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.

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.

Ce projet propose des utilitaires pour analyser l'usage des codons dans les séquences génétiques. Il permet aux chercheurs en bioinformatique d'étudier les biais de codons, d'optimiser des séquences pour l'expression génique ou de comparer des profils de codons entre différentes espèces. Les outils développés facilitent l'analyse statistique et visuelle des données génomiques.

RNAja est un pipeline bioinformatique conçu pour analyser des données de séquençage ARN (RNAseq). Il permet d'effectuer des analyses d'expression différentielle des gènes et de générer des rapports automatisés au format Rmarkdown. Le pipeline est optimisé pour une intégration fluide avec des bases de données spécialisées comme diffexDB, facilitant ainsi la recherche en biologie moléculaire et génomique.

Outil dédié à l'analyse et à la recherche de séquences génomiques. Il permet d'identifier des motifs spécifiques dans des fichiers de génomes de référence et de données de séquençage. Le projet facilite l'extraction de k-mers pour des études comparatives ou des analyses bioinformatiques, en optimisant les performances selon la taille des données traitées.

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.

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.

Libbamutils est une bibliothèque logicielle conçue pour faciliter la manipulation et l'analyse des fichiers BAM, un format standard en bioinformatique pour stocker des données de séquençage génomique. Elle propose des utilitaires pour traiter, convertir et optimiser ces fichiers, permettant aux chercheurs et aux laboratoires de gagner du temps dans leurs analyses génomiques. Ce projet s'inscrit dans le domaine de la génomique et de la biologie computationnelle.

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.

Outil dédié à l'analyse des réseaux métaboliques pour déterminer les niches métaboliques d'organismes biologiques. Il permet de calculer des volumes de niche, d'optimiser des flux métaboliques et d'extraire des données structurées à partir de modèles SBML. Utilisé principalement en bioinformatique et biologie systémique pour étudier les capacités métaboliques des cellules ou organismes.