JavaCL for Icy est un plugin dédié à l'analyse d'images biologiques, développé pour la plateforme Icy. Il permet d'exploiter les capacités de calcul des GPU via OpenCL directement depuis Icy, améliorant ainsi les performances des algorithmes de traitement d'images. Ce plugin est particulièrement utile pour les chercheurs en biologie qui ont besoin de traiter rapidement de grandes quantités d'images, comme des séquences de microscopie ou des jeux de données volumineux. Il s'intègre parfaitement dans l'écosystème Icy, un logiciel open source largement utilisé en bioimagerie.

Outil dédié à l'analyse et à la recherche de séquences génomiques. Il permet d'identifier des motifs spécifiques dans des fichiers de génomes de référence et de données de séquençage. Le projet facilite l'extraction de k-mers pour des études comparatives ou des analyses bioinformatiques, en optimisant les performances selon la taille des données traitées.

Ce projet automatise le traitement de fichiers génomiques en découpant des séquences FASTA et en exécutant des requêtes BLAST en parallèle. Il permet d'optimiser les analyses génomiques en réduisant le temps de calcul grâce à une parallélisation efficace sur des infrastructures de calcul haute performance comme SLURM. Destiné aux chercheurs et laboratoires en biologie moléculaire, il facilite l'exploration de grandes bases de données génétiques.

Pybamvisual est un outil dédié à l'analyse et à la visualisation de données issues de séquençage génomique. Il permet de comparer les performances de différents outils de cartographie de lectures longues en évaluant leur couverture nucléotidique. Les données extraites des fichiers BAM sont transformées pour générer des visualisations précises de la couverture à chaque position de la séquence de référence, facilitant ainsi l'interprétation des résultats.

BioAutoMATED est une plateforme d'apprentissage automatique (AutoML) dédiée à l'analyse de séquences biologiques. Elle intègre plusieurs méthodes AutoML dans un cadre unifié, offrant aux utilisateurs des techniques pertinentes pour l'analyse, l'interprétation et la conception de séquences biologiques. BioAutoMATED permet de prédire la régulation des gènes, les interactions peptide-médicament et l'annotation des glycanes avec une performance comparable à celle de modèles manuellement ajustés, mettant en évidence les caractéristiques séquentielles saillantes. En automatisant la modélisation des séquences, BioAutoMATED permet aux scientifiques de la vie de plus facilement intégrer l'apprentissage machine dans leur travail.

Ce projet vise à benchmarker deux versions de MiXCR et deux versions de Vidjil-algo sur plusieurs jeux de données simulés et réels, en analysant des séquences génomiques et en reconnaissant des réarrangements V(D)J. Il permet de comparer les performances de ces algorithmes en termes de temps d'exécution, de mémoire utilisée et de qualité des résultats.

Ce projet propose des outils pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes en utilisant des algorithmes génétiques et des méthodes de Monte Carlo. Il permet d'analyser des séquences de données, d'évaluer des solutions et de visualiser les performances des algorithmes pour aider à la prise de décision dans des contextes variés comme la logistique ou la planification.

AlienTrimmer est un outil en ligne de commande conçu pour filtrer rapidement les bases non fiables et les séquences d'oligonucléotides étrangers (comme les adaptateurs, amorces ou barcodes) dans les données de séquençage. Il améliore la qualité des lectures en supprimant les régions problématiques en 5' et 3', tout en optimisant les performances pour les données Illumina et nanopore. L'outil est largement utilisé en bioinformatique pour préparer les données avant l'analyse génomique.

Ce projet permet de simuler des données biologiques pour évaluer la performance de l'algorithme STOIC. Il génère des jeux de données artificiellement enrichis en caractéristiques de séquence, puis analyse leur co-expression. Les résultats sont utilisés pour valider la robustesse de la méthode dans différents scénarios. Les simulations couvrent plusieurs niveaux d'enrichissement et produisent des visualisations pour publication.

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).