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{ "count": 605, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/?format=api&limit=20&offset=160&ordering=keywords", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/?format=api&limit=20&offset=120&ordering=keywords", "results": [ { "id": 280, "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 2/5 : Analyses de variants", "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 5 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 4: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\n- Module 5: Métagénomique\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 2 sont :\r\n- Comprendre les grands principes de la détection de variants\r\n- Réaliser les différentes étapes du post-traitement des données d’alignement à la détection de variants\r\n- Adapter l’analyse en fonction du type de données NGS générées\r\n- Comprendre la structure des données de variants\r\n- Savoir annoter des variants\r\n- Etre capable d’interpréter une liste de variants grâce aux outils libres disponibles", "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [ "NGS Data Analysis", "Panels (amplicons, captures)", "Exomes", "Variant analysis", "Genomics (DNA-seq)", "NGS Sequencing Data Analysis" ], "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 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, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" }, { "id": 56, "name": "INSERM", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api" }, { "id": 66, "name": "UDL", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UDL/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 3, "name": "Bilille", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api" } ], "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png", "updated_at": "2024-12-09T17:38:09.983716Z", "type": "Training course", "start_date": "2019-03-31", "end_date": "2019-04-02", "venue": "", "city": "Villeneuve d'Ascq", "country": "", "geographical_range": "", "trainers": [], "trainingMaterials": [], "computingFacilities": [], "realisation_status": "past", "registration_opening": null, "registration_closing": "2019-02-15", "registration_status": "closed", "courseMode": "Onsite" }, { "id": 280, "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 2/5 : Analyses de variants", "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 5 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 4: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\n- Module 5: Métagénomique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. 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This course will introduce the students to key concepts and statistical tools for the experimental design and analysis of biological data. After a brief refresher on basic elements of statistics, the students will be made familiar with hypothesis testing, univariate statistical tests (e.g. ANOVA), linear models, descriptive multivariate analyses such as Principal Component Analysis (PCA) and clustering. The course will alternate theoretical aspects and computer exercises on small datasets with the R Studio software. 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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. 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We will harness this subject introducing semantic web and knowledge graphs in the context of metabolic networks.\r\n\r\nDuring the School, significant time will be devoted to hands-on and the program will be divided into three phases / topics:\r\n- Multivariate statistical analyses (Instructors: Arnaud Gloaguen & Jimmy Vandel)\r\n- Network-based approaches (Instructors: Morgane Térézol & Marie-Galadriel Brière)\r\n- Results contextualisation: an introduction to metabolic models, web semantic and knowledge graphs (Instructors: Jean-Clément Gallardo, Maxime Delmas & Marco Pagni)\r\n\r\nThe participants will work in groups and shortly present the application of what they have learned to their own project.", "homepage": "https://www.sib.swiss/training/course/20230903_MODAI", "is_draft": false, "costs": [ "650 EUR/CHF for academics", "1000 EUR/CHF for for-profit companies" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_2269", "http://edamontology.org/topic_0089", "http://edamontology.org/topic_0602" ], "keywords": [ "Biological network inference and analysis", "Multivariate analyses", "Semantic web", "Knowledge representation" ], "prerequisites": [ "experience with at least one omic technique", "basic statistics", "R programming" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/768/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/556/?format=api" ], "elixirPlatforms": [ { "id": 1, "name": "Training", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api" } ], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 4, "name": "IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api" }, { "id": 100, "name": "SIB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SIB/?format=api" } ], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://www.sib.swiss/training/images/sib_logo.svg", "updated_at": "2023-05-17T08:59:43.914253Z", "type": "Training course", "start_date": "2023-09-03", "end_date": "2023-09-08", "venue": "Centre de Vacances et Colloques Paul Langevin", "city": "Aussois", "country": "France", "geographical_range": "International", "trainers": [], "trainingMaterials": [], "computingFacilities": [], "realisation_status": "past", "registration_opening": "2023-04-23", "registration_closing": "2023-06-01", "registration_status": "closed", "courseMode": "Onsite" }, { "id": 395, "name": "« STATIMAGE», Statistiques pour l’imagerie de microscopie", "shortName": "", "description": "\n\n\nL’objectif de cette formation est de donner aux ingénieurs des plates-formes d’imagerie cellulaire et aux personnes qui utilisent ces technologies, des outils statistiques adaptés aux problématiques du domaine. 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