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            "name": "Comparaison de génomes microbiens (session 2024)",
            "shortName": "Comparaison de génomes microbiens (2024)",
            "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.",
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            "name": "Soumission de données et métadonnées à EMBL-EBI - 2024",
            "shortName": "FAIR Data EBI 2024",
            "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": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy (session 2024)",
            "shortName": "Analyse données RNA-seq sous Galaxy (2024)",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.\r\n\r\nProgramme\r\nBioinformatique :\r\n* Obtenir des données de qualité : nettoyage, filtrage, qualité\r\n* Aligner les lectures sur un génome de référence\r\n* Détecter de nouveaux transcrits\r\n* Quantifier l’expression des gènes\r\n* Préparer et déployer unensemble d’analyses sur plusieurs échantillons\r\n\r\nBiostatistique :\r\n* Construire un plan d’expérience simple\r\n* Normaliser les données de comptage\r\n* Identifier les gènes différentiellements exprimés\r\n* Se sensibiliser aux tests multiples\r\n\r\nAnalyse de protocoles Bioinformatique et Biostatistiques issus de la littérature",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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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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        {
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            "name": "WheatIS data discovery - AgBioData",
            "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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            "name": "Training Workshop on Phenotyping Data Management - 2020",
            "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/Training-Workshop-on-Phenotyping-Data-Management",
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        {
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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",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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        {
            "id": 699,
            "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands  : 2025",
            "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.\r\n\r\nProgramme\r\nVisualiser :\r\n* Maîtriser les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PyMOL.\r\nComprendre :\r\n* Analyser des structures 3D de protéines (RX ou RMN).\r\n* Identifier des homologues avec HHpred.\r\n* Modéliser par prédiction sa protéine d’intérêt avec Alphafold2.\r\nPrédire :\r\n* Savoir calculer des meilleures poses de ligands avec Autodock.\r\n* Prédir et modéliser les mutations in silico.\r\n\r\n- Points forts et limites des différents outils\r\n- ️“hand- on tutorials”\r\n- Plus une session dédiée : «bring your own protein»",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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        {
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            "name": "Webinar on Plant Data Management - 2020",
            "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-data-17-dec",
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            "keywords": [
                "Données"
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                    "name": "URGI - US1164",
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            "type": "Training course",
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                    "name": "Plant Data Managment for Phenotyping Experiments - MIAPPE",
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        {
            "id": 760,
            "name": "EB3I - Ecole de Bioinformatique niveau débutant 2026",
            "shortName": "EB3I N1 2026",
            "description": "Description : La formation EB3I IFB, INSERM et INRAe de niveau 1 propose une expérience d'apprentissage intensive conçue pour les biologistes, qu'ils soient ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs ou praticiens, qui sont confrontés à l'analyse de données NGS (Next-Generation Sequencing) mais qui ne disposent pas encore des compétences bioinformatiques nécessaires, ou qui cherchent à renforcer leurs compétences existantes.\r\n\r\nContenu : Cette formation est structurée autour d'une combinaison de sessions théoriques et d'ateliers pratiques. Les participants auront l'occasion d'explorer diverses thématiques, notamment le traitement de données de variants, ChIP-Seq, Bulk RNA-Seq, et Single-Cell RNA-Seq. De plus, ils recevront une introduction aux technologies \"long reads\".\r\n\r\nObjectifs généraux:\r\n\r\nAcquérir une compréhension approfondie des concepts liés à l'analyse de données NGS.\r\nMaîtriser les outils informatiques nécessaires pour effectuer ces analyses.\r\nInterpréter les résultats des analyses de données NGS.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=47",
            "is_draft": false,
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                "Biostatistics",
                "Sequence analysis",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "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.",
            "maxParticipants": null,
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                    "name": "INSERM",
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                    "name": "IFB Core",
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            "updated_at": "2026-02-06T15:34:21.314337Z",
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        {
            "id": 696,
            "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_3299",
                "http://edamontology.org/topic_0622"
            ],
            "keywords": [
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        {
            "id": 695,
            "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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "Statistical differential analysis",
                "RNA-seq"
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            "prerequisites": [
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2025-01-23T15:39:41.484105Z",
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        {
            "id": 694,
            "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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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            "topics": [
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            "keywords": [
                "Metagenomics"
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            "prerequisites": [
                "Linux/Unix",
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                {
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            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nL’objectif de cette formation est d’initier les apprenants aux bonnes pratiques pour la reproductibilité des analyses. Ils apprendront à rédiger des rapports d’analyse en R Markdown et à les déposer sur un dépôt GitHub. Les principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables) et les bases de la rédaction de PGD (plans de gestion de données) seront également présentés. Durant la formation, nous utiliserons RStudio et GitHub.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrincipes et enjeux de la recherche reproductible\r\nUtilisation de GitHub\r\nGestion des versions d’un document\r\nRédaction de document computationnel\r\nPartage d’un rapport avec ses collaborateurs\r\nPrincipes FAIR et PGD",
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            "name": "Développement d’une application avec R Shiny : session 2025",
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            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principes de bases et le fonctionnement du package “Shiny”. Ils et elles seront capables de créer leurs premières applications web interactives à partir de scripts R. Les solutions de déploiement d’applications Shiny seront également abordées.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrincipes généraux et fonctionnement d’une application Shiny\r\nDéveloppement d’applications Shiny\r\nDéploiement d’applications Shiny",
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            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nmaitriser les éléments de base du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches simples d’extraction d’informations, dans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrésentation de Python\r\nVariables Python\r\nStructures de contrôle\r\nGestion de fichiers\r\nRéalisation de programmes simples et de Notebooks Jupyter\r\nMise en pratique avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.\r\n\r\nProgramme\r\nBioinformatique :\r\n* Obtenir des données de qualité : nettoyage, filtrage, qualité\r\n* Aligner les lectures sur un génome de référence\r\n* Détecter de nouveaux transcrits\r\n* Quantifier l’expression des gènes\r\n* Préparer et déployer unensemble d’analyses sur plusieurs échantillons\r\n\r\nBiostatistique :\r\n* Construire un plan d’expérience simple\r\n* Normaliser les données de comptage\r\n* Identifier les gènes différentiellements exprimés\r\n* Se sensibiliser aux tests multiples\r\n\r\nAnalyse de protocoles Bioinformatique et Biostatistiques issus de la littérature",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_3308",
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        {
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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)",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "name": "Graphiques sous R avec ggplot2 : 2025",
            "shortName": "Graphics with R-ggplot2 : 2025",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du package R « ggplot2 » et la démarche sous-jacente pour construire un graphique à partir d’un tableau de données. Ils seront capables de réaliser plusieurs types de représentations graphiques, telles que des nuages de points, des courbes, des histogrammes, des diagrammes en bâtons, des boxplots, des heatmaps, etc.  Les stagiaires pourront apporter leur propre tableau de données et pratiquer dessus en fin de formation. \r\n\r\nProgramme :\r\n- Principes généraux liés au package ggplot2 \r\n- Principales fonctions graphiques pour réaliser des nuages de points, des histogrammes, des boxplots, etc. \r\n- Principales fonctions pour jouer sur les coloriages en fonction d’une variable, sur les échelles de couleurs, sur les graduations, sur les représentations multiples, etc.",
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            "name": "WheatIS data discovery - 2020",
            "shortName": "WheatIS Search 2020",
            "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-webinar",
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