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            "description": "Ce cours théorique et pratique de deux semaines est orienté sur les méthodes pour étudier la synthèse, maturation et la dégradation d’une large variété de molécules d’ARN dans les cellules eucaryotes - voir plus\n",
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            "description": "\nLes objectifs sont :\n- Savoir choisir les outils d'analyse\n- Etre autonome pour effectuer un pipeline d'analyse\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse\n- Savoir manipuler les fichiers de séquences : préparation et filtration\n- Etre capable d'évaluer la qualité des données\n- Savoir analyser avec ou sans génome de référence\nhttps://cnrsformation.cnrs.fr/\n\n",
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            "name": "Analyse de données métagénomiques 16S",
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            "description": "\n\n\n\n\n\n\n\nObjectifs\nCette formation est dédiée à l'analyse de données de type \"métagénomique amplicon\" issues des technolo-gies de séquençage 454 et Illumina. La formation couvre les grandes étapes d'un pipeline d'analyse bioinformatique sous Galaxy (FROGS) pour transformer les séquences en tables d'abondances puis présente des outils statistiques sous R (phyloseq) qui permettent de décrire et comparer les échantillons à partir de ces tables.\n\n \nProgramme\n\nJours 1 et 2 : Analyses Bioinformatiques sous Galaxy\nIntroduction générale\nBrefs rappels sur l'environnement Galaxy\nPrésentation des données issues des différentes technologies de séquençage\nPrétraitement des données\nClustering des séquences, construction des OTUs\nDétection de chimères\nAnnotation taxonomique\nFiltrage des données de comptages\nOutils de visualisation\nConstruction de workflow et configuration de FROGS\nLimite des données et des méthodes \nJour 3 et 4 :  Analyses Statistiques sous Rstudio\nIntroduction générale\nImport, manipulation et visualisation des données\nMesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\nOrdination et réduction de dimension : MDS\nClustering et Heatmap\nComparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis\n▫ Introduction générale\n▫ Brefs rappels sur l'environnement Galaxy\n▫ Présentation des données issues des différentes technologies de séquençage ▫ Prétraitement des données\n▫ Clustering des séquences, construction des OTUs\n▫ Détection de chimères\n▫ Annotation taxonomique\n▫ Filtrage des données de comptages\n▫ Outils de visualisation\n▫ Construction de workflow et configuration de FROGS\n▫ Limite des données et des méthodes\n\n\n\n\n\nJour 3 : Analyses Statistiques sous Rstudio\n\n\t▫  Introduction générale\n\t\n\n\t▫  Import et manipulation des données\n\t\n\n\t▫  Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\n\t\n\n\t▫  Ordination et réduction de dimension : MDS\n\t\n\n\t▫  Clustering et Heatmap\n\t\n\n\t▫  Comparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis \n\t\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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            "name": "Analyse statistique RNA-seq sous Galaxy",
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            "description": "\nObjectifs\n\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l'analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d'un article\ndu domaine.\nComprendre les particularités liées à la nature des données.\n\n \n \nProgramme\n\nPlanification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\nNormalisation et analyse différentielle : recherche de \"régions d'intérêt\" différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\nPrise en compte de la multiplicité des tests.\nLe cours sera illustré par différents exemples et un jeu de données sera traité à l'aide du package R SARTools (basé sur les packages R DESeq2 et edgeR) dans les environnements Galaxy et RStudio.\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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                "NGS Data Analysis",
                "Analysis of RNAseq data",
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        {
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            "name": "Artificial Intelligence and Machine Learning in Life Sciences: from foundations to applications 2026",
            "shortName": "AI & ML in LS 2026",
            "description": "“ELIXIR course: Artificial Intelligence and Machine Learning in Life Sciences” provides researchers with the conceptual foundations and practical skills needed tu use AI and ML methods appropriately, critically, and reproducibly in life-science research. If you plan to analyse complex biological datasets or incorporate AI-based approaches into your work, this course may be for you.\r\n\r\nArtificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are rapidly transforming life sciences, enabling new approaches to the analysis, interpretation, and integration of increasingly large and complex biological datasets. To fully benefit from these advances, researchers need both a solid understanding of AI/ML methods and awareness of their limitations, best practices, and regulatory frameworks.\r\n\r\nThis five-day, hands-on training course will guide participants from the foundations of machine learning through deep learning, foundation models, and generative AI, while also covering reproducibility, the DOME recommendations, and the EU AI Act.\r\n\r\nBuilding on the success of the first edition, this second ELIXIR Summer School on Artificial Intelligence and Machine Learning in Life Sciences will bring together AI/ML experts from five ELIXIR Nodes and 25 participants from across the ELIXIR community, fostering knowledge exchange, collaboration, and the responsible adoption of AI in life sciences.",
