Ce projet est un workflow Snakemake dédié à l'analyse phylogénétique de familles de gènes. Il permet de construire des profils HMM (Hidden Markov Models) à partir d'alignements de séquences protéiques, de rechercher ces profils dans des protéomes, et de reconstruire des arbres phylogénétiques pour étudier les relations évolutives entre espèces. Les résultats incluent des alignements multiples, des arbres phylogénétiques et des statistiques associées, facilitant la comparaison des génomes et l'identification de gènes d'intérêt.

Ce projet propose un pipeline computationnel pour analyser les relations de synténie entre génomes de différentes espèces. Il permet d'identifier les orthogroupes (groupes de gènes issus d'un même ancêtre commun) et de construire des arbres phylogénétiques. Le pipeline intègre des outils pour aligner des séquences génomiques, détecter des blocs synteniques et visualiser les résultats via des outils comme Synvisio et Jbrowse. Il est particulièrement utile pour les chercheurs en génomique comparative travaillant sur des espèces végétales ou animales.

Ce projet permet de reconstruire les génomes ancestraux de plantes en analysant les relations entre chromosomes et orthogroupes de gènes. Il offre des outils pour identifier les blocs ancestraux conservés (CARs), valider les clusters génomiques et minimiser les événements de fission/fusion chromosomique. Les résultats sont utilisés pour comprendre l'évolution des génomes et faciliter la recherche translationnelle entre cultures.

GrAnnoT est un outil d'analyse génomique conçu pour transférer des annotations linéaires vers des graphes pangenomes et vice versa. Il permet d'étudier les relations entre génomes en produisant des alignements de gènes et des matrices de présence-absence. Utilisé dans la recherche en génomique, il facilite l'analyse comparative des génomes au sein de graphes pangenomes, essentiels pour comprendre la diversité génétique et les variations structurales.

PanACoTA est un outil logiciel dédié à la génomique comparative bactérienne à grande échelle. Il permet d'analyser des ensembles de génomes complets ou partiels pour effectuer des contrôles qualité, annoter uniformément les génomes, construire des pangénomes, identifier les génomes core ou persistants, aligner les familles de gènes et inférer des arbres phylogénétiques. Destiné aux chercheurs en microbiologie, il facilite l'étude des relations évolutives et fonctionnelles entre souches bactériennes.

Ce projet vise à reconstruire le génome ancestral des plantes pour aider à comprendre l'évolution des génomes et à identifier les gènes clés qui ont contribué à la diversification des espèces. Il permet d'analyser les relations entre chromosomes, de valider les clusters chromosomiques et de regrouper les orthogroupes.

Ce projet expérimental utilise l'outil Soot pour générer et analyser des graphes d'appel de code Java. Il permet de visualiser les relations entre méthodes et classes, facilitant ainsi l'optimisation, le débogage ou la compréhension de la structure d'un programme. Idéal pour les développeurs et chercheurs en génie logiciel.

Re-BERT est un projet d'extraction de relations entre entités dans du texte, utilisant différents types de modèles BERT. Il permet de détecter et d'extraire des relations spécifiques entre des entités nommées, telles que des personnes, des organisations ou des lieux, dans des données textuelles. Re-BERT est particulièrement utile pour l'analyse de données biomédicales, où il peut aider à identifier des relations entre des molécules, des gènes ou des maladies.

Bibliothèque de fonctions dédiée à la conversion de fichiers structurés (OBO, TSV, etc.) en données au format JSON-Graph. Elle permet de transformer des jeux de données biologiques ou génomiques en graphes pour une visualisation et une analyse simplifiées. Intégrée aux outils de la plateforme codev4graph, elle facilite l'étude des relations entre entités biologiques comme les gènes ou les protéines.

Orthofinder2JSON-Graph est un outil spécialisé dans la conversion des résultats d'Orthofinder au format JSON, optimisé pour une visualisation sous forme de graphes. Il transforme les données d'orthologie en structures accessibles, facilitant ainsi l'interprétation des relations entre protéines et espèces. Ce projet s'adresse principalement aux chercheurs en bioinformatique et en biologie évolutive souhaitant analyser et visualiser des ensembles de gènes orthologues.