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            "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy  : 2025",
            "shortName": "Analyse donées NGS sous Galaxy: 2025",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien\r\n\r\nProgramme\r\nThéorie\r\n* Présentation des différents types de technologies de séquençage (lectures longues et courtes)\r\n\r\nPratique : Analyse des données de séquençage d’un génome bactérien\r\n* Contrôle qualité\r\n* Assemblage de-novo\r\n* Nettoyage des données\r\n* Assemblage\r\n* Visualisation et statistiques sur l’assemblage\r\n* Alignement de lectures sur un génome de référence et visualisation\r\nTous les TPs seront réalisés sous l’environnement d’exécution de traitements Galaxy.",
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            "name": "Initiation à l’utilisation de Galaxy :  2025",
            "shortName": "Initiation Galaxy : 2025",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nCette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Prise en main d’un portail Galaxy\r\n* Utilisation de l’historique\r\n* Téléchargement des données à traiter\r\n* Manipulation de fichiers\r\n* Paramétrage et exécution d’outils\r\n* Récupération et visualisation de résultats",
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            "name": "Introduction au language R / Introduction to R langage : 2025",
            "shortName": "Introduction to R langage : 2025",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du langage R et ses principes. Ils seront capables de les appliquer pour effectuer des calculs ou des représentations graphiques simples. Ils seront de plus autonomes pour manipuler leurs tableaux de données.\r\nAttention : ce module n’est ni un module de statistique, ni un module d’analyse statistique des données.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Structures et manipulation de données\r\n* Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…)\r\n* Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot)",
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            "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun : 2025",
            "shortName": "Shotgun metagenomics",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nIntroduction générale sur les données métagénomiques\r\nAssignation taxonomique\r\nNettoyage des données brutes\r\nAssemblage / Binning\r\nPrédiction de gènes procaryotes\r\nAnnotation fonctionnelle\r\nConclusion, limites des méthodes",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées : 2025",
            "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_3308"
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            "shortName": "Introduction à tidyverse",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.",
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        {
            "id": 533,
            "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
            "shortName": "NGS Galaxy",
            "description": "Connaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS).\r\nSavoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d'un génome bactérien.",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings/",
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                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
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                "Data visualization",
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            "venue": "Access to the INRAE center reception\r\n By car\r\n\r\n    Take the N118 from the Paris rotary Porte de Saint-Cloud > Pont de Sèvres > Follow direction Bordeaux/Nantes – take exit 6A Jouy-en-Josas/Bièvres\r\n    Take the N12 from Plaisir > Follow direction Paris exit 1 towards the D53\r\n    Take the A12 Rambouillet > Jouy – take exit 2 via the D446\r\n\r\n By the RER (train to the suburbs)\r\n\r\nRER C Line: Get off at the Jouy-en-Josas station. The research center is a 15 minute walk (you must walk towards the town hall (Mairie de Jouy).\r\n\r\n    From Chatelet-Les Halles, take the RER B line until the Massy-Palaiseau station (32 min.) then take the RER C line CIME train (14 min.)\r\n    From Versailles-Chantier RER C station take the VICK or VITY train (8 min.)\r\n    From the Bibliothèque François Mitterand RER C station, take the CIME train (1 hour)\r\n\r\n From the Orly Airport\r\n\r\nTake the bus « Paris par le train » to the Pont de Rungis RER C train station. Then take the RER C train CIME towards Versailles Chantiers. Get off at the Jouy-en-Josas station.\r\n\r\nStops of the “Paris par le train” bus :\r\n\r\n    Paris-Orly Sud : porte C, stop 6\r\n    Paris-Orly Ouest : porte G on the Arrivals level.\r\n\r\n From the Charles de Gaulle - Roissy Airport\r\n\r\nTo go from the Paris-Charles de Gaulle airport to Jouy-en-Josas you may take :\r\n\r\n    the RER B train towards St Remy les Chevreuses. Get off at the Massy Palaiseau station\r\n    the RER C train towards Versailles Chantiers (CIME trains). Get off at Jouy-en-Josas.",
            "city": "JOUY EN JOSAS Cedex",
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            "geographical_range": "",
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        {
            "id": 535,
            "name": "Analyse de données de métabarcoding : 2025",
            "shortName": "Analyse de données de métabarcoding",
            "description": "Cette formation est dédiée à l'analyse de données de type \"metabarcoding\" issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous aborderons les différentes étapes bioinformatiques nécessaires pour transformer les données de séquençage brutes en table d'abondances. Nous présenterons également les outils et méthodologies classiquement utilisés pour décrire la diversité observée et comparer les échantillons.\r\nA l’issue des 4 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage amplicons (métabarcoding).\r\nIls seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS).\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses.\r\nS’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.",
