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            "name": "Principes FAIR dans un projet de bioinformatique - Session 2021",
            "shortName": "FAIR bioinfo - 2021",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC) une formation à destination des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant mettre en oeuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) dans leurs projets d’analyse et de développement. Les concepts FAIR, initialement définis dans le contexte d’ouverture des données de la recherche, seront ici adaptés pour cadrer avec un projet type de développement et/ou analyse bioinformatique/biostatistique. Ainsi, la formation n’abordera pas les aspects “FAIR” spécifiques aux données mais introduira plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses.",
            "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-bioinfo-training/",
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            "venue": "Institut des Systèmes Complexes\r\n113 rue Nationale 75013\r\nParis\r\nMétros : Olympiades (L14) ou Nationale (L6)\r\nStation Vélib : place Nationale.",
            "city": "Paris",
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            "name": "Introduction to Machine Learning Using R - 2021",
            "shortName": "",
            "description": "With the rise in high-throughput sequencing technologies, the volume of omics data has grown exponentially in recent times and a major issue is to mine useful knowledge from these data which are also heterogeneous in nature. Machine learning (ML) is a discipline in which computers perform automated learning without being programmed explicitly and assist humans to make sense of large and complex data sets. The analysis of complex high-volume data is not trivial and classical tools cannot be used to explore their full potential. Machine learning can thus be very useful in mining large omics datasets to uncover new insights that can advance the field of bioinformatics.\r\n\r\nThis 2-day course will introduce participants to the machine learning taxonomy and the applications of common machine learning algorithms to omics data. The course will cover the common methods being used to analyse different omics data sets by providing a practical context through the use of basic but widely used R libraries. The course will comprise a number of hands-on exercises and challenges where the participants will acquire a first understanding of the standard ML processes, as well as the practical skills in applying them on familiar problems and publicly available real-world data sets.",
            "homepage": "https://fpsom.github.io/2021-06-ml-elixir-fr/",
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            "name": "Diplôme Universitaire en Bioinformatique Intégrative - session 2021 / University Diploma in Integrative Bioinformatics - 2021 session",
            "shortName": "DUBii 2021",
            "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.\r\n\r\nL'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).\r\n\r\nLe 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.\r\n\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://www.france-bioinformatique.fr/dubii/",
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            "name": "1ère Ecole de Bioinformatique AVIESAN-IFB-Inserm Niveau 2",
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            "description": "Initiation au traitement des données de génomique obtenues par séquençage à haut débit -- Niveau 2",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 3/6 : Métagénomique - session Mai 2021",
            "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 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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 3 sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "prerequisites": [
                "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. Etre familier avec le vocabulaire et les étapes de base de l’analyse de données de séquençage : nettoyage, assemblage, mapping",
            "maxParticipants": null,
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        {
            "id": 547,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 2/6 : Analyses de variants- session Mars 2021",
            "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 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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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        {
            "id": 418,
            "name": "Formation IFB Science Ouverte & PGD - Comment gérer des jeux de données haut-débit en sciences de la vie et de la santé  - Session 1",
            "shortName": "FAIR data - Session 1",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins. La formation abordera les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présentera sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées par l’IFB pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-data-training/",
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                "http://edamontology.org/topic_0219",
                "http://edamontology.org/topic_3571",
                "http://edamontology.org/topic_3420"
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            "keywords": [
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        {
            "id": 546,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/6 : Analyses ADN - session Février 2021",
            "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 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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 1 sont :\r\n- Apprendre à manipuler des données de séquençage d’ADN\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et du nettoyage des lectures\r\n- Présenter les méthodes et outils d'alignement\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et des alignements sur une référence\r\n- Introduction à l’assemblage des lectures sans référence\r\n- Utiliser la plateforme Galaxy pour ces analyses",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
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            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
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        {
            "id": 545,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 4/6 : Analyses ChIP-seq - session Décembre 2020",
            "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 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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 4 sont :\r\n- Savoir détecter les pics et obtenir un signal\r\n- Comprendre les différentes structures de données\r\n- Savoir effectuer les contrôles qualité\r\n- Savoir effectuer une analyse d’enrichissement de motifs\r\n- Etre capable de préparer ses résultats pour leur annotation\r\n- Comprendre comment croiser plusieurs résultats de ChIP-seq",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)",
            "maxParticipants": null,
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                    "id": 52,
                    "name": "CNRS",
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                {
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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": "Phylogénie moléculaire",
            "shortName": "",
            "description": "- Acquérir des connaissances théoriques et pratiques en phylogénie moléculaire\n- Être autonome dans la conduite d'une analyse phylogénétique\n- Maîtriser le choix, le paramétrage et l'exploitation des résultats des programmes de phylogénie\n",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-20466-Phylogenie-moleculaire.html",
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            "name": "9ème Ecole de Bioinformatique AVIESAN-IFB-Inserm",
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            "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 en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq, variants DNA-seq), et inclura une introduction à l’intégration des données,  ouverture aux approches “single-cell” ainsi qu’aux technologies lectures longues (Nanopore, PacBio).\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": "Phylogénie moléculaire - formation avancée",
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            "description": "3 jours pour être capable de tester des hypothèses et d'ajuster des modèles et comprendre l'évolution à l'échelle moléculaire",
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            "shortName": "",
            "description": "Être capable de tester des hypothèses et d'ajuster des modèles permettant de comprendre l'évolution à l'échelle moléculaire\n",
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        {
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            "name": "Ecole thématique CNRS Single-Cell 2020 // Transcriptomique et épigénomique en cellule unique: théorie et pratique",
            "shortName": "SincellTE 2020",
            "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://ressources.france-bioinformatique.fr/fr/evenements/ecole-single-cell-2020",
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            "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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            "name": "Principes FAIR dans un projet de bioinformatique - Session 2020",
            "shortName": "FAIR bioinfo - 2020",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC) une formation à destination des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant mettre en oeuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) dans leurs projets d’analyse et de développement. Les concepts FAIR, initialement définis dans le contexte d’ouverture des données de la recherche, seront ici adaptés pour cadrer avec un projet type de développement et/ou analyse bioinformatique/biostatistique. Ainsi, la formation n’abordera pas les aspects “FAIR” spécifiques aux données mais introduira plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses.",
            "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-bioinfo-training/",
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                "http://edamontology.org/topic_3571"
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                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "Computing Environments",
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            "name": "Les principes FAIR appliqués à la bioinformatique",
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            "description": " Introduction à la reproductibilité et à la science ouverte",
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