PLMdetect est un outil développé depuis 2010 permettant la détection de motifs sur-représentés à une distance spécifique du site de démarrage ou d'arrêt de la transcription dans des séquences d'ADN. Il a été utilisé dans plusieurs études pour l'analyse de régions promotrices de gènes et la recherche de motifs impliqués dans la régulation de la transcription.

DeepSTR est un projet d'analyse et de prédiction de l'impact fonctionnel des variations du génome, en particulier les variations répétitives (STR). Il inclut des algorithmes de machine learning et de fouille de données pour détecter des motifs dans les séquences d'ADN et prédire leur impact sur la régulation génique.

Ce projet permet d'aligner et comparer des séquences d'ADN, facilitant ainsi la recherche de similarités et l'analyse de variations génétiques. Il offre une interface interactive pour visualiser les résultats et optimiser les alignements.

Ce projet vise à regrouper des séquences d'ADN environnemental similaires pour les étudier de manière fiable en éliminant les séquences générées par des erreurs de PCR ou de séquençage. Il utilise les commandes OBITools et swarm pour fusionner, démultiplexer, dédoublonner, filtrer, éliminer les erreurs de PCR, assigner des taxons et analyser les résultats.

Ce projet a pour but d'analyser des séquences d'ADN afin de détecter les répétitions et les motifs qui s'y trouvent. Il permet de comparer des génomes entre eux et de fournir des informations utiles pour la recherche en génomique.

Mummer est un projet dédié à l'analyse de données génomiques, avec une spécialisation dans l'alignement de séquences d'ADN et la détection de variations structurales. Il permet aux chercheurs en génomique de comparer des séquences d'ADN et d'identifier les similitudes et les différences entre elles, ce qui facilite la compréhension de l'évolution des génomes et l'identification de mutations responsables de maladies.

Ce projet vise à concevoir un probe RNA pour cibler l'ADN environnemental de la grenouille rousse *Rana temporaria* en utilisant un protocole ddRADseq pour séquencer les génomes de huit individus. Les données de séquençage sont analysées pour prédire le nombre de loci et déterminer la taille des fragments d'ADN générés par le protocole.

Le projet dnabushmeat est un outil dédié à l'analyse de séquences d'ADN, permettant le calcul de similarités entre séquences et la gestion de workflows de bio-informatique. Il s'appuie sur des outils tels que SGE, Python, R, BLAST, Clustal et Muscle.

Le projet channel_code fournit des algorithmes de codage et de décodage de séquences d'ADN, ainsi que des outils d'analyse de données génomiques. Il permet de protéger et de transmettre des informations génétiques de manière fiable et efficace.

Le projet cgi est une workflow d'analyse de séquences d'ADN, optimisée en termes de ressources informatiques, qui permet de définir des îlots CpG à l'aide des outils EMBOSS newcpgreport et UCSC cpg_lh, de calculer les comptages de C, G et CpG, ainsi que les rapports d'observation/attente de CpG sur des fenêtres glissantes.