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.

Bioviz-js est une bibliothèque JavaScript dédiée à la visualisation de données biologiques complexes. Elle permet aux chercheurs et biologistes de représenter des génomes, des cladogrammes, des QTL et d'autres données génétiques sous forme de graphiques interactifs. L'outil facilite l'analyse et l'interprétation des données pour des applications en génomique, phylogénie et biologie moléculaire.

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.

Outil de visualisation dédié à l'analyse de données issues du séquençage ARN à haut débit en cellule unique (single-cell RNA-seq). Il permet aux chercheurs en biologie et en cancérologie de visualiser et d'explorer interactivement des résultats complexes, facilitant ainsi l'interprétation des données et la génération d'hypothèses pour des études sur le myélome multiple et d'autres pathologies.

MorphoNet est une plateforme web dédiée à la visualisation et à l'interaction avec des jeux de données morphodynamiques complexes. Elle permet aux chercheurs et aux enseignants d'explorer, d'analyser et de partager des données issues de la recherche en biologie, notamment dans des domaines comme la morphologie ou la dynamique des tissus. L'outil facilite la compréhension des phénomènes biologiques grâce à une interface intuitive et des fonctionnalités interactives.

Outil open source dédié à la modélisation et à la simulation de processus cellulaires complexes. Permet aux chercheurs et scientifiques de simuler des interactions biologiques, d'analyser des données expérimentales et de visualiser les résultats pour accélérer les découvertes en biologie cellulaire et en médecine.

Phylanim est un outil dédié à l'analyse et à la visualisation de données phylogénétiques. Il permet aux chercheurs et biologistes de modéliser des scénarios évolutifs, comparer des séquences génétiques et générer des arbres évolutifs interactifs. L'application facilite l'exploration des relations entre espèces et la simulation de processus biologiques complexes.

ASTERICS est une plateforme open source dédiée à l'analyse statistique et à la visualisation de données biologiques et environnementales. Elle permet aux chercheurs et scientifiques de manipuler, analyser et interpréter des jeux de données complexes grâce à des outils interactifs et des méthodes statistiques avancées. L'application facilite la collaboration en ligne et offre des fonctionnalités pour gérer des projets de recherche, tout en garantissant une accessibilité et une réutilisation des données conformes aux licences ouvertes.

Ce projet est une bibliothèque de composants web open source dédiée à la visualisation et à l'analyse de données biologiques issues de mappings métaboliques. Il permet aux chercheurs et biologistes de générer des rapports graphiques interactifs pour explorer les enrichissements, les réactions et les voies métaboliques, facilitant ainsi l'interprétation des résultats d'études génomiques ou métabolomiques.

LibriboSeq est une bibliothèque logicielle dédiée à l'analyse et au traitement des données issues de la technique Ribo-seq, utilisée pour étudier les interactions entre les ribosomes et l'ARN messager. Elle permet aux chercheurs en biologie moléculaire de manipuler, interpréter et visualiser ces données complexes afin d'en extraire des informations biologiques pertinentes.