Plugin QGIS permettant d'automatiser et de faciliter la vérification de la qualité des bases de données géographiques. Il offre des outils pour détecter les incohérences, les doublons ou les erreurs de saisie dans les couches SIG, améliorant ainsi la fiabilité des données utilisées dans les projets d'aménagement, d'urbanisme ou de gestion environnementale.

Ce projet permet de valider et contrôler les données issues de relevés LIDAR en utilisant des outils spécialisés comme PDAL et FME. Il facilite l'automatisation des vérifications de qualité des jeux de données géospatiales, assurant ainsi leur fiabilité pour des applications métiers variées. Développé pour répondre aux besoins spécifiques d'un organisme public, il s'intègre dans une démarche de gestion rigoureuse des données spatiales.

DiCoExpress est un espace de travail développé en R destiné aux scientifiques, sans expertise en statistiques, mais connaissant R, pour l'analyse de jeux de données RNA-seq. DiCoExpress effectue des contrôles de qualité, propose des analyses de modèles linéaires généralisés (GLM) avec une écriture automatisée des contrastes, permettant à l'utilisateur de répondre à plusieurs questions biologiques. Enfin, DiCoExpress réalise une analyse de co-expression à l'aide de modèles de mélange.

Ce projet automatise l'indexation et le contrôle qualité des génomes et annotations génétiques. Il génère des index nécessaires aux outils d'analyse en aval, évalue la qualité des assemblages génomiques via des métriques comme la complétude (BUSCO) et la contiguïté (QUAST), et produit des rapports détaillés pour faciliter la comparaison et le suivi des données génomiques. Destiné aux chercheurs et institutions en biologie moléculaire.

Cadre complet pour implémenter et automatiser les pratiques DevSecOps dans les workflows de développement. Il combine des outils de qualité de code, de sécurité et de gestion de projet pour garantir des livraisons logicielles fiables, sécurisées et conformes aux standards. Destiné aux équipes techniques souhaitant optimiser leurs processus tout en intégrant des contrôles de sécurité dès les premières étapes du cycle de vie.

Outil dédié à la gestion et au suivi des projets de développement logiciel. Permet aux équipes techniques de collaborer efficacement, d'automatiser les tests et de centraliser les informations liées aux projets. Facilite la planification, le suivi des tâches et l'intégration continue pour améliorer la productivité et la qualité des livrables.

CELIA est un workflow bioinformatique utilisé pour automatiser les assemblages de génomes de procaryotes à partir de données Illumina. Il permet de faire un contrôle qualité des données, d'assembler le génome, de rechercher des contaminants, d'évaluer la qualité de l'assemblage, de faire une annotation structurale et de rechercher des antibiotiques et des métabolites secondaires.

Ce projet propose un workflow automatisé pour l'assemblage de génomes à partir de données de séquençage PacBio HiFi. Il permet de générer des assemblages haplotypiques complets, d'évaluer leur qualité et de produire des rapports détaillés. Les outils intégrés couvrent la préparation des données, l'assemblage, le contrôle qualité et la visualisation des résultats, adaptés aux besoins de la recherche génomique et de la bioinformatique.

Ce projet automatise le contrôle qualité des données atmosphériques de niveau L2A pour générer des données L2B exploitables. Il applique des filtres empiriques basés sur l'analyse des hauteurs de couche limite (MLH) dérivées de STRATfinder, en tenant compte des seuils temporels relatifs au lever et coucher du soleil. Les algorithmes détectent et corrigent les anomalies comme les couches résiduelles nocturnes ou les valeurs bloquées, garantissant des données fiables pour l'analyse climatologique et la recherche environnementale.

Ce workflow automatise l'analyse de données RNA-seq à partir de fichiers bruts FASTQ. Il permet de générer des matrices de comptage de gènes en utilisant différents outils d'alignement (HISAT2, STAR) ou de pseudo-alignement (Salmon, Kallisto). Le pipeline inclut des étapes de contrôle qualité, de trimming des séquences et de quantification, avec des sorties compatibles avec des outils d'analyse transcriptomique comme DIANE. Il est conçu pour comparer les résultats entre plusieurs méthodes et faciliter l'interprétation des données.