Outils MIG

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AnovArray

1.12003-10-20DownloadDoc
AnovArray permet la quantification des facteurs biologiques et des biais techniques, ainsi que l'identification des gènes différentiellement exprimés entre plusieurs conditions expérimentales (deux et plus) pour des expériences transcriptomiques issues de macroarray et microarray dans la cadre d'un plan d'expérience factoriel équilibré et d'un modèle complet. Ce package est développé en SAS (logiciel statistique) et bénéficie en conséquence de toutes les procédures statistiques de ce logiciel. Les méthodes statistiques dans ce package sont l'analyse de la variance (ANOVA) et les tests multiples de type FDR (False Discovery Rate).

Remarque
Run Unix # Utilisation sous SASRun Web #
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class2g

1.02006-04-04DownloadDoc
Class2G permet de classer les gènes en deux groupes en utilisant un modèle de mélange. Les principales caractéristiques sont d'une part l'affectation des gènes est associée à une probabilité, et d'autre part l'analyse d'un macroarray est indépendante d'une référence. Class2G est intégrée au système BASE (BioArray Software Environment) par l'intermédiaire d'un plug-in perl, et est développé dans l'environnement statistique R. BASE permet d'accéder à une interface web conviviale, d'utiliser un seul environnement pour le stockage et l'analyse de données. Class2G a été utilisé pour la détection de gènes présents et absents de E. faecalis dans le cadre de l'analyse d'une trentaine de macroarray (P.Serror - INRA Jouy-en-Josas - UBLO).

Remarque
Run Unix # Run Web # http://genome.jouy.inra.fr/basejouy
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DOMIRE

-2014-01-20DownloadDoc
(DOMain Identification from REcurrence) is a server using VAST (Vector Alignment Search Tool, protein 3D structure comparison) to define the domain boundaries in proteins from their 3 D structures (Tai et al, 2010). It provides also a list of structural neighbours.

Remarque
Run Unix # Run Web # http://genome.jouy.inra.fr/domire
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ESAP

1.0DownloadDoc
Programme de prediction de la conformation de boucles dans les proteines.

Remarque
Run Unix # Run Web #
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GORIV

1.02008-01-21DownloadDoc
Méthode de prédiction de la structure secondaire des protéines à partir de la séquence en acides aminés.

Remarque
Run Unix # gorIVRun Web #
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Insyght

2014-01-01DownloadDoc
Insyght is genomic visualisation tool that combines a symbolic and a proportional view of the genes, syntenies and genomic regions. Another of Insyght's feature is synchronized navigation and zooming across multiple species.

Remarque
Run Unix # Run Web # http://migale.jouy.inra.fr/IGO/
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kaksi

2.3rc12008-07-01DownloadDoc
Kaksi est un outil d'assignation des structures secondaires. D'après un fichier PDB contenant les coordonnées atomiques d'une protéine, kaksi définit la position des hélices alpha et des feuillets beta. La méthode d'assignation utilise les distances entre carbones alpha et les angles dièdres phi/psi du squelette protéique. Un calcul d'axes permet d'assurer la régularité des hélices assignées : une hélice présentant un coude sera décrite sous la forme de deux hélices distinctes. Les paramètres de détection -valeurs tolérées pour les distances et les angles- peuvent être modifiés en ligne de commande (se reporter à Martin et al, BMC Structural Biology 2005 pour une discussion détaillée du choix des paramètres). Les résultats sont retournés à l'utilisateur sous forme d'un fichier xml. Un utilitaire permettant d'extraire les principales informations au format fasta est fourni avec le programme.

Remarque
Run Unix # kaksi -pf my_pdb_file.pdbRun Web #
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MuGeN

200609192007-01-05DownloadDoc
MuGeN (Multi-Genome Navigator) est un outil interactif permettant une exploration dans plusieurs géomes annotés complets par des résultats d'analyse in silico. Il dispose également d'un mode d'exécution en mode batch lui permettant de servir de générateur d'images à divers formats. Ce mode de fonctionnement le prédispose à être intégré à des sites Web pour l'affichage de cartes physiques annotées. MuGeN is a software package for the visual exploration of multiple annotated genome portions. It is capable of simultaneously displaying genome portions loaded from various sources both local and remote and mix these with analysis result plots. It can also be used to generate images of these displays in a wide range of formats (PNG, PostScript, IMAP, XFig).

Remarque La commande : mugenv est suffisante pour lancer l'environnement graphique, mais elle ne charge aucun génome et les fenêtres paraîtront donc un peu vides. Plus fréquemment, on fera : mugenv /chemin/vers/un/fichier/genbank.gbk pour explorer le fichier en question. Les numéros de version de MuGeN correspondent à leur date de sortie, et sont affichées dans la barre titre de sa fenêtre graphique. La dernière en date est la 20040726 qui est celle installée sur topaze et adm.
Run Unix # mugenv ou mugenv /chemin/vers/un/fichier/genbank.gbkRun Web #
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NGSToolsMIG

1.02011-02-04DownloadDoc
Tools developed in MIG laboratory to help in the process of Next generation Sequencing Data analysis : quality control, mapping, assembly, global statistics, etc. ///////// adaptiveTrim.pl ///////// alignmentStatistics.pl ///////// contigsExtractionOnLength.pl ///////// fastqQualityConverter.pl ///////// gbk2Fasta.pl ///////// globalTrim.pl ///////// multiFasta2Fasta.pl ///////// show2Fasta.pl ///////// unmappedReadsExtraction.pl ///////// (Cf. Doc)

