RattleSNP est un projet dédié à l'analyse de données génomiques, proposant un workflow snakemake pour le mapping de données simples ou appariées. Il offre des fonctionnalités de visualisation de données biologiques grâce à matplotlib et tabulate, ainsi qu'une gestion optimisée des dépendances grâce à biopython, numpy et pandas.

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.

Projet visant à démocratiser l'usage des ressources de calcul intensif (HPC/IA) pour la communauté des sciences de la vie. Il permet aux chercheurs d'accéder à des environnements de workflows communs, des outils et données de référence, ainsi que des portails thématiques. Les cas d'usage incluent le traitement de données massives en génomique, la reconstruction de génomes, et l'optimisation de logiciels comme AlphaFold. Le projet s'appuie sur des partenariats avec des centres de calcul nationaux et régionaux.

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.

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 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.

Methylome est un workflow FAIR optimisé pour l'étude du méthylome des génomes de poisson, utilisant Nexflow dsl2, Singularity et Slurm. Il permet le prétraitement de données de séquençage à haut débit, l'alignement, la suppression des duplicats et l'appel de méthylation, grâce à Trim Galore, Bismark et bedGraphToBigWig.

Outil dédié à l'automatisation et à l'optimisation de workflows scientifiques, notamment en bioinformatique. Il permet aux chercheurs de concevoir, exécuter et partager des pipelines de traitement de données génomiques ou biologiques de manière reproductible et efficace. Facilite la collaboration entre équipes en standardisant les processus analytiques.

Le projet rnaseq est un workflow optimisé pour l'analyse de données RNA-seq, utilisant des conteneurs Singularity pour les logiciels et le langage de description de workflow Nexflow. Il permet l'alignement de génomes et la quantification de transcrits, avec une optimisation des ressources informatiques et une utilisation sur une ferme informatique avec un scheduler Slurm.