DemoSEQ est un ensemble d'outils en Python 2.7 permettant de calculer des statistiques de résumé pour des données de séquençage de génomes entiers. Ces statistiques peuvent être utilisées pour inférer l'histoire démographique de populations à partir de ces données. Le projet contient des scripts pour calculer des statistiques telles que l'hétérozygotie attendue, la D de Tajima, la proportion de sites segregants, la diversité haplotypique moyenne sur 50 kb, le spectre de fréquence des sites, la liaison déséquilibrée et la longueur des tracts identiques par état.

Ce projet utilise l'apprentissage profond pour analyser les données génomiques et inférer l'histoire de la taille de population. Il est basé sur le papier "Deep learning for population size history inference: design, comparison and combination with approximate Bayesian computation" et fournit une implémentation PyTorch de l'architecture SPIDNA avec la plus faible erreur de prédiction.

Package R pour la sélection génomique de lignées de blé, contenant des fonctions pour le calcul de la matrice de relation additive, la sélection de marqueurs, la réduction de la taille de la population d'entraînement, l'imputation de données manquantes, la simulation de QTL et la prédiction de la valeur génétique.

Ezqtlseq est un pipeline d'analyse de données génomiques permettant la recherche de QTL (Quantitative Trait Loci) dans des populations. Il s'agit d'une version 2.0 améliorée du pipeline initial développé par l'INRAE.

Ce projet vise à rassembler et analyser les séquences du génome mitochondrial de différentes espèces de grenouilles. Il permet de comparer les séquences mitochondriales entre elles et avec des génomes nucléaires, ainsi que de concevoir des sondes pour la capture de séquences mitochondriales spécifiques. Ce projet est utilisé dans la recherche sur la diversité génétique des populations de grenouilles.

Cnvpipelines est un workflow conçu pour détecter les variations du nombre de copies (CNV) dans le génome, y compris les délétions (DEL), les inversions (INV) et les duplications (DUP). Il est construit à l'aide de Snakemake et utilise une variété d'outils tiers pour fonctionner correctement, tels que delly, lumpy, pindel et svtyper. Le workflow peut être utilisé pour aligner des fichiers Fastq sur une référence, détecter des variants et comparer les variants détectés aux variants réels dans des simulations de population.

Aevol est une plateforme de simulation d'évolution numérique qui permet l'étude expérimentale de la dynamique darwinienne en soumettant des populations de génomes numériques à des processus de sélection et de variation.

Le projet aevol-ui est une interface utilisateur permettant la visualisation et l'analyse de données de génomes virtuels évoluant dans un environnement simulé. Il permet de suivre l'évolution de populations de génomes et d'analyser la fitness de génomes individuels.

Le projet seascape_course_cloud est une plateforme d'analyse de données génomiques marines. Il permet aux utilisateurs de traiter et d'analyser des données de séquençage à haut débit pour détecter des structures populationnelles chez les organismes marins et construire des cartes génétiques pour l'étude des paysages.