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            "shortName": "EBAII 2022",
            "description": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS). Cette édition de l’école aborde les nouveaux enjeux technologiques: elle s’articulera autour de trois ateliers thématiques en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq/ATAC-seq, variants DNA-seq), et inclura une introduction à l’intégration des données, une ouverture aux approches “single-cell” ainsi qu’aux technologies “long reads”.\r\n\r\nL’école vise à introduire les concepts et à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats. Elle est basée sur une alternance de courtes sessions théoriques et d’ateliers pratiques. Les participants bénéficieront d’un tutorat personnalisé pour élaborer leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur plateforme.",
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            "accessConditions": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS). \r\nAucune connaissance préalable des environnements Linux ou R n’est requise, mais il sera demandé aux participants de suivre une autoformation en ligne en amont, pour faciliter la prise en main de ces langages. La formation approfondira progressivement l’usage de ces environnements au fil des sessions thématiques.",
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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": "Analyse de données métagénomiques 16S",
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            "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": "Ecole thématique CNRS Single-cell 2018",
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            "description": "Transcriptomique et épigénomique en cellule unique: théorie et pratique",
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                    "name": "IFB",
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        {
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            "name": "Développement d'outils galaxy pour l'imagerie",
            "shortName": "",
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
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        {
            "id": 540,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses RNA-seq  (sous Galaxy)- session Octobre 2023",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\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\n\r\nLes objectifs du module Analyses RNA-seq sont :\r\n- Découvrir les fonctionnalités courantes de Galaxy, et savoir les utiliser.\r\n- Savoir réaliser une analyse transcriptomique par RNA-seq avec ou sans (de novo) génome de référence à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur la qualité des lectures obtenues par le séquenceur\r\n- Connaître et savoir paramétrer les outils nécessaires à l’analyse\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants.",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "La première journée du module permettra aux personnes n’ayant pas suivi le module Analyses ADN du cycle de rattraper les pré-requis nécessaires à la suite de la formation (initiation à Galaxy, nettoyage et qualités des séquences, mapping). Des concepts basiques en statistique (moyenne, variance, p-value) sont nécessaires pour être à l’aise dans la quatrième journée.",
            "maxParticipants": 15,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/763/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
            ],
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                    "name": "CNRS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api"
                },
                {
                    "id": 56,
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            "start_date": "2023-10-03",
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            "venue": "",
            "city": "Villeneuve d'Ascq",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 401,
            "name": "Bioinformatique pour le traitement de données de séquençage (NGS)",
            "shortName": "",
            "description": "- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit\n- Comprendre les résultats obtenus, les paramètres et leurs impacts sur les analyses\n- Savoir choisir et utiliser les principaux outils d'analyse\n- Être autonome pour utiliser un pipeline d'analyse\n- Savoir manipuler les fichiers de séquences : préparation et filtration- Savoir évaluer la qualité des données\n- Savoir analyser les résultats avec ou sans génome de référence\nPour s'incrire : https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-20468-Bioinformatique-pour-le-traite...\n",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-20468-Bioinformatique-pour-le-traitement-de-…",
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            "costs": [
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            "keywords": [
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "PUBLICS :\n- Biologistes, professionnels des sciences du vivant ayant besoin d'analyser des données de séquençage\n- Ingénieurs ou chercheurs en bioinformatique\n- Bioanalystes\n \nPRÉREQUIS\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\n- Notions du système linux et des lignes de commande\n- Niveau master\n",
            "maxParticipants": null,
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                    "name": "ATGC",
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            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120.png",
            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
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        },
        {
            "id": 405,
            "name": "4th Workshop Single-Cell / SincellTE 2022 / Single-Cell : Transcriptomics, Spatial and Multi-Omics",
            "shortName": "SincellTE 2022",
            "description": "This workshop focuses on the large-scale study of heterogeneity across individual cells from a genomic, transcriptomic and epigenomic point of view. New technological developments enable the characterization of molecular information at a single cell resolution for large numbers of cells. The high dimensional omics data that these technologies produce raise novel methodological challenges for the analysis. In this regard, dedicated bioinformatics and statistical methods have been developed in order to extract robust information.\r\n\r\nThe workshop aims to provide such methods for engineers and researchers directly involved in functional genomics projects making use of single-cell technologies. A wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics.\r\n\r\nA wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics.\r\n\r\nRequirements : Participants must have prior experience on NGS data analysis  with everyday use of R and good knowledge of Unix command line. Before the training, participants will be asked to familiarize themselves with the processing and primary analyses steps of scRNA-seq datasets with provided pedagogic material.\r\n\r\nIt is not necessary to have personal single-cell data to analyse.",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/single-cell-2022/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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            "prerequisites": [
                "Master",
                "Autre (Diplôme universitaire, école d'ingénieur ...)"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "None",
            "maxParticipants": 30,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/644/?format=api"
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                {
                    "id": 4,
                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [],
            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/sincellTE_logo_0_2.png",
            "updated_at": "2022-09-15T13:10:14.790898Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2022-01-09",
            "end_date": "2022-01-14",
            "venue": "Roscoff Biological Station\r\nPlace Georges Teissier",
            "city": "Roscoff",
            "country": "France",
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            "registration_status": "closed",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 674,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses de variants (sous Galaxy)- session Avril 2024",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\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\n\r\nLes objectifs du module Analyses de variants sont :\r\n-\tComprendre les grands principes de la détection de variants\r\n-\tRéaliser les différentes étapes du post-traitement des données d’alignement à la détection de variants\r\n-\tAdapter l’analyse en fonction du type de données NGS générées\r\n-\tComprendre la structure des données de variants\r\n-\tSavoir annoter des variants\r\n-\tEtre 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 to academics"
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            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "-\tEtre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation Bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n-\tAvoir 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": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/763/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [],
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            "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"
                }
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 3,
                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
            "updated_at": "2024-12-09T17:35:05.735829Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-04-08",
            "end_date": "2024-04-10",
            "venue": "",
            "city": "Lille",
            "country": "FRANCE",
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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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