Outil bioinformatique dédié à l'analyse rapide et précise d'enrichissement de gènes (GSEA) pour des ensembles de données biologiques. Il permet d'identifier et de visualiser les voies biologiques significativement enrichies dans une liste de gènes classés, facilitant ainsi l'interprétation des résultats expérimentaux en génomique et biologie des systèmes.

Ce projet vise à identifier des sous-réseaux métaboliques pertinents dans des réseaux biologiques complexes. Il combine des approches de programmation logique pour modéliser les interactions biologiques et de programmation linéaire pour optimiser la détection de motifs métaboliques. L'objectif est d'aider les chercheurs en biologie systémique à comprendre et analyser les voies métaboliques de manière automatisée et reproductible.

CoGSEA est un outil bioinformatique dédié à l'analyse comparative d'enrichissement de gènes. Il permet aux chercheurs en biologie moléculaire d'identifier et de comparer les voies biologiques significativement enrichies dans des jeux de données transcriptomiques. En intégrant des méthodes statistiques avancées, il facilite l'interprétation des résultats d'expériences RNA-seq ou microarray, aidant ainsi à comprendre les mécanismes biologiques sous-jacents à différents états cellulaires ou conditions expérimentales.

CoGSEA est un outil bioinformatique dédié à l'analyse comparative d'enrichissement de gènes. Il permet aux chercheurs en biologie et en génomique d'interpréter des données transcriptomiques complexes en identifiant les voies biologiques significativement enrichies. Cet outil facilite la comparaison de profils d'expression génique entre différentes conditions expérimentales, aidant ainsi à comprendre les mécanismes moléculaires sous-jacents à des processus biologiques ou pathologiques.

Outil bioinformatique dédié à l'analyse des réseaux métaboliques cellulaires. Il permet de calculer les modes de flux élémentaires (EFM) en utilisant la programmation par ensembles-réponses (ASP) et la programmation linéaire. L'outil intègre des contraintes biologiques pour identifier des voies métaboliques d'intérêt, notamment dans des contextes comme la biologie systémique ou la biotechnologie industrielle. Il facilite l'exploration des réseaux métaboliques à grande échelle pour des applications en recherche fondamentale ou appliquée.

Outil dédié à l'analyse de données de séquençage ARN (RNA-Seq) pour identifier les gènes dont l'expression varie significativement entre des conditions biologiques. Il génère des rapports détaillés, des visualisations (PCA, heatmaps, volcano plots) et des scores d'activation pour des ensembles de gènes. Permet également l'enrichissement fonctionnel et l'analyse des voies métaboliques via des bases de données spécialisées comme KEGG ou MSigDB.

SingR est une application locale dédiée à l'analyse et à la visualisation de données de séquençage ARN simple cellule (scRNA-seq). Elle permet aux chercheurs d'explorer la composition des échantillons cellulaires, d'évaluer la qualité des données, de comparer l'expression génétique entre groupes, et d'identifier des voies biologiques enrichies. L'outil intègre des fonctionnalités de visualisation avancées (UMAP, t-SNE, PCA) et des tests statistiques pour faciliter l'interprétation des résultats biologiques.

Outil d'analyse comparative d'enrichissement de jeux de gènes (GSEA) permettant aux chercheurs en biologie et bioinformatique de comparer des résultats d'analyses transcriptomiques. Il facilite l'interprétation biologique des données en identifiant les voies métaboliques ou fonctionnelles significativement enrichies dans des listes de gènes. L'application Shiny offre une interface interactive pour visualiser et analyser ces données.

Outil d'analyse comparative d'enrichissement de jeux de gènes (GSEA) permettant aux chercheurs en biologie et en génomique de comparer et visualiser des résultats d'études génomiques. Il facilite l'interprétation des données biologiques en identifiant les voies métaboliques ou fonctionnelles significativement enrichies dans des listes de gènes.

SingR est une application de bureau conçue pour faciliter l'analyse et la visualisation de données de séquençage ARN à cellule unique (scRNA-seq). Elle permet aux chercheurs, même sans compétences en programmation, d'explorer des jeux de données, de vérifier les contrôles qualité, de visualiser les clusters cellulaires, d'identifier les gènes différentiels et d'analyser les voies biologiques enrichies. L'outil propose des interfaces intuitives pour générer des graphiques personnalisables et téléchargeables, ainsi que des analyses statistiques intégrées pour interpréter les résultats biologiques.