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            "shortName": "ETBII 2026",
            "description": "La bioinformatique intégrative : principes et mise en œuvre sur un jeu de données multi-omiques.\r\n\r\nPrésentation de la formation\r\nLa bioinformatique intégrative est une thématique scientifique pluridisciplinaire récente qui combine et analyse des données biologiques provenant de différentes sources dans le but d’obtenir une compréhension holistique des systèmes biologiques. \r\nL’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une école thématique à destination des bioinformaticiens/biostatisticiens/bioanalystes souhaitant acquérir des compétences théoriques et pratiques en bioinformatique intégrative.\r\nCette école rassemble une équipe pédagogique de 10 personnes et pourra accueillir 30 participants maximum pour sa nouvelle édition.\r\nLes sessions pratiques de l’école thématique s’appuieront sur des jeux de données fournis par les formateurs, spécialement sélectionnés pour illustrer les concepts abordés et permettre une mise en application concrète des méthodes présentées.\r\nPar ailleurs, des temps de travail en sous-groupes permettront à celles et ceux qui le souhaitent d’analyser leurs propres données(Bring Your Own Data BYOD), sous réserve que ces données soient partageables au sein des participants, adaptées aux approches présentées durant la formation et non sensibles (par exemple, ne contenant pas d’informations liées à des patients ou des données confidentielles).\r\nCe mode de fonctionnement permettra d’adapter les exercices aux contextes scientifiques réels des participants et de favoriser les échanges autour de cas pratiques variés.\r\nL’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation des ressources de calcul et environnements de travail de l’Institut Français de Bioinformatique (https://www.france-bioinformatique.fr/calcul-et-stockage/).\r\nLes participants sont donc invités à respecter les conditions d’utilisation du Cluster IFB, notamment celles concernant le traitement de données dites sensibles ou de santé humaine, détaillées à l’adresse suivante : https://doc.cluster.france-bioinformatique.fr/terms-of-usage/#cas-des-donnees-dites-sensibles-ou-de-sante-humaine. Cette démarche garantit un cadre de travail conforme aux bonnes pratiques en matière de gestion et de partage des données scientifiques.\r\n\r\nPublic visé\r\nCette formation est ouverte à tous les scientifiques (doctorant·e·s, ingénieur·e·s, chercheur·e·s) impliqués dans un ou plusieurs projets de bioinformatique intégrative mobilisant des jeux de données omiques de natures différentes.\r\n\r\nPré-requis\r\n- Connaissances de base en Unix/shell, R\r\n- Autonomie dans la gestion et l’administration de son poste de travail (installation de librairies et utilisation des environnements de packaging type conda)\r\n- Une expérience préalable en analyse de données, idéalement appliquée à un jeu de données omiques, est attendue.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques\r\nLa formation a pour objectif  :\r\n- d’introduire les concepts de bases et les différents types d’approches utilisées en bioinformatique intégrative\r\n- de proposer un approfondissement et une mise en pratique de ces approches sur un/des jeux de données intégrant différents types de données omiques\r\n- de faire bénéficier aux participants de l’expertise de l'équipe pédagogique sur la mise en œuvre des méthodes intégratives présentées durant la formation sur des jeux de données proposés par les participants.\r\nA la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales en bioinformatique intégrative \r\n- auront identifié et appliqué sur un exemple les méthodes les plus utilisées en bioinformatique intégrative (méthodes de réduction de dimension, approches Réseaux, web sémantique) et auront mis en œuvre une analyse intégrative sur un/des jeux de données proposés lors de la - formation.",
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            "accessConditions": "Cette formation est ouverte à tous les scientifiques (doctorant·e·s, ingénieur·e·s, chercheur·e·s) impliqués dans un ou plusieurs projets de bioinformatique intégrative mobilisant des jeux de données omiques de natures différentes.",
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            "description": "Objectifs\r\n- Pour une personne qui découvre R : savoir utiliser R de manière autonome et comprendre les principes de\r\nbase\r\n- Être capable de suivre le module Manipulation et visualisation de données avec R\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction à l'IDE Rstudio\r\n- Créer un projet et un script\r\n- Manipulation de données de base\r\n- Structures de données : qu'est-ce qu'une variable, un type, un objet ?\r\n- Utiliser des fonctions de packages externes",
