Ce projet permet de reproduire des expériences visant à détecter des réinitialisations dans les réseaux de régulation génique à partir de données d'expression génique unicellulaire. Il fournit des outils pour analyser des jeux de données biologiques et générer des visualisations associées, facilitant ainsi la recherche en biologie computationnelle et en génomique.

MetExplore 3 Java est une plateforme dédiée à l'analyse et à l'exploration des réseaux métaboliques. Elle permet aux chercheurs et biologistes de charger, visualiser et analyser des données issues de bases de données biologiques comme KEGG ou ChEBI. L'outil facilite l'intégration de réseaux métaboliques, la comparaison de voies métaboliques et la gestion de collections de données pour des études en métabolomique et biologie des systèmes.

Ce projet vise à identifier des sous-réseaux métaboliques pertinents dans des réseaux biologiques complexes. Il combine des approches de programmation logique pour modéliser les interactions biologiques et de programmation linéaire pour optimiser la détection de motifs métaboliques. L'objectif est d'aider les chercheurs en biologie systémique à comprendre et analyser les voies métaboliques de manière automatisée et reproductible.

Outil dédié à l'analyse des réseaux métaboliques pour déterminer les niches métaboliques d'organismes biologiques. Il permet de calculer des volumes de niche, d'optimiser des flux métaboliques et d'extraire des données structurées à partir de modèles SBML. Utilisé principalement en bioinformatique et biologie systémique pour étudier les capacités métaboliques des cellules ou organismes.

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.

Plateforme dédiée à l'analyse et à la visualisation de données génomiques et biologiques. Elle permet aux chercheurs de collaborer, d'explorer des réseaux d'opérons et de protéines, et de publier leurs résultats sous forme de visualisations interactives. Intégrée à des outils bioinformatiques, elle facilite la compréhension des interactions moléculaires et la génération de rapports scientifiques.

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.

Outil dédié à l'analyse et au mappage flexible d'identifiants de métabolites ou de lipides identifiés par métabolomique ou lipidomique vers des réseaux métaboliques. Basé sur l'ontologie ChEBI, il permet de faire correspondre des molécules précises à des descriptions plus génériques dans les réseaux, facilitant ainsi l'intégration et l'interprétation des données biologiques complexes.

Outil bioinformatique dédié à l'analyse des réseaux métaboliques cellulaires. Il permet de calculer les modes de flux élémentaires (EFM) en utilisant la programmation par ensembles-réponses (ASP) et la programmation linéaire. L'outil intègre des contraintes biologiques pour identifier des voies métaboliques d'intérêt, notamment dans des contextes comme la biologie systémique ou la biotechnologie industrielle. Il facilite l'exploration des réseaux métaboliques à grande échelle pour des applications en recherche fondamentale ou appliquée.

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.