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            "name": "Initiation à R",
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            "description": "\nObjectifs\n\n- Présenter le langage de programmation R et ses principes.\n- Utiliser les principales fonctionnalités de ce langage pour effectuer des calculs mathématiques, statistiques ou des représentations graphiques.\n- Attention : ce module n'est ni un module de statistique, ni un module d'analyse statistique des données.\n\nProgramme\n\n- Structures et manipulation de données.\n- Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…).\n- Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot).\n",
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            "name": "Formation MIGALE - Initiation à Perl",
            "shortName": "",
            "description": "Initiation à la programmation.  Identifier les possibilités offertes par l’écriture de quelques lignes de code...",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données de recherche en sciences de la vie - édition Francilienne - Session 1 (mars)",
            "shortName": "FAIR data Paris mars 2022",
            "description": "Présentation et application des principes FAIR de gestion des données dans un projet bioinformatique.\r\nL’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins impliqués dans des projets d’analyse bioinformatique de jeux de données omiques et souhaitant mettre en œuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) tout au long du déroulement du projet. La formation abordera les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présentera sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées par l’IFB pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=8&username=guest",
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                "http://edamontology.org/topic_3420",
                "http://edamontology.org/topic_0219"
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            "name": " Linux For Jedi",
            "shortName": "",
            "description": "This course offers to develop and enhance advanced Linux shell command line and scripting skills for the processing and analysis of NGS data. We will work on a HPC server and use linux powerful commands to allow to analyze big amount of biological data.\n \nPrerequisites\nBasic knowledge of Linux (Linux for dummies required)\n\nProgram\nConnecting to a distant HPC\nManipuling text files\nComplex searching for text in a file\nCombining several commands\nWriting simple shell scripts\n\n\nLearning objectives\nAfter this course, participants should be able to:\nManipulate and search within text files\nChain and combine commands\nPerform the same actions on many files\nWrite a simple shell script\n\n\n \n\n\nInstructors\nChristine Tranchant (CT) - christine.tranchant@ird.fr\nNdomassi Tando (NT) - ndomassi.tando@ird.fr\nBruno Granouillac (BG) - bruno.granouillac@ird.fr​\nFrançois Sabot (SB) - francois.sabot@ird.fr\nGautier Sarah (GS) - gautier.sarah@cirad.fr\n\n",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings/linuxJedi/",
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                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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        {
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            "name": "Analyse statistique RNA-seq sous Galaxy",
            "shortName": "",
            "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/",
            "is_draft": false,
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                "NGS Data Analysis",
                "Analysis of RNAseq data",
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n",
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2017-03-15",
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        {
            "id": 537,
            "name": "New session of FAIR_bioinfo_@_AuBi",
            "shortName": "New session of FAIR_bioinfo",
            "description": "Introduction aux bonnes pratiques en bio-informatique afin de pérenniser son travail de recherche.\r\n\r\nCette formation permet de découvrir les bonnes pratiques dans le cadre d’un travail nécessitant des approches programmatiques (statistiques, programmation d’outils, analyses de données biologiques). Elle s’inscrit aussi dans l’aspect science-ouverte afin de rendre plus facilement disponible et pérenne le travail bio-informatique. Après une introduction aux pratiques FAIR axées notamment sur les notions de reproductibilité et de répétabilité du code, plusieurs approches seront abordées: les bonnes pratiques de partage et gestion des versions des outils utilisés ; la gestion des environnements de travail (conda, docker, singularity) ; découverte du gestionnaire de workflow Snakemake : et enfin la documentation du code avec Rmarkdown et Jupyter.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/actualites/pratiques-fair-en-bioinformatique-pour-des-analyses-reproductibles",
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            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0769",
                "http://edamontology.org/topic_3068",
                "http://edamontology.org/topic_3307",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Methodology",
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "Cloud",
                "Linux",
                "Snakemake",
                "Docker",
                "R"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api"
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                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "University Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
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            "name": "Galaxy / Galaxy Initiation - 2024",
            "shortName": "Galaxy Initiation - 2024",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir exploiter l’environnement Galaxy pour être en mesure d’analyser ses données.\r\n- Être en mesure de créer ses workflows.\r\nProgramme\r\n- Téléchargement des données à traiter.\r\n- Manipulation de fichiers.\r\n- Traitement des données.\r\n- Visualisation des résultats.\r\n- Création de workflows.\r\n- Partage de résultats et de workflows.",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/training/courses",
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            "name": "Analyse de données métagénomiques 16S",
            "shortName": "",
            "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": "Biotechnologies et bioinformatique appliquées aux maladies rares",
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            "description": "Module optionnel du DIU Maladies rares : de la recherche au traitement.\n",
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        {
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            "name": "Initiation à Python",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nInitiation à la programmation.\nRéalisation de tâches simples d'extractions d'informations.\nIdentifier les possibilités offertes par l'écriture de quelques lignes de codes.\n \n\n \n \n \n \nProgramme\n\n• Présentation de Python\n• Variables Python\n• Structures de contrôle\n• Réalisation de programmes simples\n• Gestion de fichiers\n• Fonctions\nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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        {
