Outil dédié à la simplification et à l'analyse des données de séquençage génomique. Il permet de réduire les reads d'un fichier BAM à leur extrémité 5' pour faciliter leur traitement et leur interprétation. Utilisé principalement dans les pipelines d'analyse bioinformatique, il optimise la gestion des données massives issues des technologies de séquençage haut débit.

NanoComp est un outil bioinformatique conçu pour comparer les résultats de séquençage Oxford Nanopore et les alignements associés. Il permet aux chercheurs d'évaluer les performances de différents pipelines ou jeux de données, facilitant ainsi l'optimisation des analyses génomiques. L'outil génère des rapports visuels et statistiques pour aider à la prise de décision dans les projets de séquençage à haut débit.

Outil en ligne de commande conçu pour appliquer la liste noire ENCODE à des fichiers BED. Il permet de supprimer les régions génomiques problématiques dans les analyses de séquençage haut débit, notamment pour les expériences ChIP-seq. Le script prend en charge plusieurs génomes de référence (hg19, hg38, mm10) et permet l'utilisation de listes noires personnalisées. Il est optimisé pour une intégration dans des pipelines bioinformatiques et offre des fonctionnalités comme la gestion des fichiers compressés ou l'expansion des marges des régions problématiques.

GFAffix est un outil bioinformatique conçu pour identifier et réduire les affixes partagés préservant les parcours dans les graphes de variation. Il optimise les données génomiques en supprimant les redondances tout en conservant l'intégrité des informations. Utilisé dans le domaine de la génomique comparative, il facilite l'analyse des séquences et améliore l'efficacité des pipelines bioinformatiques. Développé dans un cadre académique, il s'intègre aux workflows de recherche en génomique.

Ce projet propose un tutoriel complet pour apprendre à utiliser Snakemake, un outil d'automatisation de workflows en bioinformatique. Il guide les utilisateurs pas à pas dans la création et l'exécution de pipelines reproductibles, depuis la configuration jusqu'à l'exécution des règles. Idéal pour les chercheurs et étudiants souhaitant optimiser leurs analyses de données biologiques.

DROP est une pipeline bioinformatique conçue pour détecter des anomalies dans les données d'expression génique à partir de séquences ARN. Elle permet aux chercheurs d'identifier des variations aberrantes dans des échantillons biologiques, facilitant ainsi l'analyse de maladies génétiques ou de mécanismes biologiques. Le projet intègre des jeux de données de référence publics pour valider les résultats et propose des outils pour automatiser et optimiser les workflows d'analyse génomique.

Snakemake est un outil open source conçu pour automatiser et standardiser les pipelines d'analyse de données, notamment en bioinformatique. Il permet de définir des workflows reproductibles et modulaires pour traiter des données génomiques ou autres, en optimisant l'utilisation des ressources de calcul disponibles. Utilisé dans des environnements de recherche et de calcul intensif, il facilite la collaboration et la traçabilité des analyses scientifiques.

Ce projet vise à assembler et analyser les génomes de guêpes parasitoïdes du genre Campoplex à partir de données de séquençage Nanopore. Réalisé au Muséum National d'Histoire Naturelle, il compare différents outils d'assemblage et de polissage pour produire des génomes de haute qualité. Les résultats sont évalués via des métriques statistiques et des outils dédiés, permettant d'optimiser les pipelines bioinformatiques pour des études génomiques.

Ce projet propose des exemples et des tutoriels pour maîtriser Snakemake, un outil puissant d'automatisation de workflows. Il s'adresse principalement aux chercheurs et développeurs en bioinformatique souhaitant créer des pipelines de traitement de données reproductibles et modulaires. Les cas d'usage incluent l'analyse de données génomiques, la gestion de tâches complexes et l'optimisation des processus scientifiques.

Ce projet automatise et optimise le traitement de données génomiques et biologiques à grande échelle. Il permet aux chercheurs de configurer et d'exécuter des pipelines bioinformatiques complexes de manière reproductible et efficace. Les workflows gèrent des volumes importants de données, facilitant l'analyse génomique, la détection de variants et la production de résultats exploitables pour la recherche médicale ou biologique.