Ce projet permet d'automatiser le traitement et l'analyse de données génomiques en mappant des séquences ADN sur un génome de référence. Il génère des résultats structurés pour comparer des jeux de données biologiques, facilitant ainsi la recherche en génomique et en bioinformatique. Les utilisateurs peuvent configurer des paramètres spécifiques pour adapter les analyses à leurs besoins.

Atelier Cluster est un tutoriel pratique visant à enseigner la création de pipelines bioinformatiques automatisés. Il guide les utilisateurs dans la configuration d'environnements conda, la gestion de code source avec git, et l'exécution de workflows sur un gestionnaire de tâches comme SGE. Basé sur des outils standards de la bioinformatique, il permet aux chercheurs et étudiants de maîtriser les bonnes pratiques pour traiter des données scientifiques de manière reproductible et efficace.

Pipeline bioinformatique automatisé conçu pour traiter des données ChIP-seq en simple extrémité chez l'humain. Il permet d'évaluer la qualité des échantillons, d'aligner les séquences, d'identifier les pics de liaison, et de générer des rapports détaillés. Le pipeline produit également des fichiers pour visualiser les résultats sur le navigateur génomique UCSC et inclut des métriques de qualité standardisées pour garantir la fiabilité des analyses.

RNAja est un pipeline bioinformatique conçu pour analyser des données de séquençage ARN (RNAseq). Il permet d'effectuer des analyses d'expression différentielle des gènes et de générer des rapports automatisés au format Rmarkdown. Le pipeline est optimisé pour une intégration fluide avec des bases de données spécialisées comme diffexDB, facilitant ainsi la recherche en biologie moléculaire et génomique.

Ce projet fournit un workflow automatisé pour préparer des génomes avant l'analyse de données de séquençage haut débit. Il standardise les données génomiques en générant des fichiers de configuration adaptés aux pipelines d'analyse bioinformatique. Le workflow permet d'intégrer des références génomiques spécifiques et de produire des structures de données compatibles avec les outils d'analyse en aval. Il est conçu pour être utilisé dans des environnements de recherche biomédicale, notamment dans des laboratoires spécialisés en génomique.

DROP est une pipeline bioinformatique conçue pour détecter des anomalies dans les données d'expression génique à partir de séquences ARN. Elle permet aux chercheurs d'identifier des variations aberrantes dans des échantillons biologiques, facilitant ainsi l'analyse de maladies génétiques ou de mécanismes biologiques. Le projet intègre des jeux de données de référence publics pour valider les résultats et propose des outils pour automatiser et optimiser les workflows d'analyse génomique.

Outil d'analyse bioinformatique dédié au traitement de données RNAseq. Il permet d'aligner des séquences d'ARN sur un génome de référence et de quantifier l'expression des gènes. Le pipeline automatise les étapes clés comme le prétraitement des données, l'alignement avec STAR et le comptage avec HTSeq-Count. Il génère des rapports détaillés pour évaluer la qualité des données et les résultats d'analyse.

Outil dédié à l'analyse et au traitement de données biologiques et génomiques. Permet aux chercheurs et biologistes de manipuler des fichiers de séquençage, automatiser des pipelines bioinformatiques et générer des rapports détaillés. Facilite l'interprétation des données génomiques pour des applications en recherche médicale ou agronomique.

Snakemake est un outil open source conçu pour automatiser et standardiser les pipelines d'analyse de données, notamment en bioinformatique. Il permet de définir des workflows reproductibles et modulaires pour traiter des données génomiques ou autres, en optimisant l'utilisation des ressources de calcul disponibles. Utilisé dans des environnements de recherche et de calcul intensif, il facilite la collaboration et la traçabilité des analyses scientifiques.

Pipeline dédié à l'analyse génétique du blé utilisant la puce Axiom TABW420k. Ce projet permet de traiter et d'analyser des données de génotypage pour des applications en recherche agronomique et amélioration des variétés de blé. Il s'appuie sur des outils bioinformatiques standardisés pour automatiser le workflow de génotypage.