FqCleanER est un outil en ligne de commande conçu pour automatiser et simplifier le prétraitement standard des lectures de séquençage haut débit (HTS). Il permet d'appliquer huit étapes de nettoyage et d'amélioration des données génomiques, telles que la déduplication, le rognage, la fusion de lectures appariées, l'élimination des contaminants, la correction des erreurs de séquençage, la normalisation numérique et la réduction de la redondance. L'outil est particulièrement utile pour les chercheurs en génomique et en bioinformatique qui doivent préparer leurs données avant des analyses plus poussées.

Ce projet propose des données de séquençage ARN unicellulaire (scRNA-Seq) traitées et normalisées issues de quatre jeux de données publiés dans une étude scientifique. Les fichiers incluent des annotations cellulaires, des comptages bruts et normalisés, ainsi que des données corrigées pour les biais de batch. Ces ressources sont destinées à faciliter l'analyse et la comparaison des profils d'expression génique entre différentes conditions expérimentales.

ROCK est un outil en ligne de commande conçu pour normaliser numériquement les données de séquençage haut débit (HTS). Il permet de réduire et d'homogénéiser la couverture des lectures génomiques en filtrant les séquences redondantes ou de mauvaise qualité. Idéal pour préparer des données avant un assemblage de génome de novo, il améliore l'efficacité et la précision des analyses génomiques en éliminant les artefacts et les contaminations.

SingleCellClass est un projet dédié à l'analyse de données de séquençage d'ARN à l'échelle de cellules uniques. Il permet de filtrer, normaliser et réduire les dimensions de données de séquençage, ainsi que d'identifier des types cellulaires à partir de gènes marqueurs. Le projet est basé sur des notebooks Jupyter et utilise des outils tels que RISE pour une présentation interactive.

Ce projet propose des données de séquençage ARN à cellule unique (scRNA-Seq) traitées et normalisées issues de quatre jeux de données utilisés dans une étude scientifique. Les fichiers incluent des annotations cellulaires, des comptages bruts et normalisés, ainsi que des données corrigées de batch et des valeurs TPM pour faciliter l'analyse transcriptomique.

ExploreMetabar est une application interactive en R Shiny conçue pour analyser et explorer des données de métabarcoding (16S, ITS) issues de séquençage génomique. Elle permet aux chercheurs et biologistes de filtrer, normaliser et visualiser des données de microbiome à travers des modules dédiés à la composition taxonomique, la diversité alpha et bêta, les analyses différentielles et les statistiques multivariées. Les résultats sont exportables sous forme de tableaux, graphiques ou objets R pour une analyse approfondie.

SingleCellNormalize est une solution dédiée à la normalisation des données issues du séquençage ARN à cellule unique. Elle permet de filtrer les données pour éliminer les artefacts et corriger les biais liés aux différences de lots expérimentaux. Cet outil facilite l'analyse comparative des profils d'expression génique entre cellules, essentiel pour la recherche en biologie cellulaire et la compréhension des mécanismes biologiques.

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.