Projet de stage axé sur l'analyse bioinformatique de données de séquençage haut débit (NGS) pour identifier des variants génétiques associés au syndrome du QT long. Le projet inclut le contrôle qualité des données, l'annotation fonctionnelle des variants, la détection de mutations de novo et mendéliennes, ainsi que l'analyse de variants structuraux (CNV). Les résultats sont visualisés et interprétés pour identifier des gènes candidats potentiellement impliqués dans la pathologie.

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 d'analyse dédié au séquençage d'exomes, permettant de traiter des données de lecture génomique pour identifier et annoter des variants. Il automatise les étapes clés comme l'alignement des séquences, la détection de mutations et l'annotation fonctionnelle, facilitant ainsi l'interprétation des données génomiques pour des applications en recherche médicale ou en génétique clinique.

Mummer est un projet dédié à l'analyse de données génomiques, avec une spécialisation dans l'alignement de séquences d'ADN et la détection de variations structurales. Il permet aux chercheurs en génomique de comparer des séquences d'ADN et d'identifier les similitudes et les différences entre elles, ce qui facilite la compréhension de l'évolution des génomes et l'identification de mutations responsables de maladies.

Ce projet académique propose des laboratoires pratiques pour former les étudiants aux techniques de test logiciel. Il couvre les tests unitaires, fonctionnels, structurels et d'analyse de mutation. Les participants apprennent à détecter les erreurs, améliorer la robustesse du code et appliquer les standards de qualité. Les exercices sont conçus pour renforcer les compétences en développement logiciel et en assurance qualité.

IKISS est un projet d'analyse de génomes bactériens permettant l'identification de souches et la détection de mutations sous sélection. Il s'appuie sur des méthodes bioinformatiques avancées pour fournir une analyse précise et fiable des données de séquençage.