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            "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",
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            "name": "Introduction aux bonnes pratiques pour des analyses reproductibles : 2025",
            "shortName": "Good practices for better reproducibility of analyses :2025",
            "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": "Initiation à Python : 2025",
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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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            "name": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy : 2025",
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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",
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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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        {
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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.",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_0091",
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            "keywords": [
                "Représentations graphiques"
            ],
            "prerequisites": [
                "Langage R de base"
            ],
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            "maxParticipants": 10,
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                    "name": "INRAE",
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                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "MIGALE",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2025-01-23T15:17:38.070402Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2025-03-13",
            "venue": "",
            "city": "Jouy-en-Josas",
            "country": "France",
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        },
        {
            "id": 670,
            "name": "Analysis of shotgun metagenomic data - May 2025",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform. This course is dedicated to the analysis of prokaryotic shotgun metagenomic data from Illumina and Pacbio HiFi sequencing technology. \r\n\r\nAfter an overview of metagenomics and the biases and limitations of analyses, we will look at the main steps involved in analysing metagenomic data and launch independent tools on the genobioinfo cluster.\r\nLearners will then test a workflow to automate processing on a test dataset (metagWGS ).\r\nOn the third day, learners will choose which analysis strategy to start with according to their experimental design and launch the first stage of metagWGS on their own data.\r\nBy the end of the course, trainees will be familiar with the scope, advantages and limitations of shotgun sequencing data analysis and will have started the analysis on their own data.\r\n\r\ncalendar\r\n \r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of several modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nFirst Day\r\nStart at 09:00 am\r\nTour de table\r\nIntroduction to metagenomics, Illumina and Pacbio data, analysis stages, analysis limits, etc.\r\nPresentation of some key tools for each stage\r\nPractical work on the main stages launched independently\r\nEnd at 17:00 pm\r\nSecond Day\r\nStart at 09:00 am\r\nIntroduction to the advantages and disadvantages of workflows and containers\r\nLaunch of the data cleansing stage\r\nLaunch of the rest of the workflow and analysis of the multiQC report\r\nEnd at 17:00 pm\r\nThird Day – BYOD\r\nStart at 09:00 am\r\nDefine the analysis strategy and launch the start of the analysis of your own data.\r\nEnd at 17:00 pm maximum",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/analysis-of-shotgun-metagenomic-data/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Non-academic for non-academic: 1650€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic non-INRAE for academic but non-INRAE: 510 € + 20% taxes (TVA)",
                "INRAE for INRAE's staff: 450 € no VAT charged"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3174"
            ],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Metagenomics"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix",
                "Cluster"
            ],
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/300/?format=api"
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                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
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                },
                {
                    "id": 37,
                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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                }
            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "id": 22,
                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
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            "updated_at": "2024-12-06T20:59:00.699915Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2025-05-07",
            "venue": "",
            "city": "castanet-tolosan",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 751,
            "name": "New session of Introduction at HPC",
            "shortName": "",
            "description": "Knowledge of the concepts and best practices for using the computing resources of the mesocenter cluster Clermont Auvergne in a bioinformatics context.\r\nBecome familiar with the work environment of the computing cluster, become autonomous in the use of its resources and learn to use a scheduler. \r\nPresentation of the resources accessible on the cluster (computing nodes, storage spaces, tools).\r\nConcept of jobs, queues and parallel computing.\r\nJob management (submission, follow-up, deletion).",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Have an account on the Mesocentre UCA computing cluster (make a request if necessary on the site https://hub.mesocentre.uca.fr)\r\nAlternation of theoretical courses and practical work.\r\nCOME WITH A LAPTOP with an operational Eduroam connection.\r\nThe training is in French.",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api"
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                    "name": "University Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
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            "type": "Training course",
            "start_date": "2026-03-04",
            "end_date": "2026-03-04",
            "venue": "UCA – Campus des Cézeaux – Bâtiment Turing - Mésocentre",
            "city": "Clermont-Ferrand",
            "country": "France",
            "geographical_range": "National",
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            "registration_closing": "2026-03-03",
            "registration_status": "closed",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 750,
            "name": "New session of Introduction to Linux",
            "shortName": "",