            "homepage": "https://courses.crg.eu/events/artificial-intelligence-and-machine-learning-life-science-foundations-applications-2026",
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                "300€ for academics, 600€ for industry"
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                "basic statistics",
                "Intermediate Python programming",
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/810/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/869/?format=api"
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            "name": "Python avance",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 5/6 : Analyses RNA-seq, bioinformatique- session Septembre 2021",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 5 sont :\r\n- Savoir réaliser une analyse transcriptomique par RNA-seq avec ou sans (de novo) génome de référence à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur la qualité des lectures obtenues par le séquenceur\r\n- Connaître et savoir paramétrer les outils nécessaires à l’analyse",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\nAvoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement.",
            "maxParticipants": null,
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                    "name": "University of Lille",
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        {
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            "name": "Initiation à Git / Git Initiation  - 2022 Session 2",
            "shortName": "Git Initiation - 2022 Session 2",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir définir ce qu’est un outil de gestion de version\r\n- Être capable d’initialiser un entrepôt Git pour un projet\r\n- Être capable de définir quels fichiers inclure/exclure d’un projet\r\n- Savoir enregistrer localement une nouvelle version pour un projet\r\n- Savoir partager des modifications locales avec tous les contributeurs d’un projet\r\n- Savoir gérer des modifications en parallèle en utilisant les branches.\r\n- Connaître les bonnes pratiques pour contribuer à projet tiers\r\nProgramme :\r\n- Présentation des avantages de la gestion de versions (projets individuels & projets collaboratifs)\r\n- Présentation des principes de fonctionnement de Git\r\n- Présentation et mise en œuvre des commandes principales de Git (clone, checkout, add, rm, commit, merge,\r\npush, pull) ; en ligne de commande ou en utilisant une interface graphique (GitHub et GitLab)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/training/courses",
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        {
            "id": 706,
            "name": "New session of Formation d'initiation à la plateforme de stockage d'imagerie OMERO",
            "shortName": "New session of Formation d'initiation à OMERO",
            "description": "Cette session d'introduction a pour objectif la prise en main d'OMERO et le chargement d'images vers l'instance OMERO hébergée au Mésocentre Clermont Auvergne, service de la plateforme AuBi.\r\n\r\nQu'est-ce qu'OMERO ?\r\nOMERO est une plateforme logicielle permettant de visualiser, de gérer et d'annoter des données d'images scientifiques. OMERO vous permet d'importer et d'archiver vos images, de les annoter et de baliser vos images, d'enregistrer vos protocoles expérimentaux et d'exporter vos images dans de nombreux formats. Il vous permet également de collaborer avec des collègues en créant des groupes d'utilisateurs.\r\n\r\nPourquoi utiliser OMERO ?\r\nC'est très pratique ! Une fois vos données importées, vous n'avez plus à vous soucier des montages réseau et des structures de dossiers. Vos données sont consultables, vous pouvez les annoter, les visualiser, effectuer des flux de travail simples d'analyse d'images, les partager avec des collaborateurs et générer des figures de niveau publication, le tout directement depuis votre navigateur web.\r\n\r\nComment l'utiliser ?\r\nIl existe deux interfaces principales pour OMERO : un client de bureau (OMERO.insight) et une page web (OMERO.web). Elles ont toutes deux des caractéristiques similaires mais pas identiques. Venez découvrir ces outils lors de cette formation AuBi !\r\n\r\nPour cela, il est indispensable d'être équipé d'un ordinateur portable sur lequel omero insight sera installé en amont de la formation et d'avoir un compte actif au Mésocentre Clermont Auvergne qui vous permettra ensuite de vous connecter sur omero.web.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/projets-associes/plateforme-aubi",
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3383"
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            "keywords": [
                "Bioimaging",
                "FAIR"
            ],
            "prerequisites": [
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            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Having an account on Mésocentre Clermont Auvergne\r\nComing with a laptop and an Eduroam access",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/780/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api"
