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            "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",
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                "NGS Data Analysis",
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                "Genomics (DNA-seq)",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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                "Galaxy - Basic usage"
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            "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",
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        {
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            "name": "Annotation et comparaison de génomes bactériens : 2025",
            "shortName": "Annotation et comparaison de génomes bactériens",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n   o Notion de core et pan-génome\r\n   o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n   o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_0622"
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                "Comparative genomics"
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                    "name": "BioinfOmics",
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        {
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            "name": "Formation CeSGO",
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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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                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IFB/?format=api"
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            "updated_at": "2024-04-24T09:40:20.523534Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-06-11",
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            "venue": "",
            "city": "Lyon",
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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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                "Statistical Tests",
                "Regression",
                "Dimension reduction",
                "Image analysis",
                "Descriptive statistics",
                "Multivariate analyses"
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            "prerequisites": [
                "Master (M2 uniquement)"
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            "openTo": "Internal personnel",
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            "sponsoredBy": [
                {
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                    "name": "INCEPTION",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/INCEPTION/?format=api"
                }
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2019-01-13",
            "end_date": "2019-02-07",
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            "name": "Diplôme Universitaire en Bioinformatique Intégrative - session  2020 / University Diploma in Integrative Bioinformatics - 2020 session",
            "shortName": "DUBii 2020",
            "description": "La bioinformatique est devenue une compétence incontournable pour l'analyse de données de nature diverse : génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, structures macromoléculaires, réseaux d'interactions. L'appropriation par les biologistes des méthodes et outils de biostatistique et bioinformatique intégrative est un enjeu majeur pour la montée en compétence des équipes de recherche et des plateformes de service. L'université Paris Diderot propose en partenariat avec l'Institut Français de Bioinformatique (IFB) la deuxième édition du Diplôme Universitaire en Bioinformatique intégrative (DU-Bii). Cette formation s’adresse en priorité à des biologistes en demande d'évolution ou de reconversion professionnelle ayant déjà acquis des compétences (formation courte, autoapprentissage, expérience de terrain) en informatique ou bioinformatique/biostatistique (environnement Unix, Python ou R ou autre langage de programmation). Les prérequis sont décrits sur le portail “DU” de l’université Paris Diderot, qui présente le DU-Bii et le DU complémentaire \"Création, Analyse et Valorisation de données omiques\" (DUO) : voir la page dédiée. Le DU-Bii fournira une formation théorique et pratique, complétée par une période d'immersion sur l'une des plateformes régionales de l'IFB, qui mobilisera, dans le cadre d'un projet tutoré, l'ensemble des méthodes et outils appris durant les cours pour réaliser un projet personnel de bioinformatique intégrative. Ce projet combinera des données propres à chaque participant produites dans son laboratoire (principe BYOD : “Bring Your Own Data”) ou collectées à partir de bases de données publiques. Cette formation se déroulera pendant 8 semaines réparties entre : Les cours : 4 semaines à raison de 4 jours/semaine en présentiel (96h) du 2 mars au 2 avril 2020 avec 1 semaine de césure la semaine 12). Le projet tutoré : 20 jours sur l'une des plateformes bioinformatique de l'IFB, à répartir entre le 6 avril et le 19 juin 2020.\r\nRenseignements et candidatures : fcsdv@univ-paris-diderot.fr\r\nInscriptions : voir la page page du DU-Bii de l'Université Paris Diderot\r\nContacts Paris-Diderot : Bertrand.Cosson@univ-paris-diderot.fr \r\nContacts IFB : Helene.Chiapello@inra.fr, Jacques.van-Helden@univ-amu.fr",
            "homepage": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/fr/diplome-universitaire-en-bioinformatique-integrative-du-bii-2020",
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            "name": "Formation MIGALE - Modélisation 3D des protéines",
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            "description": "Analyse in silico de structures 3D de protéines. Modélisation par homologie de protéines homologues, sauvage et mutées...",
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            "description": "La formation est une initiation à l’utilisation des outils bioinformatiques permettant d’aborder la diversité des applications du NGS. Cette école, qui se veut généraliste, sera organisée en deux groupes thématiques principaux: (1) régulation, transcriptome et épigénome et (2) variations génomiques. Elle couvrira une série de techniques dérivées du séquençage à haut débit: RNA-seq, ChIP-seq, identification et annotation de SNP, RAD-seq, assemblage de novo de RNA-seq. Le but de l’école est de couvrir plusieurs technologies largement utilisées, plutôt que de se concentrer sur une seule.\r\nL’école sera basée sur des ateliers pratiques sous l’environnement convivial Galaxy.\r\nLes participants sélectionnés pourront bénéficier d’un tutorat personnalisé pour discuter de leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur plateforme (sans avoir la volonté de mener à bien l’analyse complète des données).",
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            "shortName": "",
            "description": "Cette formation introduira le langage R et les techniques de fouille et de visualisation de données.\r\n\r\n- Installation et configuration de R\r\n- Notions et commandes essentielles (variables, fonctions...)\r\n- Les formats de fichiers, la lecture et l'écriture de données tabulées\r\n- Les outils de manipulation et de transformation de grands tableaux\r\n- Les constructions modernes pour la création de graphiques",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/langage-r-introduction?axe=176",
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