Le projet deep-sequoia est un outil d'analyse de données génétiques dédié à la recherche en bio-informatique. Il permet le traitement et l'interprétation de données massives issues de séquençage à haut débit.

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.

Libhts est une bibliothèque Python et un ensemble d'outils dédiés au traitement et à l'analyse de données issues du séquençage haut débit. Elle permet aux chercheurs et bioinformaticiens de manipuler, convertir et visualiser des données génomiques complexes comme les fichiers BAM ou BigWig. L'outil facilite l'extraction de régions spécifiques, la génération de visualisations graphiques et l'automatisation de workflows pour des analyses génomiques avancées.

Outil dédié à l'analyse de données de séquençage ARN à haut débit (RNA-seq) pour identifier les gènes dont l'expression est modifiée entre différentes conditions biologiques. Permet aux chercheurs en biologie computationnelle et en génomique de traiter des tableaux d'expression génique, de générer des visualisations statistiques et de produire des rapports automatisés pour faciliter l'interprétation des résultats expérimentaux.

Outil dédié à l'identification et à l'analyse des petits ARN dans les données de séquençage haut débit de *Caenorhabditis elegans*. Ce projet facilite la recherche en génomique fonctionnelle en fournissant des méthodes automatisées pour traiter et interpréter des jeux de données complexes issus de séquençage.

Ce projet fournit un algorithme pour le traitement et l'analyse de données de séquençage génomique, permettant la détection de variantes et l'alignement de séquences. Il offre une solution robuste et efficace pour la gestion de données de séquençage haut débit.

RANOMALY est un package R dédié à l'analyse de la diversité microbienne. Il permet de traiter et d'interpréter des données issues de séquençage à haut débit, en particulier pour les gènes 16S et ITS. Il intègre des méthodes statistiques avancées et des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter et caractériser les espèces microbiennes présentes dans un échantillon.

Ce projet fournit des outils et workflows automatisés pour l'analyse de données de séquençage haut débit, principalement appliqués à l'organisme modèle *Caenorhabditis elegans*. Il facilite le traitement, l'annotation et l'interprétation de données génomiques et transcriptomiques, en intégrant des pipelines reproductibles et des configurations adaptables pour des environnements variés, y compris les clusters de calcul.

GAZODUC est un pipeline bioinformatique développé pour l'analyse de données génomiques, notamment utilisé à l'Institut du Thorax à Nantes. Il permet de traiter des séquences génomiques en utilisant des outils comme Nextflow pour automatiser des workflows complexes. Le projet facilite la gestion de données issues de séquençage haut débit et génère des résultats exploitables pour la recherche médicale et génétique.

Projet dédié à l'analyse et à la visualisation de données de cellules uniques, principalement utilisé en biologie cellulaire et génomique. Il permet aux chercheurs de traiter, interpréter et partager des données complexes issues de séquençage à haut débit. L'outil facilite la compréhension des mécanismes cellulaires et contribue à des avancées scientifiques dans le domaine de la biologie.