Pipeline d'analyse pour le séquençage ARN (RNAseq) permettant d'identifier les gènes différentiellement exprimés entre des échantillons biologiques. Il traite des données brutes issues de séquençage Illumina HiSeq, nettoie les séquences, aligne les lectures sur un génome de référence, compte les gènes et réalise des annotations fonctionnelles via des bases de données comme GO et KEGG. Utilisé principalement en recherche biomédicale et en génomique fonctionnelle.

DExTER est un outil bioinformatique conçu pour analyser des séquences génomiques et des données d'expression génique. Il permet d'identifier des régions génomiques pertinentes (k-mers) associées à des conditions biologiques spécifiques. Le logiciel génère des modèles prédictifs pour comprendre les liens entre les séquences et l'expression des gènes, facilitant ainsi la recherche en biologie moléculaire et en génomique fonctionnelle.

Ce pipeline automatisé permet d'analyser des données de séquençage RNAseq pour identifier les gènes exprimés de manière différentielle entre des échantillons biologiques. Il traite des données brutes issues de séquenceurs Illumina HiSeq, nettoie les séquences, aligne les lectures sur un génome de référence, compte les caractéristiques génomiques et détecte les gènes dont l'expression varie significativement. Utilisé principalement en recherche biomédicale et en génomique fonctionnelle.

Outil bioinformatique automatisé pour l'analyse de données de séquençage haut débit (CUT&Tag et DAP-Seq). Il permet d'identifier les régions génomiques liées à des protéines spécifiques, d'annoter ces régions, de comparer les profils d'expression entre échantillons et de visualiser les résultats dans des navigateurs génomiques comme IGV. Destiné principalement à la recherche en biologie végétale et génomique fonctionnelle.

Projet dédié à l'analyse de données ATAC-seq, une technique permettant d'étudier l'accessibilité de la chromatine. Il fournit des outils pour traiter et interpréter les séquences génomiques, facilitant ainsi la recherche en biologie moléculaire et en génomique fonctionnelle. Destiné aux chercheurs et laboratoires, il encourage la collaboration et le partage des résultats.

Serratus-Palmfold est un projet open source dédié à l'analyse comparative de séquences génomiques à grande échelle. Il permet aux chercheurs en biologie et bioinformatique d'identifier des similarités entre génomes, de détecter des motifs fonctionnels et d'accélérer la découverte de gènes ou de régions d'intérêt. L'outil s'appuie sur des algorithmes avancés pour traiter des volumes massifs de données génomiques, facilitant ainsi la recherche fondamentale et appliquée en génomique.

Ce projet vise à développer une preuve de concept pour l'analyse et la détection d'unités de transcription (unitigs) dans des séquences génomiques. Il permet d'identifier des motifs récurrents et d'optimiser les pipelines de traitement des données génomiques pour des applications en recherche biomédicale ou en génomique fonctionnelle.

Pipeline d'analyse dédié au séquençage d'exomes, permettant de traiter des données de lecture génomique pour identifier et annoter des variants. Il automatise les étapes clés comme l'alignement des séquences, la détection de mutations et l'annotation fonctionnelle, facilitant ainsi l'interprétation des données génomiques pour des applications en recherche médicale ou en génétique clinique.

Ce projet propose un workflow automatisé pour l'analyse de données de séquençage bisulfite (BS-Seq) à l'aide de l'outil Bismark. Il permet de traiter des données génomiques végétales, notamment pour étudier la méthylation de l'ADN dans des échantillons de riz. Le pipeline intègre des outils spécialisés pour le prétraitement, l'alignement et l'analyse des données, facilitant ainsi la recherche en génomique fonctionnelle.

Outil bioinformatique dédié à l'analyse des réseaux de co-expression de gènes (WGCNA). Il permet aux chercheurs en biologie et en génomique d'identifier des modules de gènes corrélés, d'étudier leurs relations fonctionnelles et de visualiser les résultats sous forme de réseaux. Utilisé principalement en recherche médicale et en biologie systémique pour comprendre les mécanismes moléculaires sous-jacents à des maladies ou des processus biologiques.