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            "name": "Développement d’une application avec R Shiny - 2026",
            "shortName": "R Shiny 2026",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principes de bases et le fonctionnement du package “Shiny”. Ils et elles seront capables de créer leurs premières applications web interactives à partir de scripts R. Les solutions de déploiement d’applications Shiny seront également abordées.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrincipes généraux et fonctionnement d’une application Shiny\r\nDéveloppement d’applications Shiny\r\nDéploiement d’applications Shiny",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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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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                "Bioimaging",
                "FAIR"
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            "accessConditions": "Having an account on Mésocentre Clermont Auvergne\r\nComing with a laptop and an Eduroam access",
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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        {
            "id": 253,
            "name": "Python avancé",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nEtre autonome pour des manipulations simples visant à extraire, reformater des données issues de fichiers texte.\n \n\n \n \n \n \nProgramme\n\n- Expressions régulières\n- Gestion des erreurs\n- Biopython\n- Réalisation de programmes simples\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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                "Python Language"
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n",
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            "type": "Training course",
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        {
            "id": 384,
            "name": "Introduction to High-performance computing",
            "shortName": "",
            "description": "This course offers an introduction on how to work with HPC Southgreen clusters. It is intended for new users, with the goals of improving user productivity and minimizing the obstacles. The HPC Southgreen cluster are presented, together with the tools to be able to use it. Module load notion, interactive usage and batch jobs submittions will be developped.\nPrerequisites\nLinux Basics\n\nProgram\nIntroduction to HPCs architecture\nDiscover Sun grid Engine (SGE)\nData Management on clusters\nInteractive Usage\nSubmit batch jobs\n\n\nLearning objectives\nAfter this course, participants should be able to:\nUse the HPC resources interactively\nManage data copies\nUse module load\nsubmit batch jobs\n\n\nInstructors\n\n\nNdomassi Tando (NT) - ndomassi.tando@ird.fr\nBertrand Pitollat(BP) - bertrand.pitollat@cirad.fr\nAlexis Dereeper (AD) - alexis.dereeper@ird.fr​\n\n",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//HPC/",
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            "costs": [
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                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
            "type": "Training course",
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            "venue": "",
            "city": "Centre IRD, Montpellier",
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        {
            "id": 554,
            "name": "Graphiques sous R avec ggplot2 / Graphics with R-ggplot2 (2023 session )",
            "shortName": "Graphics with R-ggplot2 (2023)",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du package R « ggplot2 » et la démarche sous-jacente pour construire un graphique à partir d’un tableau de données. Ils seront capables de réaliser plusieurs types de représentations graphiques, telles que des nuages de points, des courbes, des histogrammes, des diagrammes en bâtons, des boxplots, des heatmaps, etc.  Les stagiaires pourront apporter leur propre tableau de données et pratiquer dessus en fin de formation. \r\n\r\nProgramme :\r\n- Principes généraux liés au package ggplot2 \r\n- Principales fonctions graphiques pour réaliser des nuages de points, des histogrammes, des boxplots, etc. \r\n- Principales fonctions pour jouer sur les coloriages en fonction d’une variable, sur les échelles de couleurs, sur les graduations, sur les représentations multiples, etc.",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings",
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                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_2269"
            ],
            "keywords": [
                "Représentations graphiques"
            ],
            "prerequisites": [
                "Langage R de base"
            ],
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                }
            ],
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-17T10:24:23.197102Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2023-05-15",
            "venue": "",
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        {
            "id": 714,
            "name": "Utilisation du cluster - SLURM / Cluster usage - SLURM",
            "shortName": "Cluster SLURM",
            "description": "Objectifs\r\n- Disposer des concepts et de bonnes pratiques d’utilisation des ressources de calcul.\r\n- Être capable d’utiliser les ressources de calcul de la plateforme en toute autonomie.\r\nProgramme\r\n- Introduction : les équipements (calcul et stockage), espaces de travail, les outils et les données.\r\n- Calcul parallèle : concepts, ressources\r\n- Soumission de jobs (srun, sbatch)\r\n- Monitorer, vérifier, controler les jobs (squeue, scontrol, scancel, sacct).\r\n- Base de l’optimisation d’un job\r\n- Solutions de parallélisation des jobs : (--array)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/2025",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "keywords": [],
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            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Preregistration required using: https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/preinscription",
            "maxParticipants": 18,
            "contacts": [],
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                    "name": "SBR - Roscoff Marine Station",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SBR%20-%20Roscoff%20Marine%20Station/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "id": 4,
                    "name": "ABiMS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://abims.sb-roscoff.fr/sites/default/files/abims.png",
            "updated_at": "2025-02-21T08:52:30.567397Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2025-05-16",
            "end_date": "2025-05-16",
            "venue": "",
            "city": "Roscoff",
            "country": "France",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 786,
            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées - 2026",
            "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq 2026",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "Statistical differential analysis",
                "RNA-seq"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 10,
                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
                }
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