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            "venue": "Access to the INRAE center reception\r\n By car\r\n\r\n    Take the N118 from the Paris rotary Porte de Saint-Cloud > Pont de Sèvres > Follow direction Bordeaux/Nantes – take exit 6A Jouy-en-Josas/Bièvres\r\n    Take the N12 from Plaisir > Follow direction Paris exit 1 towards the D53\r\n    Take the A12 Rambouillet > Jouy – take exit 2 via the D446\r\n\r\n By the RER (train to the suburbs)\r\n\r\nRER C Line: Get off at the Jouy-en-Josas station. The research center is a 15 minute walk (you must walk towards the town hall (Mairie de Jouy).\r\n\r\n    From Chatelet-Les Halles, take the RER B line until the Massy-Palaiseau station (32 min.) then take the RER C line CIME train (14 min.)\r\n    From Versailles-Chantier RER C station take the VICK or VITY train (8 min.)\r\n    From the Bibliothèque François Mitterand RER C station, take the CIME train (1 hour)",
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        {
            "id": 534,
            "name": "Manipulation de données avec R : introduction à tidyverse",
            "shortName": "Introduction à tidyverse",
            "description": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n- utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n- lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n- manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n- mettre en forme et pivoter les tables de données",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings",
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            "city": "JOUY EN JOSAS Cedex",
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            "geographical_range": "",
            "trainers": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/745/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/415/?format=api"
            ],
            "trainingMaterials": [],
            "computingFacilities": [],
            "realisation_status": "past",
            "registration_opening": "2023-05-25",
            "registration_closing": "2023-06-05",
            "registration_status": "closed",
            "courseMode": "Online"
        },
        {
            "id": 467,
            "name": "Formation IFB Science Ouverte & PGD - Comment gérer des jeux de données haut-débit en sciences de la vie et de la santé - édition Strasbourg - Session 1 (mars 2022)",
            "shortName": "IFB-SO-PGD-Strasbourg-mars2022",
            "description": "Cette formation, à destination de bioinformaticiens et biologistes, présente les principes FAIR de gestions de données dans un projet de bioinformatique ou de biologie.Elle aborde les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présente sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=10",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "This training is dedicated for academics in Strasbourg area",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
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                    "id": 79,
                    "name": "UPR2357",
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                },
                {
                    "id": 83,
                    "name": "IGBMC",
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            "organisedByTeams": [
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
            "type": "Training course",
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            "venue": "IGBMC\r\n1 Rue Laurent Fries\r\n67400 Illkirch-Graffenstaden",
            "city": "Illkirch Graffenstaden",
            "country": "France",
            "geographical_range": "Local",
            "trainers": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/655/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api"
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            "computingFacilities": [],
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        },
        {
            "id": 568,
            "name": "Formation Principes FAIR dans un projet de bioinformatique - Session 1 - Strasbourg",
            "shortName": "FAIR-Bioinfo-Strasbourg_session1",
            "description": "Cette formation sur 3 jours est destinée à des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant acquérir des compétences théoriques et pratiques sur les principes \"FAIR\" (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) appliqués à un projet d'analyse et/ou de développement.",
            "homepage": "https://sygefor.reseau-urfist.fr/#/training/10387/12552/66e8217a2c8c491a60eeed9f5a167db3",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "FAIR",
                "Snakemake",
                "Docker"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 14,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
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                    "name": "UPR2357",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UPR2357/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "IGBMC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IGBMC/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "id": 14,
                    "name": "BiGEst",
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            ],
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            "updated_at": "2023-12-20T15:48:19.995591Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-04-09",
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            "venue": "",
            "city": "Strasbourg",
            "country": "France",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api"
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        },
        {
            "id": 467,
            "name": "Formation IFB Science Ouverte & PGD - Comment gérer des jeux de données haut-débit en sciences de la vie et de la santé - édition Strasbourg - Session 1 (mars 2022)",
            "shortName": "IFB-SO-PGD-Strasbourg-mars2022",
            "description": "Cette formation, à destination de bioinformaticiens et biologistes, présente les principes FAIR de gestions de données dans un projet de bioinformatique ou de biologie.Elle aborde les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présente sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=10",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "This training is dedicated for academics in Strasbourg area",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
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            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 79,
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                {