Remarque
Run Unix # ex.: contigsExtractionOnLength.pl -i fichier.fasta -do /Dir1/Dir11/Dir111/ -po fichierFiltre -l 1500 -rRun Web #
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RHOM

31.5DownloadDoc
R'HOM (Recherche de régions HOMogènes) est un programme pour la segmentation de séquences d'ADN en régions de composition homogènes par chaînes de Markov cachées. L'utilisateur choisi le nombre de type de composition différentes et la longueur des mots à prendre en compte. Les paramètres sont ensuite estimés par maximum de vraisemblance (algorithme EM) et la séquence est finalement segmentée avec l'algorithme forward backward. R'HOM a été initialement développé pendant la thèse de doctorat de Florence Muri et a été ensuite en grande partie ré-implémenté.

Remarque
Run Unix # rhom.emRun Web #
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rmes

3.1.02014-08-20DownloadDoc
Programme pour détecter des mots ou motifs ayant une fréquence statistiquement exceptionnelle dans une séquence biologique. (R'MES pour Recherche de Mots Exceptionnels dans les Séquences)

Remarque Voici ce qu'il y a de nouveau par rapport à la version 3.01 : Changements majeurs : - amélioration significative du temps de calcul dans le cas des approximations Gaussiennes, quelque soit l'ordre du modèle, - levée de la contrainte sur la taille des noms des familles de mots. Changements mineurs : - renommage des options de sélection de seuil dans l'outil de mise en forme des résultats (--minthresh et --maxthresh deviennent --tmin et --tmax), - modification de l'ordre de présentation pour les résultats de calcul de biais (triés selon le score, et non plus alphabétiquement). Pour toutes questions, contactez Sophie.Schbath@jouy.inra.fr
Run Unix # rmes [options] -s -o rmes --helpRun Web #
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SHOW

201111092011-11-11DownloadDoc
SHOW (Structured HOMgeneity Watcher) permet une utilisation souple des modeles de chaines de Markov cachees. L'utilisateur peut construire son propre modele dont les parametres peuvent ensuite etre estimes par maximum de vraisemblance avec l'algorithme EM. Le modele peut alors servir a faire des predictions avec l'algorithme forward-backward (posterior decoding) ou avec l'algorithme de Viterbi. Il peut aussi servir a simuler des sequences. SHOW implemente aussi un detecteur de genes bacteriens. L'utilisateur n'a alors pas a se soucier du modele ni des parametres. SHOW a deja servi a annoter des genomes complets publies.

Remarque
Run Unix # show_viterbi # show2mugen.plRun Web #
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SIMPA

1.0DownloadDoc
SIMPA est un programme de prédiction de la structure secondaire des protéines. 3 états sont pris en considération : l'hélice alpha (H), les brins bêta (b) et les structures apériodiques (C). Ce programme est basé sur la notion de "nearest neighbor". Il fournit un résultat Q3 de 67%.

Remarque
Run Unix # Run Web #
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STFilter

1.0DownloadDoc
STFilter interroge PubMed sur la base d'une liste de noms de gènes ou d'un nom d'espèce, segmente les résumés en phrase et les classes en fonction d'un critère de pertinence. Ce critère de pertinence peut être appris automatiquement à partir de phrases classées.

Remarque
Run Unix # Run Web #
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SurfG+

1.022012-07-13DownloadDoc
SurfG+ is a tool to predict the protein localization in frame-psoitive bacteria. Current protein localization protocols are not suited to this prediction task as they ignore the potential surface exposition of many membrane-associated proteins. Therefore, we developed a new flow scheme, for the processing of protein sequence data with the particular aim of identification of potentially surface exposed (PSE) proteins from Gram-positive bacteria.

Remarque See Barinov A, Loux V, Hammani A, Nicolas P, Langella P, Ehrlich D, et al. Prediction of surface exposed proteins in Streptococcus pyogenes, with a potential application to other Gram-positive bacteria. Proteomics. 2009 Jan.;9(1):61–73.  
Run Unix # SurfgRun Web #
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VAST

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Programme de comparaison et d'alignement des structures 3D des protéines. VAST est basé sur une procédure en 2 étapes. Dans la première étape on utilise une description simplifiée des protéines où les éléments de structure secondaire sont représentés par des vecteurs. Le but de cette première étape est de trouver le sous-ensemble des vecteurs qui se superimposent au mieux entre les 2 structures. La significativité du résultat est évaluée en calculant la probabilité d'observer cette superimposition juste par chance. Dans la seconde étape on revient à une description atomique des structures 3D en décrivant la chaîne polypeptique par les positions des CA de chaque résidu. L'objectif de cette seconde étape est d'établir une correspondance univoque (alignement) entre les CA jouant le même rôle dans les 2 structures. On cherche à obtenir l'alignement contenant les plus de paires de CA et le rmsd (root mean square deviation) le plus faible. Pour ce faire l'algorithme est amené à répondre à des questions comme : quel alignement, l'un comprenant 100 paires de CA et ayant un rms de 3 A, et l'autre comprenant 60 paires de CA et un rms de 2 A est le meilleur? Ce problème est résolu en considérant l'alignement qui a la probabilité la plus faible d'être généré par hasard.

Remarque
Run Unix # Run Web #

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