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            "description": "Biological data are often complex and challenging to analyse due to non-normal distributions, nonlinear relationships, spatial/temporal structures and high dimensionality. 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. The students will be assigned a small project involving the different concepts and tools covered by the course.\n",
            "homepage": "https://www.enseignement.biologie.ens.fr/spip.php",
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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",
            "is_draft": false,
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                "Master (M2 uniquement)"
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                    "name": "INCEPTION",
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        {
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            "name": "2e Ecole Thématique de Bioinformatique Intégrative / Integrative Bioinformatics Training School",
            "shortName": "Second session of ETBII",
            "description": "La 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 deuxième édition.\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\n\r\nPublic visé\r\nCette formation est ouverte à tous les scientifiques (ingénieurs, chercheurs dans des plateformes ou équipes de recherche) impliqués dans un ou plusieurs projets de bioinformatique intégrative mobilisant des jeux de données omiques de natures différentes.\r\n\r\nPré-requis\r\nConnaissances de base en Unix/shell, R, Python\r\nAutonomie dans la gestion de son poste de travail (installation de librairies et utilisation des environnements de packaging type conda)",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/etbii/",
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            "costs": [
                "770 TTC pour les académiques  et 1540 TTC pour les privés"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
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                "Biological network inference and analysis",
                "Dimension reduction",
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                "Integration of heterogeneous data",
                "Data Integration",
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Cette formation est ouverte à toute la communauté, en priorité aux bioinformaticien·ne·s des plateformes membres et équipes associées IFB souhaitant contribuer à la constitution de matériel pédagogique pour se préparer au montage de futures formations sur ce thème.",
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                    "name": "CNRS - IFB",
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            "type": "Training course",
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            "name": "Ecole Thématique de Bioinformatique Intégrative - session 2023 / Integrative Bioinforformatics training school - 2023 session",
            "shortName": "ETBII 2023",
            "description": "Dans l’objectif de développer et fédérer des compétences en bioinformatique intégrative au sein de la communauté, l’IFB propose une nouvelle école thématique ayant un double objectif :\r\n- une montée en compétences théoriques et pratiques des bioinformaticiens, biostatisticiens et bioanalystes\r\n- la constitution de matériel pédagogique partagé sur ce sujet.\r\n\r\nCette école mobilise une équipe pédagogique de 10 personnes et pourra accueillir 30 participants.\r\nL’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation des ressources de calcul et de la plateforme pédagogique de l’Institut Français de Bioinformatique.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques \r\n\r\nLa formation a pour but :\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 d’une de ces approches sur un/des jeux de données intégrant différents types de données omiques. \r\n- de créer, améliorer et partager des ressources pédagogiques (supports de formation, jeux de données, tutoriels) sur le thème de la bioinformatique intégrative.\r\n\r\nA la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.\r\n\r\nPré-requis\r\n- Connaissances de base en Unix/shell, R, Python \r\n- Autonomie dans la gestion de son poste de travail (installation de librairies et maîtrise des environnements de packaging type conda)",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/etbii/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366"
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            "keywords": [
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                "Tool integration"
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            "prerequisites": [
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                "Basic knowledge of R"
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            "maxParticipants": 30,
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            "updated_at": "2023-05-17T10:02:50.638104Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2023-01-16",
            "end_date": "2023-01-20",
            "venue": "Accès\r\n\r\nTrain : TGV, gare de St-Raphaël-Valescure (3 km) et car (ligne 3) jusqu’à la Villa Clythia.\r\nÀ 1h30 de Nice, 1h20 de Toulon, 2h10 de Marseille et 7h30 de Paris.\r\n\r\nVoiture : Sur l’A8 prendre la sortie n° 38, Fréjus. Cartes Michelin 82 et 245.\r\nAvion : Nice (70 km), Toulon (90 km), Marseille (140 km).\r\n\r\nTransfert : Navettes depuis la gare de St Raphael. Taxis depuis l’aéroport de\r\nNice (sur réservation).\r\n\r\nCAES du CNRS\r\nLa Villa Clythia\r\n2754, rue Henri Giraud\r\n83600 Fréjus",
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            "name": "Data analysis",
            "shortName": "",
            "description": "Biological data are often complex and challenging to analyse due to non-normal distributions, nonlinear relationships, spatial/temporal structures and high dimensionality. 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. The students will be assigned a small project involving the different concepts and tools covered by the course.\n",
            "homepage": "https://www.enseignement.biologie.ens.fr/spip.php",
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                "Dimension reduction",
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            "name": "ETBII 2026 Ecole Thématique de Bioinformatique Intégrative / Integrative Bioinformatics Training School",
            "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.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=45",
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                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
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            "keywords": [
                "Methodology",
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                "Linux and knowledge of NGS formats",
                "Basic knowledge of R",
                "Python - basic knowledge"
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            "openTo": "Everyone",
            "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.",
            "maxParticipants": 30,
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                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
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                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
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                }
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        {
            "id": 391,
            "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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                "Regression",
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            "prerequisites": [
                "Master (M2 uniquement)"
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/INCEPTION/?format=api"
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            "city": "Institut Pasteur",
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        {