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                {
                    "id": 84,
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 14,
                    "name": "BiGEst",
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                }
            ],
            "logo_url": null,
            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2022-03-23",
            "end_date": "2022-03-24",
            "venue": "IGBMC\r\n1 Rue Laurent Fries\r\n67400 Illkirch-Graffenstaden",
            "city": "Illkirch Graffenstaden",
            "country": "France",
            "geographical_range": "Local",
            "trainers": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/655/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api"
            ],
            "trainingMaterials": [],
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        },
        {
            "id": 605,
            "name": "BIGomics, Génomique Comparative",
            "shortName": "BOGC",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://elearning.cirad.fr/mod/resource/view.php?id=2339",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0797",
                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_0780",
                "http://edamontology.org/topic_3056"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
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            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
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            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 50,
            "contacts": [
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            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
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                    "name": "Agropolis Fondation",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Agropolis%20Fondation/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
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                    "id": 50,
                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                {
                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2024-03-11T13:30:02.752091Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-04-11",
            "end_date": "2024-04-16",
            "venue": "Campus numérique francophone - AUF - Université d'Antananarivo",
            "city": "Antananarivo",
            "country": "Madagascar",
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            "registration_opening": "2024-03-04",
            "registration_closing": "2024-03-17",
            "registration_status": "closed",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 591,
            "name": "BIGomics, Génomique Comparative Biopolis",
            "shortName": "",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://elearning.cirad.fr/mod/resource/view.php?id=2339",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0797",
                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_0780",
                "http://edamontology.org/topic_3056"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Inscription via un formulaire Moodle",
            "maxParticipants": 50,
            "contacts": [
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                    "id": 50,
                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "South Green",
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                }
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            "updated_at": "2024-03-11T13:17:13.095567Z",
            "type": "Training course",
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            "venue": "",
            "city": "Montpellier",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 565,
            "name": "Advanced HPC Trainings 2022",
            "shortName": "",
            "description": "This course continues the explanation on how to work on HPC Southgreen clusters. It is intended for experienced users, with the goals of improving LC user productivity and minimizing the obstacles. New notions and tools are presented such as job arrays, basic softwares installation,module environment and singularity. All these notions will be developped.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//Advanced_HPC/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "HPC",
                "SLURM"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge",
                "Cluster"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Oprn to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 8,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/589/?format=api"
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                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
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                }
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T15:31:56.530884Z",
            "type": "Training course",
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            "registration_status": "unknown",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 557,
            "name": "Advanced HPC Trainings 2023",
            "shortName": "",
            "description": "This course continues the explanation on how to work on HPC Southgreen clusters. It is intended for experienced users, with the goals of improving LC user productivity and minimizing the obstacles. New notions and tools are presented such as job arrays, basic softwares installation,module environment and singularity. All these notions will be developped.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//Advanced_HPC/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "HPC",
                "SLURM"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge",
                "Cluster"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Oprn to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 7,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/589/?format=api"
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                    "name": "IRD",
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T15:32:09.166517Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2023-05-22",
            "end_date": "2023-05-23",
            "venue": "",
            "city": "Montpellier",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/589/?format=api"
