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            "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": "INTRODUCTION À L'ANALYSE DE DONNÉES",
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            "description": "\nL'utilisation de plus en plus répandue de techniques d’imagerie et de séquençage à haut-débit en biologie est en train de révolutionner les sciences du vivant et de modifier en profondeur leurs pratiques. Dans ce contexte, des outils statistiques sont développés pour permettre d’analyser ces données de hautes dimensions, et la maîtrise de ces outils devient de plus en plus nécessaire pour produire des résultats de bonne qualité. Ce cours de 4 semaines couvrira les étapes nécessaires pour mettre en place un processus d’analyse de données, depuis la planification de l’expérience jusqu’à la fouille des données en passant par l’échantillonnage, les test d’hypothèses, la modélisation statistique etc.\nCe cours s’adresse en priorité aux étudiants de première année de thèse de l’Institut Pasteur. Tout étudiant en thèse sera automatiquement inscrit à ce cours, mais les élèves de 2e année, de 3e année ou les post-doctorants peuvent également s’inscrire, dans la limite des places disponibles. Il est à noter que le cours est obligatoire pour les étudiants de 1ère année. Des dispenses partielles ou totales sont possibles pour les étudiants qui ont déjà des connaissances en statistique, en mathématique ou en physique. Le cours déroulera sur 4 semaines, 4 jours par semaine, trois heures par jour. Chaque séance de trois heures alternera cours magistral et mise en pratique. Il y aura deux sessions : la première commencera le 22 octobre 2018 et la deuxième le 14 janvier 2019.\nChacune de ces deux sessions sera précédée d’une séance d’introduction à l’informatique. Cette séance proposera des notions d’architecture de l’ordinateur, de système d’organisation des fichiers et de format de fichiers. Chaque session sera également suivie d’un cours optionnel sur l’analyse et le traitement des images.\nPour plus d’information, ainsi que pour les inscriptions au module optionnel et les demandes d’exemption, rendez-vous sur la page du cours : https://c3bi.pasteur.fr/introduction-to-data-analysis-2018-19/\nThèmes abordés\nLe module d’analyse de données couvrira un large champ de notions nécessaires aux étudiants pour planifier leurs expériences, analyser et explorer leurs données, interpréter les résultats et générer des figures à des fins de publication. Il abordera des notions de base en statistique, dont les analyses uni- et multivariées, les analyses descriptives, les distributions statistiques usuelles utilisées en biologie, ainsi que les tests d’hypothèses. Les exercices et travaux pratiques seront réalisés avec R et RStudio. Plusieurs séances seront consacrées à une introduction à l’utilisation du langage de programmation R avant d’aborder les notions de statistiques et d’analyse de données.\nLe module d’analyse d’images introduira les principes de base de l’analyse d’image, et portera plus particulièrement sur l’extraction d’information quantitative d’images de microscopie. Ce cours est destiné aux personnes ayant peu ou pas d’expérience en analyse d’image. Il sera très orienté sur la pratique : des cours magistraux de courte durée seront immédiatement suivis de sessions pratiques. Il aidera à la fois les microscopistes débutants et experts qui n’ont jamais eu de formation concrète en analyse d’image.\n \n\n",
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            "description": "Pour la plupart des tâches communes, le système Linux (libre et gratuit) peut avantageusement remplacer les systèmes d'exploitation propriétaires tels que Windows ou MacOS. Les énormes avantages de Linux sont sa gratuité, son évolution constante et l'inexistence des virus. Ce stage est une initiation à l'utilisation du système d'exploitation Linux et des lignes de commande pour les non informaticiens, ainsi qu'une initiation à l'écriture et l'emploi de scripts (petits programmes) pour faciliter l'analyse de données. Il s'agit pour des débutants ou quasi débutants Linux d'utiliser le système et d'acquérir l'autonomie nécessaire pour résoudre les besoins communs simples d'analyse par la combinaison des méthodes à travers des scripts.\n \n",
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            "description": "InforBio offers online bioinformatics training tailored to the needs of research labs, with small group sessions to ensure personalized learning. Our program is designed to help you acquire key skills for independent data analysis.\r\n\r\nWe offer a comprehensive 3-month program, including a post-training feedback session to support practical application.\r\n\r\nscRNAseq Data Analysis (March to June 2026) – 10 sessions of 3 hours – €2000\r\n\r\nLearn how to analyze single-cell RNA sequencing data through practical examples. You’ll work on a provided dataset and receive personalized feedback on your own projects. This training requires a proficiency in R.\r\n\r\nKey Highlights:\r\n\r\nSmall group sessions for interactive and personalized learning.\r\nHybrid mode with 3 in-person sessions and 7 remote sessions.\r\nHands-on practice with an individualized project presented at the end of each training course.\r\nTailored feedback on your own data.\r\nLimited spots available, registration is now open.",
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            "description": "\nObjectifs\n\nAller plus loin avec Perl afin d’être autonome pour des manipulations complexes visant à extraire et reformater des données issues de fichiers texte.\n\n \n \n \n \nProgramme\n\n- Expressions régulières\n- Fonctions\n- Prise en main de Bioperl\n \n \nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences et de fichiers de résultats d’outils bionformatiques.\n \n",
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            "description": " \nThis course offers an introduction to work with Linux. We will describe the Linux environment, the first linux commands so participants can start to utilize command-line tools and feel comfortable using bioinformatics softwares through a linux terminal.\nPrerequisites\nNo experience required\n\nProgram\nConnecting to a distant HPC\nNavigating through a Unix file system\nCreating and deleting files\nManipuling and filtering file text\nBasics searching for text within a file\n\n\nLearning objectives\nAfter this course, participants should be able to:\nConnect to a Unix / Linux system\nManipulate files and directories within the Linux system\nWork with text files\nRun programs from the command-line\n\n\nInstructors\nChristine Tranchant - christine.tranchant@ird.fr\nNdomassi Tando - ndomassi.tando@ird.fr\nBruno Granouillac - bruno.granouillac@ird.fr\nFrançois Sabot - francois.sabot@ird.fr\nGautier Sarah  - gautier.sarah@cirad.fr\n\n",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//linux/",
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        {
            "id": 89,
            "name": "Rendre ses outils disponibles sur un cloud OpenStack",
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            "venue": "",
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        },
        {
            "id": 408,
            "name": "9ème Ecole de Bioinformatique AVIESAN-IFB-Inserm",
            "shortName": "EBAII 2020",
            "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.",
            "homepage": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/fr/evenements/ebaii2020",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
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            "keywords": [
                "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": 40,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/207/?format=api"
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                    "name": "IFB",
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                },
                {
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                    "name": "Aviesan",
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                    "name": "Inserm",
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            ],
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                {
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                    "name": "IFB Core",
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            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/EBA2016_0_1_1_0.jpg",
            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
            "type": "Training course",
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        },
        {
            "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",
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            "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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                    "name": "University of Lille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20of%20Lille/?format=api"
                },
                {
                    "id": 56,
                    "name": "INSERM",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api"
                },
                {
                    "id": 52,
                    "name": "CNRS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 3,
                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
                }
            ],
            "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",
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            "registration_status": "closed",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 251,
            "name": "Initiation à R",
            "shortName": "",
            "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",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
            "is_draft": false,
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            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "R Language"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n",
            "maxParticipants": null,
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        {
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            "name": "Metagenomic amplicon analysis with stats",
            "shortName": "",
            "description": "",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
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            "type": "Training course",
            "start_date": "2017-11-05",
            "end_date": "2017-11-08",
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            "city": "Salle de formation Inra",
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            "courseMode": null
        }
    ]
}