Outil dédié à la gestion et à l'organisation de collections biologiques et de données taxonomiques. Il permet aux chercheurs et institutions de structurer, valider et partager des informations scientifiques tout en facilitant la collaboration et la traçabilité des données.

MetExplore Database est une base de données relationnelle dédiée à l'exploration des réseaux métaboliques. Elle stocke des modèles biologiques, des références de bases de données et des contextes publics pour les métabolites et réactions. Utilisée principalement par des chercheurs et développeurs en bioinformatique, elle permet de tester et valider des outils d'analyse métabolomique dans un environnement contrôlé.

Outil bioinformatique dédié à l'analyse comparative d'enrichissement de gènes (GSEA) pour identifier et comparer des ensembles de gènes significativement associés à des conditions biologiques ou pathologiques. Il permet aux chercheurs d'interpréter des données d'expression génique et de valider des hypothèses biologiques en comparant plusieurs méthodes d'analyse. Utilisé principalement en recherche médicale et en biologie systémique.

Outil dédié à la curation de données biologiques, notamment pour les métadonnées et séquences génétiques. Il vérifie la conformité des formats, détecte les incohérences dans les champs comme la localisation ou la technologie de séquençage, et propose des corrections. Il compare également les données avec des rapports serveurs pour identifier les séquences à écarter ou à valider. Le résultat inclut des fichiers nettoyés et des logs pour faciliter la communication avec les soumissionnaires.

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.

Projet dédié à l'analyse et à la modélisation des réseaux écologiques marins, notamment les interactions microbiennes. Il combine des outils de bioinformatique pour construire et valider des réseaux de co-occurrence à partir de données métagénomiques. Le package intègre des méthodes avancées comme FlashWeave pour identifier des relations entre espèces et un module de validation via la base de données Globi. Destiné aux chercheurs en écologie microbienne et biologie marine.

Ce projet fournit des outils pour manipuler, nettoyer et convertir des données d'alignement de séquences biologiques. Il permet aux chercheurs en génomique de préparer et d'analyser des données issues de séquençage, facilitant ainsi l'étude des génomes et l'identification de variations génétiques. Les fonctionnalités incluent la correction d'alignements, la vérification de la validité des données et la génération de formats compatibles avec des logiciels d'analyse standard.

Ce projet vise à diffuser des connaissances scientifiques sur les causes anthropiques du changement climatique. Il propose des ressources pédagogiques accessibles pour comprendre les mécanismes physiques, chimiques et biologiques en jeu. Destiné aux étudiants, enseignants et grand public, il s'appuie sur des données validées et des études reconnues pour éclairer les débats sur le réchauffement climatique.

Ce projet propose un ensemble de scripts et outils pour réaliser des analyses statistiques avancées sur des cohortes de patients. Il permet de construire des modèles prédictifs à l'aide de la méthode Limma et des forêts aléatoires, puis de valider ces modèles sur une cohorte distincte. Les résultats incluent des graphiques et rapports détaillés pour faciliter l'interprétation des données biologiques.

Ce projet est un package Python dédié à la recherche de motifs dans des séquences textuelles ou biologiques, notamment des diPWM (di-nucléotides pondérés). Il propose plusieurs méthodes pour identifier des mots valides dans un texte, comme l'utilisation de fenêtres glissantes, l'énumération de mots et la recherche via l'algorithme Aho-Corasick, ou encore des approches basées sur des super-alphabets. Il est particulièrement utile pour l'analyse de données génomiques ou protéomiques.