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            "name": "Formation IFB Science Ouverte & PGD - Comment gérer des jeux de données haut-débit en sciences de la vie et de la santé  - Session 1",
            "shortName": "FAIR data - Session 1",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins. 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://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-data-training/",
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            "name": "INTRODUCTION À L'ANALYSE DE DONNÉES",
            "shortName": "",
            "description": "\nL'utilisation de plus en plus répandue de techniques d’imagerie et de séquençage à haut-débit en biologie est en train de révolutionner les sciences du vivant et de modifier en profondeur leurs pratiques. Dans ce contexte, des outils statistiques sont développés pour permettre d’analyser ces données de hautes dimensions, et la maîtrise de ces outils devient de plus en plus nécessaire pour produire des résultats de bonne qualité. Ce cours de 4 semaines couvrira les étapes nécessaires pour mettre en place un processus d’analyse de données, depuis la planification de l’expérience jusqu’à la fouille des données en passant par l’échantillonnage, les test d’hypothèses, la modélisation statistique etc.\nCe cours s’adresse en priorité aux étudiants de première année de thèse de l’Institut Pasteur. Tout étudiant en thèse sera automatiquement inscrit à ce cours, mais les élèves de 2e année, de 3e année ou les post-doctorants peuvent également s’inscrire, dans la limite des places disponibles. Il est à noter que le cours est obligatoire pour les étudiants de 1ère année. Des dispenses partielles ou totales sont possibles pour les étudiants qui ont déjà des connaissances en statistique, en mathématique ou en physique. Le cours déroulera sur 4 semaines, 4 jours par semaine, trois heures par jour. Chaque séance de trois heures alternera cours magistral et mise en pratique. Il y aura deux sessions : la première commencera le 22 octobre 2018 et la deuxième le 14 janvier 2019.\nChacune de ces deux sessions sera précédée d’une séance d’introduction à l’informatique. Cette séance proposera des notions d’architecture de l’ordinateur, de système d’organisation des fichiers et de format de fichiers. Chaque session sera également suivie d’un cours optionnel sur l’analyse et le traitement des images.\nPour plus d’information, ainsi que pour les inscriptions au module optionnel et les demandes d’exemption, rendez-vous sur la page du cours : https://c3bi.pasteur.fr/introduction-to-data-analysis-2018-19/\nThèmes abordés\nLe module d’analyse de données couvrira un large champ de notions nécessaires aux étudiants pour planifier leurs expériences, analyser et explorer leurs données, interpréter les résultats et générer des figures à des fins de publication. Il abordera des notions de base en statistique, dont les analyses uni- et multivariées, les analyses descriptives, les distributions statistiques usuelles utilisées en biologie, ainsi que les tests d’hypothèses. Les exercices et travaux pratiques seront réalisés avec R et RStudio. Plusieurs séances seront consacrées à une introduction à l’utilisation du langage de programmation R avant d’aborder les notions de statistiques et d’analyse de données.\nLe module d’analyse d’images introduira les principes de base de l’analyse d’image, et portera plus particulièrement sur l’extraction d’information quantitative d’images de microscopie. Ce cours est destiné aux personnes ayant peu ou pas d’expérience en analyse d’image. Il sera très orienté sur la pratique : des cours magistraux de courte durée seront immédiatement suivis de sessions pratiques. Il aidera à la fois les microscopistes débutants et experts qui n’ont jamais eu de formation concrète en analyse d’image.\n \n\n",
            "homepage": "https://www.pasteur.fr/fr/introduction-data-analysis",
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            "description": "Bioinformatics for NGS data analysis",
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            "name": "Analyse primaire de données issues de  séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de NGS. Application aux outils de mapping et d’assemblage.\nProgramme\nThéorie \n•Présentation des différents types de séquenceurs\n•Les grandes familles d’algorithmes de mapping de lectures courtes d’assemblage et les outils associés\nPratique\nAnalyse des données de séquençage d’un génome bactérien\n•Contrôle qualité\n•Assemblage de-novo\noNettoyage des données\noAssemblage\noVisualisation et statistiques sur l’assemblage\n•Comparaison à un génome de référence :\noMapping des lectures sur un génome proche\noVisualisation du mapping \n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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        {