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            "registration_closing": null,
            "registration_status": "unknown",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 604,
            "name": "Hackathon - Improving the annotation of Galaxy resources for microbial data analysis and beyond",
            "shortName": "",
            "description": "This hackathon aims to improve the annotation of Galaxy resources for microbial data analysis and beyond\r\n\r\nThe objective of this hackathon is to improve the annotation of the Galaxy resources (tools, training, workflows) for microbial data analysis by:\r\n\r\n - Linking microbial Galaxy tools to bio.tools to obtain EDAM ontology annotation\r\n - Improving bio.tools annotations\r\n - Annotating existing microbial-related tutorials with EDAM terms\r\n - Reflecting on the addition of EDAM terms to workflows\r\n - Reflecting on missing terms in the EDAM ontology for microbial data analyses\r\n - Brainstorming about a way to connect tool annotations to improve training and workflow annotations",
            "homepage": "https://galaxyproject.org/events/2024-03-11-hackathon-galaxy-resources-annotation/#preliminary-schedule",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3697",
                "http://edamontology.org/topic_3941",
                "http://edamontology.org/topic_3174",
                "http://edamontology.org/topic_0769"
            ],
            "keywords": [
                "EDAM",
                "Annotation",
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
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            "maxParticipants": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
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            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
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            ],
            "organisedByOrganisations": [
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                    "id": 4,
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                {
                    "id": 87,
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                    "name": "IFB Core",
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                },
                {
                    "id": 31,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": null,
            "updated_at": "2024-02-19T10:09:50.076964Z",
            "type": "Workshop",
            "start_date": "2024-03-11",
            "end_date": "2024-03-15",
            "venue": "Online with a\r\n       • a Zoom room, open the whole week\r\n       • 2 daily stand-ups to accommodate different time zones\r\n       • Several brainstorming meetings\r\n       • microGalaxy Matrix chat for communication",
            "city": "",
            "country": "",
            "geographical_range": "International",
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            "computingFacilities": [],
            "realisation_status": "past",
            "registration_opening": "2024-02-19",
            "registration_closing": null,
            "registration_status": "open",
            "courseMode": "Online"
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        {
            "id": 599,
            "name": "Introduction au profilage taxonomique et visualisation de communautés microbiennes à partir de données métagénomiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils d’analyse de données de métagénomiques pour caractériser et visualiser des communautés microbiennes. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à la métagénomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- assigner des taxons à des données de métagénomiques,\r\n- visualiser une communauté microbienne à partir d’assignations taxonomiques\r\n\r\nLes inscriptions se font via le formulaire suivant avant le 28 Février 2024 : https://framaforms.org/cycle-de-formations-mensuelles-a-lanalyse-de-donnees-sur-galaxy-1707229580\r\nNous sélectionnerons les participants sur la base du \"premier arrivé, premier servi\" et nous transmettrons la liste par session au service de formation continue de l'UCA qui vous enverra ensuite une convocation.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3697",
                "http://edamontology.org/topic_0637",
                "http://edamontology.org/topic_3174"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy",
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            "description": "L’objectif est cette formation de se familiariser avec les étapes et les outils pour annoter des génomes bactériens. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de l’annotation de génomes bactériens en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’annotation de génomes bactériens, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- faire tourner une série d’outils pour annoter un génome bactérien avec différents éléments génomiques,\r\n- évaluer l’annotation\r\n- visualiser un génome bactérien et ses annotations\r\n\r\nLes inscriptions se font via le formulaire suivant avant le 28 Février 2024 : https://framaforms.org/cycle-de-formations-mensuelles-a-lanalyse-de-donnees-sur-galaxy-1707229580\r\nNous sélectionnerons les participants sur la base du \"premier arrivé, premier servi\" et nous transmettrons la liste par session au service de formation continue de l'UCA qui vous enverra ensuite une convocation.",
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            "name": "Introduction à l'analyse de données de métabarcoding 16S avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils pour analyses de données de métabarcoding 16S. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction au métabarcoding 16S, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de métabarcoding ,\r\n- analyser et visualiser une communauté microbienne à partir de données de métabarcoding 16S\r\n\r\nLes inscriptions se font via le formulaire suivant avant le 28 Février 2024 : https://framaforms.org/cycle-de-formations-mensuelles-a-lanalyse-de-donnees-sur-galaxy-1707229580\r\nNous sélectionnerons les participants sur la base du \"premier arrivé, premier servi\" et nous transmettrons la liste par session au service de formation continue de l'UCA qui vous enverra ensuite une convocation.",
            "homepage": "",
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}