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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                }
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                    "name": "AuBi",
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            "updated_at": "2025-02-17T12:40:07.020977Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2025-03-19",
            "venue": "",
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        {
            "id": 664,
            "name": "Les langages de workflows pour une analyse bioinformatique reproductible / Workflow languages for reproducible bioinformatics analysis",
            "shortName": "WF4bioinfo",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec iPOP-UP (représenté par EDC) une formation sur les langages de workflows en bioinformatique à destination des bioinformaticien·ne·s et des bioanalystes. La formation abordera les fondamentaux et les fonctionnalités avancées des deux langages Snakemake et Nextflow. Ces outils sont en effet devenus indispensables pour assurer la reproductibilité et l’efficacité des analyses bioinformatiques. La formation sera structurée en deux séquences :\r\n- une journée commune qui abordera les grands principes des gestionnaires de workflow, en particulier dans le domaine de la bioinformatique et en lien avec les infrastructures de calcul de type cluster et cloud proposés au sein de l’IFB \r\n- une  journée de session pratique  avec 1 atelier snakemake et 1 atelier nextflow en parallèle au choix des participants. Nous proposons aux participants qui le souhaitent de travailler sur leur propre workflow dans une approche “Bring your own script” avec l’aide de l’équipe pédagogique.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=36",
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0769",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "FAIR",
                "Reproducibility",
                "Nextflow",
                "Snakemake"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 20,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/116/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/326/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/804/?format=api"
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                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB%20-%20ELIXIR-FR/?format=api"
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                    "name": "PB-IBENS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/PB-IBENS/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/1/core_admin/logocompact/300x300/1654772049/IFB-HAUT-COULEUR-PETIT.png",
            "updated_at": "2025-09-23T09:21:52.846631Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2025-10-01",
            "venue": "",
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        {
            "id": 335,
            "name": "Rendre ses outils disponibles sur un cloud OpenStack",
            "shortName": "",
            "description": "",
            "homepage": "",
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
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        {
            "id": 550,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 6/6 : Analyses RNA-seq, biostatistique - session Septembre 2021",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 6 sont :\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module «Analyses RNA-seq–partie 1 (bioinformatique)» de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et la façon d’obtenir une table de comptage",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
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                    "name": "University of Lille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20of%20Lille/?format=api"
                },
                {
                    "id": 56,
                    "name": "INSERM",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api"
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                    "name": "Bilille",
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            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
            "updated_at": "2024-12-09T17:35:29.098423Z",
            "type": "Training course",
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            "venue": "",
            "city": "Lille",
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        {
            "id": 250,
            "name": "Perl avancé",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nAller plus loin avec Perl afin d’être autonome pour des manipulations complexes visant à extraire et reformater des données issues de fichiers texte.\n\n \n \n \n \nProgramme\n\n- Expressions régulières\n- Fonctions\n- Prise en main de Bioperl\n \n \nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences et de fichiers de résultats d’outils bionformatiques.\n \n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
            "is_draft": false,
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            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "Perl Langage"
            ],
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            "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n",
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    ]
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