Ce projet fournit un algorithme pour le traitement et l'analyse de données de séquençage génomique, permettant la détection de variantes et l'alignement de séquences. Il offre une solution robuste et efficace pour la gestion de données de séquençage haut débit.

Ce projet est un outil d'analyse de séquences biologiques. Il permet de comparer des séquences et de calculer leur similarité. Cet outil est utile pour la recherche en biologie, la génomique et la bioinformatique.

Ce projet vise à analyser des séquences génomiques de micro-organismes à l'aide de méthodes de métabarcoding haute fidélité. Il permet d'identifier les taxons bactériens présents dans un échantillon et d'étudier la diversité microbienne. Le projet est basé sur l'utilisation de l'outil FROGS et de méthodes d'analyse statistique.

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.

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.

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.

Cutadapt est un outil bioinformatique permettant de traiter des données de séquençage haut débit en supprimant des adaptateurs spécifiques. Il est utilisé en amont de l'analyse de données de génomique et permet d'améliorer la qualité des données en supprimant les séquences d'adaptateurs indésirables.

Caulifinder est un outil permettant de découvrir des séquences de Caulimoviridae dans les génomes végétaux. Il est composé de deux branches avec des objectifs complémentaires : la branche A construit des séquences consensus des Caulimoviridae endogènes et la branche B produit une analyse phylogénétique des gènes marqueurs.

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 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.