La plateforme Vidjil est composée de deux parties principales : Vidjil-algo et une application web. Vidjil-algo analyse les données de séquençage à haut débit pour extraire les jonctions V(D)J et les regrouper en clones. L'application web permet la visualisation et l'analyse interactive des clones et de leur évolution dans le temps dans un contexte de suivi de la maladie résiduelle minimale ou d'étude immunologique. Elle peut également être liée à une base de données de échantillons, d'expériences et de patients pour le stockage des données et des métadonnées, l'exécution de logiciels RepSeq et la sauvegarde d'annotations directement depuis l'application web.

La plateforme Vidjil est composée de deux parties principales : Vidjil-algo et une application web. Vidjil-algo permet d'extraire des jonctions V(D)J et de les regrouper en clones à partir de données de séquençage à haut débit. L'application web permet la visualisation et l'analyse interactives des clones et de leur suivi dans le temps dans un contexte de suivi de la maladie résiduelle minimale ou d'étude immunologique. Elle peut être liée à une base de données de échantillons, d'expériences et de patients permettant le stockage de données et de métadonnées séquence, l'exécution de logiciels RepSeq et la sauvegarde d'annotations directement depuis l'application web.

OMICS-CATALOG est un outil basé sur un pipeline Nextflow qui implémente une session de navigateur de génomes pour visualiser les données omiques et met en place un catalogue interactif de génomes basé sur l'outil de visualisation de données Keshif. Le catalogue fournit la liste des organismes modèles disponibles, ainsi que les métadonnées telles que la lignée, la version du génome, le soumetteur, etc. Pour visualiser les données omiques des organismes modèles, le catalogue donne accès à la session du navigateur de génomes, qui est implémentée en utilisant le visualiseur JBrowse2.

AIDEme est un système d'exploration de données interactives basé sur l'apprentissage actif, permettant de trouver efficacement des échantillons d'intérêt dans un grand ensemble de données. Il offre des fonctionnalités telles que la visualisation de données avec histogrammes, la sélection de colonnes et de groupes de factorisation, et l'étiquetage interactif de données.

GAPeDNA est une interface web permettant de visualiser les lacunes actuelles dans la couverture des espèces dans les bases de données d'eDNA métabarcoding. L'application utilise une base de données de référence EMBL et permet aux utilisateurs de choisir le groupe taxonomique, la résolution spatiale et la position du marqueur pour afficher la couverture des espèces sur une carte interactive.

D-Map est un composant Javascript permettant la visualisation et l'interaction avec des données géographiques. Il est basé sur la librairie Openlayers et propose des fonctionnalités avancées telles que la création et la modification de géométries, la recherche de données géographiques et la gestion de couches de données.

Mcgdb est un projet dédié à la gestion et l'analyse de bases de données géospatiales. Il permet de collecter, stocker, visualiser et analyser des données géolocalisées pour différents métiers. Il offre des fonctionnalités de création de rapports personnalisés et de visualisation de données sur une carte interactive.

Ce projet vise à promouvoir la recherche reproductible en fournissant des outils et des méthodes pour l'analyse et la visualisation de données dans le domaine de la recherche agronomique et environnementale. Il est basé sur le langage de programmation R et propose une interface interactive pour faciliter l'utilisation des différents outils.

WildOsd est un outil de visualisation de données géospatiales destiné aux écrans haute résolution. Il permet d'afficher des cartes interactives et des graphiques 2D (SVG, WebGL, etc.) sur des clusters de serveurs. Il est basé sur OpenSeadragon et supporte les pyramides TMS.

Ce projet est une cartographie interactive de l'écosystème de données de santé en France. Il permet de comprendre l'utilisation des données de santé dans la recherche et l'innovation en visualisant les réseaux d'auteurs et d'affiliations, ainsi que les tendances temporelles et géographiques. Il s'appuie sur une base de données de publications scientifiques identifiées via une recherche bibliographique.