GATB-CORE est une bibliothèque C++ hautes performances et à faible empreinte mémoire dédiée à l'analyse de données de séquençage à haut débit. Elle fournit des algorithmes efficaces pour la manipulation de jeux de données de grande taille sur des ordinateurs de bureau multi-cœurs, y compris des données de séquençage provenant de n'importe quel type d'organismes, tels que des bactéries, des plantes, des animaux et même des échantillons complexes (par exemple, des métagénomes).

CroCoDeEL est une plateforme dédiée à l'analyse de données métagénomiques dans le cadre de projets de recherche en biologie. Elle permet la gestion de projets, le partage de résultats entre chercheurs et offre des fonctionnalités avancées d'analyse de données.

Le pipeline GeneAnnotation est un outil d'analyse de génomes métagénomiques qui permet de prédire les séquences codantes dans les génomes et de les annoter fonctionnellement en utilisant les bases de données eggNOG. Il génère également des matrices d'abondance des gènes.

BIOCOM-PIPE est une pipeline d'analyse de métagénomique conçue pour caractériser les communautés microbiennes et étudier la diversité microbienne dans différents écosystèmes. Elle permet la reconstruction de génomes bactériens et fournit une analyse approfondie des données de séquençage.

MetagWGS est une pipeline d'analyse bioinformatique utilisant Nextflow pour le séquençage de génomes métagénomiques entiers. Il traite les données raw .fastq/.fastq.gz et/ou des assemblies (contigs) .fa/.fasta. Les modules du workflow comprennent le nettoyage et le filtrage des séquences, l'assemblage, l'annotation structurale et fonctionnelle des gènes.

Ce pipeline, écrit en Perl, permet l'analyse de fragments métagénomiques dans un arbre phylogénétique basé sur un génome central, afin d'identifier les espèces connues et inconnues appartenant à un clade phylogénétique défini. Cela permet de comprendre la distribution environnementale du clade d'intérêt.

Magneto est un pipeline automatisé pour l'analyse de données métagénomiques. Il permet la reconstruction de génomes microbiens, la classification taxonomique de séquences et l'assemblage de séquences métagénomiques.

Pipeline Snakemake pour exécuter growthpred sur un grand nombre de génomes, permettant l'analyse de métagénomes et la prédiction des temps de génération minimal et de température de croissance optimale pour les micro-organismes.

Simka est un outil d'analyse de données métagénomiques qui représente chaque jeu de données sous forme de spectre k-mère et calcule plusieurs distances écologiques classiques entre eux.