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            "name": "Cours Programmation Scientifique en Python",
            "shortName": "",
            "description": "The ever growing usage of high throughput technologies in Biology is revolutionizing the life sciences and profoundly changing its practices. Scripting languages are used on a daily basis in life science labs in order to mine huge data sets produced by high-throughput devices. This two-week course will give participants basic knowledge in python and state-of-the-art machine learning methods to analyze their own data sets.\r\nDescription:\r\nThis course is intended for PhD students, engineers and research scientists willing to acquire knowledge in scientific programming. Throughout the course, we will use Python language to lead participants from the basics of computer programming to more advanced techniques such as practical machine learning techniques.",
            "homepage": "https://www.pasteur.fr/fr/programmation-scientifique-python",
            "is_draft": false,
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                "Toolkit",
                "Tool integration",
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                    "name": "INCEPTION",
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                }
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            "city": "Institut Pasteur",
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            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données d'une plateforme IBISA - session 2023",
            "shortName": "FAIR data IBISA 2023",
            "description": "Cette session de formation a pour but de former des responsables et membres de plateformes IBISA aux principes FAIR de gestion des données .\r\nLa formation se déroule sur 2 jours avec une alternance de présentation générales,  et techniques, témoignages et ateliers pratiques pour travailler sur différents sujets : PGD de structure, métadonnées, sécurité des données,...etc.\r\nA la fin de cette formation auront \r\n- acquis des connaissances théoriques et pratiques sur la gestion selon les principes FAIR de leurs données dans le contexte de la Science Ouverte\r\n- identifié des pistes d'amélioration pour la gestion des données de leur plateforme.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=16",
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3420",
                "http://edamontology.org/topic_0219",
                "http://edamontology.org/topic_3571"
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            "keywords": [
                "FAIR",
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            "shortName": "MIAPPE 2020",
            "description": "The Minimal Information About Plant Phenotyping Experiments (MIAPPE, www.miappe.org) standard has been designed by ELIXIR, EMPHASIS and Bioversity international to guide plant scientist in the management of experimental data. Furthermore, since genetic studies relies on the integration and the linking between phenotype and genotype datasets, relevant section of MIAPPE are beginning to be used for genotyping standards.\r\nThis formation will cover a general introduction of the MIAPPE principles and some examples to illustrate different use cases on the usage of MIAPPE for plant phenotyping data standardization.",
            "homepage": "https://urgi.versailles.inrae.fr/About-us/News/Webinar-rep-pheno",
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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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            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données  - Session 2024 IBISA-IFB Lyon",
            "shortName": "FAIR data IBISA Lyon 2024",
            "description": "Cette session de formation a pour but de former des responsables et membres de plateformes IBISA aux principes FAIR de gestion des données .\r\nLa formation se déroule sur 2 jours avec une alternance de présentation générales,  et techniques, témoignages et ateliers pratiques pour travailler sur différents sujets : PGD de structure, métadonnées, sécurité des données,...etc.\r\nA la fin de cette formation auront \r\n- acquis des connaissances théoriques et pratiques sur la gestion selon les principes FAIR de leurs données dans le contexte de la Science Ouverte\r\n- identifié des pistes d'amélioration pour la gestion des données de leur plateforme.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=30",
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                "http://edamontology.org/topic_3571"
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            "keywords": [
                "Données"
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/162/?format=api",
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            "shortName": "WheatIS Search AgBioData",
            "description": "The WheatIS project aims at building an International Wheat Information System to support the wheat research community. The main objective is to provide a single-access web base system to access to the available data resources and bioinformatics tools. The project is endorsed by the Wheat Initiative.\r\nThe WheatIS data discovery tool allows to search data in all the wheat resources around the world.\r\nThis training will describe how to use the tool, what data are available, how to join, etc.",
            "homepage": "https://urgi.versailles.inrae.fr/About-us/News/WheatIS-DataDiscovery-webinar-on-AgBioData-conference",
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            "description": "Processus et outils mis en place dans le cadre des projets AgroDiv et BReIF pour soumettre des données dans les archives EMBL-EBI associées à des descriptions riches des échantillons séquencés dans BioSamples.",
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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": "Formation IFB Science Ouverte & PGD - Comment gérer des jeux de données haut-débit en sciences de la vie et de la santé - Session 2",
            "shortName": "FAIR data - Session 2",
            "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://www.france-bioinformatique.fr/formation/fair-data-science-ouverte-et-pgd-session-2/",
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            "name": "Gestion de données de phénotypage de plantes - 2023",
            "shortName": "FAIR Data Pheno 2023",
            "description": "Le but de cette formation est double : 1) diffuser auprès des Référents Données Opérationels (RDO) INRAE les bonnes pratiques pour une gestion FAIR des données de phénotypage de plantes, 2) consolider et préparer la diffusion d'une formation modulaire adaptée à un maximum de besoins, du débutant qui souhaite partager des données standardisées dans Recherche Data Gouv, à l'utilisateur avancé qui souhaite faire de la sémantique ou utiliser des portails de données fédérés.\r\nLa formation se déroulera sur 2 jours avec une alternance de présentations générales et techniques et d'ateliers pratiques.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=17",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "description": "The Minimal Information About Plant Phenotyping Experiments (MIAPPE, www.miappe.org) standard has been designed by ELIXIR, EMPHASIS and Bioversity international to guide plant scientist in the management of experimental data. Furthermore, since genetic studies relies on the integration and the linking between phenotype and genotype datasets, relevant section of MIAPPE are beginning to be used for genotyping standards.\r\nThis formation will cover a general introduction of the MIAPPE principles and some examples to illustrate different use cases on the usage of MIAPPE for plant phenotyping data standardization.",
            "homepage": "https://urgi.versailles.inrae.fr/About-us/News/Training-Workshop-on-Phenotyping-Data-Management",
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            "homepage": "https://urgi.versailles.inrae.fr/About-us/News/Webinar-data-17-dec",
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