Ce projet académique compare différentes méthodes de clustering (k-means, classification hiérarchique, clara, EM) appliquées à des données de transcriptomique. L'objectif est d'identifier des groupes de gènes corrélés pour comprendre des phénomènes de co-régulation ou d'association à des maladies. Les résultats sont analysés et comparés entre méthodes, puis enrichis via des ontologies de gènes pour évaluer leur pertinence biologique. Des visualisations et rapports détaillés sont générés pour faciliter l'interprétation des données.

CIsoP v3 est un pipeline bioinformatique conçu pour analyser et annoter les variants structurels (SV) dans les données de séquençage génomique. Il permet d'identifier les SV partagés entre individus d'une même famille, d'ajouter des annotations de fréquence allélique issues de GnomAD, et de générer des fichiers VCF pour chaque groupe de liaison identifié. L'outil prend en compte les intervalles de confiance des points de rupture des SV pour améliorer la précision des comparaisons.