Ce pipeline automatisé permet d'analyser des données de séquençage RNAseq pour identifier les gènes exprimés de manière différentielle entre des échantillons biologiques. Il traite des données brutes issues de séquenceurs Illumina HiSeq, nettoie les séquences, aligne les lectures sur un génome de référence, compte les caractéristiques génomiques et détecte les gènes dont l'expression varie significativement. Utilisé principalement en recherche biomédicale et en génomique fonctionnelle.

Outil bioinformatique conçu pour identifier des signatures génétiques dans des données de séquençage ARN. Il modélise le problème comme une maximisation multi-modale d'une partition sur un espace booléen multidimensionnel de gènes. Utilisé pour analyser des données transcriptomiques de cellules ou d'échantillons, il permet de détecter des ensembles de gènes différentiellement exprimés, facilitant ainsi la compréhension des mécanismes biologiques sous-jacents.

Ce pipeline d'analyse utilise Snakemake pour le traitement de données RNAseq et la détection de gènes différentiellement exprimés. Il prend en charge les données paired-end provenant d'un séquenceur Illumina HiSeq et utilise des outils tels que prinseq, cutadapt, STAR, HTSeq, DESeq2 et ClusterProfiler.

Ce projet analyse les données RNA-seq pour détecter les variations d'expression génique et identifier les gènes différentiellement exprimés. Il fournit des visualisations pour aider à comprendre les résultats.