Le projet acarre-envpasteur est un dépôt de code source contenant un environnement de développement pour la recherche en biologie. Il permet l'analyse de données biologiques et la recherche sur les maladies infectieuses en utilisant des algorithmes de machine learning. Ce dépôt contient un fichier de recette Singularity pour construire une image contenant tous les outils nécessaires à ces tâches.

Ce projet automatise la récupération, la transformation et l'intégration de données biochimiques issues de bases de données spécialisées (comme KEGG ou BRENDA). Il permet de convertir des fichiers de données métaboliques, enzymatiques ou réactionnelles entre différents formats (ODS, TXT, SBML) et d'enrichir des modèles de voies métaboliques avec des informations thermodynamiques et cinétiques. Les outils développés facilitent l'analyse des réactions biochimiques et l'étude des enzymes pour la recherche en biologie systémique.

Plugin open source pour le logiciel Icy dédié à l'analyse d'images biologiques. Il permet aux chercheurs et biologistes de manipuler des matrices numériques et d'effectuer des calculs avancés directement dans l'environnement Icy. Développé par l'unité d'analyse d'images biologiques de l'Institut Pasteur, il s'intègre aux outils de bio-imagerie pour faciliter la recherche en biologie cellulaire et moléculaire.

Projet dédié à la création et à la diffusion d'outils bioinformatiques pour l'analyse de données biologiques. Il facilite le développement de pipelines d'analyse, la visualisation de résultats et la collaboration entre chercheurs. Les solutions proposées visent à accélérer la recherche en biologie et en génomique, en rendant les outils accessibles et réutilisables.

Nf_column_reordering est un pipeline Nextflow conçu pour réorganiser et analyser des colonnes de données biologiques, notamment dans le cadre de séquences génétiques. Il permet d'automatiser des workflows complexes pour le traitement de données issues de recherches en biologie moléculaire, facilitant ainsi l'analyse et la visualisation des résultats. Développé à l'Institut Pasteur, il s'intègre dans des environnements de calcul intensif pour optimiser les processus de recherche.

Biopython est un ensemble d'outils écrits en Python pour la biologie computationnelle. Il permet l'analyse et la manipulation de données biologiques, telles que des séquences d'ADN ou de protéines, et est utilisé dans la recherche en bioinformatique. Le projet fournit également des fonctionnalités pour le développement d'outils dans ce domaine.

Extension pour le logiciel d'analyse d'images biologiques Icy, développée par l'unité d'analyse d'images biologiques de l'Institut Pasteur. Label Extractor permet d'extraire automatiquement des objets étiquetés à partir d'images binaires ou labellisées en utilisant une analyse par composants connectés. Cet outil facilite l'identification et la quantification d'objets dans des images de microscopie, notamment pour des applications en recherche biomédicale et en biologie cellulaire.

Orthoviewer est un plugin open source intégré au logiciel Icy, dédié à la visualisation et à l'analyse de données 3D en imagerie biologique. Il permet aux chercheurs et scientifiques d'explorer simultanément des données en trois orientations (XY, YZ, XZ) pour une analyse précise et détaillée. Développé par l'unité d'analyse d'images biologiques de l'Institut Pasteur, ce outil facilite la compréhension des structures cellulaires et moléculaires, soutenant ainsi la recherche fondamentale et appliquée en biologie.

Plugin dédié à l'analyse d'images biologiques utilisant la transformation de Fourier rapide (FFT) pour les images 2D et 3D. Développé par l'unité d'analyse d'images biologiques de l'Institut Pasteur, il s'intègre au logiciel Icy, une plateforme open source dédiée à la bio-imagerie. Ce plugin facilite le traitement avancé des images pour la recherche en biologie et en imagerie médicale.

OpenCV est un plugin pour le logiciel d'analyse d'images biologiques Icy, développé par l'unité d'analyse d'images biologiques de l'Institut Pasteur. Il permet aux chercheurs et biologistes d'effectuer des traitements avancés sur des images microscopiques, comme la détection d'objets, la segmentation ou l'analyse de séquences vidéo en temps réel. Ce plugin facilite l'automatisation des workflows d'analyse d'images pour des applications en recherche biomédicale.