Decomics est une application interactive dédiée à l'analyse et à la déconvolution de données omics (transcriptomique, métabolomique, etc.). Elle permet aux chercheurs et biologistes de décomposer des échantillons complexes en sous-populations cellulaires ou moléculaires, facilitant ainsi l'interprétation des résultats expérimentaux. L'outil propose des méthodes non supervisées et des visualisations dynamiques pour explorer les données biologiques.

RNA-Ribo Explorer (RRE) est un logiciel interactif et autonome dédié à l'analyse, la visualisation et l'exploration de données transcriptomiques (RNA-seq) et translatomiques (Ribo-seq). Il permet d'étudier conjointement ces données pour identifier des ARN dont le statut de traduction ou la régulation est modifié dans certaines conditions biologiques. Accessible sous licence Cecill, il est développé en Java pour une compatibilité multiplateforme.

Ce projet consiste en une collection de notebooks Jupyter, de fichiers R et Python dédiés à l'analyse et à la visualisation des données d'un étude sur les neurones projetant dans le bulbe olfactif de la souris. Le référentiel contient des analyses transcriptomiques standard de neurones projetants, une inférence de réseaux de gènes régulateurs, une analyse de réseaux de gènes régulateurs et une simulation de données unicellulaires à partir de données de séquençage d'ARN en vrac.

Ce projet académique compare différentes méthodes de clustering (k-means, classification hiérarchique, clara, EM) appliquées à des données de transcriptomique. L'objectif est d'identifier des groupes de gènes corrélés pour comprendre des phénomènes de co-régulation ou d'association à des maladies. Les résultats sont analysés et comparés entre méthodes, puis enrichis via des ontologies de gènes pour évaluer leur pertinence biologique. Des visualisations et rapports détaillés sont générés pour faciliter l'interprétation des données.

LEGEND est un outil bioinformatique conçu pour analyser des données transcriptomiques. Il permet d'encoder les données d'expression génique en niveaux d'expression (non régulé, surexprimé, sous-exprimé), de construire des graphes de co-expression entre gènes, et d'appliquer une méthode de décomposition par entropie minimale (MED) pour regrouper les gènes partageant des profils d'expression similaires. Les résultats sont visualisables sous forme d'arbres MED et de graphes, facilitant l'identification de gènes d'intérêt biologique.

Outil dédié à la construction, l'annotation et la visualisation de graphes de séquences génomiques ou transcriptomiques. Permet aux chercheurs et biologistes de manipuler des données complexes sous forme de graphes, d'appliquer des filtres et des actions pour extraire des informations pertinentes, et de sauvegarder des états de visualisation pour une analyse collaborative ou répétée.

Outil d'analyse comparative d'enrichissement de jeux de gènes (GSEA) permettant aux chercheurs en biologie et bioinformatique de comparer des résultats d'analyses transcriptomiques. Il facilite l'interprétation biologique des données en identifiant les voies métaboliques ou fonctionnelles significativement enrichies dans des listes de gènes. L'application Shiny offre une interface interactive pour visualiser et analyser ces données.

Ce projet automatise la transcription de vidéos institutionnelles, notamment celles de l'Assemblée Nationale, en convertissant la parole en texte écrit. Il permet de générer des sous-titres synchronisés avec la vidéo, facilitant ainsi l'accessibilité et l'archivage des contenus. Le système utilise des modèles d'intelligence artificielle pour traiter l'audio et produire des transcriptions précises, même pour des expressions techniques ou des débats complexes.