Nf-ribolace est un pipeline bioinformatique conçu pour analyser les données de profilage ribosomique générées avec la technologie RiboLace. Il permet de traiter des fichiers FASTQ issus de séquençage, d'effectuer des étapes de contrôle qualité, de découpage des séquences, d'alignement sur un génome de référence et de déduplication. Le pipeline produit un rapport de qualité complet pour évaluer la qualité des données à chaque étape du traitement.

Outil dédié à l'analyse et au contrôle qualité des séquences génétiques du SARS-CoV-2. Il permet d'identifier les positions critiques du virus pouvant impacter son épidémiologie, de détecter les variants préoccupants (VOC) et de valider les données de séquençage. Utilisé principalement dans le cadre de la surveillance des mutations du virus par des laboratoires et institutions de santé publique.

Pipeline bioinformatique conçu pour traiter des données ATAC-seq en paire chez l'humain. Il permet d'effectuer un contrôle qualité des échantillons, l'alignement des séquences, l'appel de pics pour identifier les régions d'ADN ouvert, et la génération d'un hub pour visualiser les résultats sur le navigateur génomique UCSC. Le pipeline intègre également des outils d'annotation des pics et produit un rapport multiQC pour évaluer la qualité des données.

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.

Ce pipeline snakemake permet le traitement de données ATAC-seq en vue de l'analyse de régions fonctionnelles dans le génome. Il comprend des étapes de contrôle qualité, d'alignement sur le génome de référence, de filtrage des séquences, d'appel de pics et de visualisation sur le navigateur UCSC.

Fastp est un outil bio-informatique permettant le prétraitement de données génomiques au format FASTQ. Il offre des fonctionnalités complètes telles que le contrôle qualité, la suppression d'adaptateurs, le recoupement, le filtrage et le tri des séquences.

NG6 est un système d'information convivial conçu pour gérer de grands ensembles de données de séquençage. Il propose des pipelines adaptés à différents formats d'entrée (sff, fastq) et types de séquenceurs (Roche 454, Illumina HiSeq, ABI Solid). Le système permet d'effectuer des analyses variées comme le contrôle qualité, la découverte de variations, l'analyse RNAseq ou les études de diversité. Il offre également un site web sécurisé pour consulter les résultats, télécharger les données brutes et traitées, et visualiser les statistiques des analyses.

Genome_aln est un workflow écrit en Nexflow dsl2, optimisé pour les ressources informatiques et destiné à être utilisé sur une ferme informatique avec un scheduler Slurm. Il permet le prétraitement de données de séquençage d'ADN, y compris le contrôle de la qualité et le retranchement des adaptateurs, l'alignement des lectures sur un génome de référence, le filtrage des lectures et la normalisation des fichiers bigWig.

Le pipeline wf-illumina-nf permet d'effectuer le contrôle qualité de données issues de séquenceurs Illumina. Il s'utilise après le pipeline NGS_Illumina qui réalise le démultiplexage des données brutes. Le pipeline wf-illumina-nf requiert cinq éléments en entrée : un dossier avec des fichiers fastq par projet, le fichier SampleSheet.csv, le dossier des sorties Nextflow, le fichier de paramètres params.config et le fichier de configuration fastqScreen.

Outil dédié à l'analyse et au contrôle qualité des données issues du séquençage nanopore. MONAqc permet de traiter simultanément plusieurs runs de séquençage, en générant des rapports comparatifs et des visualisations interactives. Il facilite l'évaluation des performances des échantillons et l'identification des anomalies, optimisant ainsi les processus de recherche et de diagnostic en génomique.