création, la manipulation et la sérialisation de graphes au format GraphML. Elle permet d'associer des données fonctionnelles à chaque élément d'un graphe (nœuds, arêtes, graphes) pour enrichir les modèles de réseaux complexes. Utilisée pour représenter des structures directionnelles ou non, elle facilite l'analyse de données relationnelles comme les réseaux neuronaux ou les systèmes interconnectés.