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            "name": "Molecular Phylogeny - Basic Training - session 2022",
            "shortName": "Phylogénie moléculaire - formation de base - session 2022",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Savoir inférer un arbre phylogénétique et l'interpréter\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Savoir ce à quoi correspondent des séquences génétiques homologues\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en bioinformatique\r\n- Connaître les notions de base en statistiques (tests, lois probabilistes usuelles, méthodes simples d'estimation de paramètres)\r\n- Avoir des notions de programmation\r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Lignes de commandes Linux\r\n- Le format Newick\r\n- Dessin d'arbres\r\n- Alignements multiples et nettoyage\r\n- Modèles d'évolution\r\n- Choix de modèles\r\n- Définitions et propriétés des arbres\r\n- Méthodes de parcimonie\r\n- Méthodes de distance\r\n- Maximum de vraisemblance\r\n- Reconstruction phylogénétique Bayésienne\r\n- Bootstraps et autres supports de branches",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/phylogenie-moleculaire-formation-de-base?axe=146",
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                "http://edamontology.org/topic_0084",
                "http://edamontology.org/topic_3293"
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            "description": "Module de formation à la bioinformatique appliquée à l'analyse des données génétiques dans le cadre des maladies génétiques humaines. Cet enseignement fait partie du Master 2 de Pathologie Humaine dispensé à la faculté de Médecine de la Timone à Marseille.\n \n",
            "homepage": "http://formations.univ-amu.fr/ME5APH-ENAPHCU41.html",
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            "description": "This course provides an introduction to programming using Perl.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//perl/",
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        {
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            "name": "New session of Molecular Phylogeny - Level 2",
            "shortName": "New session of Phylogénie moléculaire - Niveau 2",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Être capable de tester des hypothèses et d'ajuster des modèles permettant de comprendre l'évolution à l'échelle moléculaire\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en phylogénie moléculaire\r\n- Maîtriser les notions de base en statistiques (tests statistiques, principe du bootstrap, intervalles de confiances, etc.) et de probabilités (probabilités jointes / conditionnelles, théorème de Bayes, etc.)\r\n- Maîtriser un langage de programmation\r\n- Notions de phylogénie moléculaire\r\nAvoir suivi le stage \"Phylogénie moléculaire - formation de base\" ou niveau équivalent \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Phylogénétique et génétique des populations\r\n- Détection de sélection positive au sein de séquences codantes\r\n- Datation moléculaire : intégrer fossiles et molécules\r\n- Phylogénomique\r\n- Super-arbres et super-matrices, réconciliations d'arbres\r\n- Visualisation de l'information en phylogénie\r\n- Placement phylogénétique\r\n- Bases d'épidémiologie (modèles en compartiments, ODE, applications, etc)\r\n- Simulations selon une variété de modèles épidémiologiques\r\n- Phylodynamique : combiner épidémiologie et évolution",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/liste-stages-176-Bioinformatique.html",
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            "name": "Analyses NGS avec R",
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            "description": "Cette formation introduira les paquetages Bioconductor permettant l'analyse de données issues du séquençage nouvelle génération.\r\n\r\n- Rappels des concepts du séquençage NGS\r\n- Les outils d'annotation et de conversion d'identifiants\r\n- L'analyse des reads et du résultat d'alignement\r\n- L'analyse d'expression différentielle en RNA-seq\r\n- Les techniques d'enrichissement\r\n- Les outils de visualisation pour les NGS\r\n\r\nLa fin du stage (2 h) sera consacrée à un atelier pédagogique d'analyse et de réflexion sur les données apportées par les stagiaires.",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyses-ngs-r?axe=176",
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                "R Language",
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                "Data visualization"
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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