            "description": "The aim of this training course is to familiarize participants with the use of the command line for use on a computing cluster in order to acquire the basics for processing biological data.\r\nPresentation of the computing cluster infrastructure at the Mésocentre Clermont Auvergne.\r\nIntroduction to the Linux environment.\r\nIntroduction to a scripting language with the Bash shell.\r\nCommand line manipulation of biological data files.\r\nHow to connect to the computing server.\r\nLearning the Bash computer language and how to navigate in a Linux environment.\r\nPractical exercises in entering commands on a terminal without a graphical interface.\r\nLearning file management, how to create files, manage access rights, manipulate them and transfer them to the computing cluster or retrieve them on your local workstation.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Licence"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Have an account on the Mesocentre UCA computing cluster (make a request if necessary on the site https://hub.mesocentre.uca.fr)\r\nAlternation of theoretical courses and practical work.\r\nCOME WITH A LAPTOP with an operational Eduroam connection.\r\nThe training is in French.",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 94,
                    "name": "University Clermont Auvergne",
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 31,
                    "name": "AuBi",
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        {
            "id": 708,
            "name": "New session of Introduction à l'utilisation d'un cluster de calcul",
            "shortName": "",
            "description": "Knowledge of the concepts and best practices for using the computing resources of the mesocenter cluster Clermont Auvergne in a bioinformatics context.\r\nBecome familiar with the work environment of the computing cluster, become autonomous in the use of its resources and learn to use a scheduler. \r\nPresentation of the resources accessible on the cluster (computing nodes, storage spaces, tools).\r\nConcept of jobs, queues and parallel computing.\r\nJob management (submission, follow-up, deletion).",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Have an account on the Mesocentre UCA computing cluster (make a request if necessary on the site https://hub.mesocentre.uca.fr)\r\nAlternation of theoretical courses and practical work.\r\nCOME WITH A LAPTOP with an operational Eduroam connection.\r\nThe training is in French.",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api"
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                    "name": "University Clermont Auvergne",
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            "venue": "",
            "city": "Clermont-Ferrand",
            "country": "France",
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        {
            "id": 537,
            "name": "New session of FAIR_bioinfo_@_AuBi",
            "shortName": "New session of FAIR_bioinfo",
            "description": "Introduction aux bonnes pratiques en bio-informatique afin de pérenniser son travail de recherche.\r\n\r\nCette formation permet de découvrir les bonnes pratiques dans le cadre d’un travail nécessitant des approches programmatiques (statistiques, programmation d’outils, analyses de données biologiques). Elle s’inscrit aussi dans l’aspect science-ouverte afin de rendre plus facilement disponible et pérenne le travail bio-informatique. Après une introduction aux pratiques FAIR axées notamment sur les notions de reproductibilité et de répétabilité du code, plusieurs approches seront abordées: les bonnes pratiques de partage et gestion des versions des outils utilisés ; la gestion des environnements de travail (conda, docker, singularity) ; découverte du gestionnaire de workflow Snakemake : et enfin la documentation du code avec Rmarkdown et Jupyter.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/actualites/pratiques-fair-en-bioinformatique-pour-des-analyses-reproductibles",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0769",
                "http://edamontology.org/topic_3068",
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            "keywords": [
                "Methodology",
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                "Cloud",
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                "R"
            ],
            "prerequisites": [
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            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Having an account on Mesocentre Clermont Auvergne Infrastructure",
            "maxParticipants": 15,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api"
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                    "name": "AuBi",
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                },
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                    "name": "University Clermont Auvergne",
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            "updated_at": "2023-06-14T10:22:28.365980Z",
            "type": "Training course",
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        {
            "id": 502,
            "name": "FAIR_bioinfo_@_AuBi",
            "shortName": "FAIR_bioinfo",
            "description": "Introduction aux bonnes pratiques en bio-informatique afin de pérenniser son travail de recherche.\r\n\r\nCette formation permet de découvrir les bonnes pratiques dans le cadre d’un travail nécessitant des approches programmatiques (statistiques, programmation d’outils, analyses de données biologiques). Elle s’inscrit aussi dans l’aspect science-ouverte afin de rendre plus facilement disponible le travail bio-informatique. Après une introduction aux pratiques FAIR axées notamment sur les notions de reproductibilité et de répétabilité du code, plusieurs points seront abordés: les bonnes pratiques de partage et gestion des versions des outils utilisés ; la gestion des environnements de travail (conda, docker, singularity) ; découverte du gestionnaire de workflow Snakemake : et enfin la documentation du code avec Rmarkdown et Jupyter.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/actualites/formation-2022-pratiques-fair-en-bioinformatique",
            "is_draft": false,
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3316",
                "http://edamontology.org/topic_0769",
                "http://edamontology.org/topic_3068",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Methodology",
                "Snakemake",
                "Docker"
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            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Having an account on Mesocentre Clermont Auvergne Infrastructure",
            "maxParticipants": 15,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api"
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                {
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                {
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            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
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            "end_date": "2022-12-02",
            "venue": "Plateforme AuBi\r\nMésocentre\r\nDOSI\r\nUCA",
            "city": "CLERMONT-FERRAND",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 637,
            "name": "Introduction à l'analyse de données transcriptomiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est de se familiariser avec les étapes d’analyses des données transcriptomiques ou RNA-seq avec référence pour extraire les gènes et fonctions différentiellement exprimés. 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\n\r\nAprès une introduction à la transcriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité des données transcriptomiques,\r\n- aligner des données transcriptomiques sur un génome de référence,\r\n- estimer le nombre de séquences par gènes,\r\n- construire et faire une analyse d’expression différentielle des gènes\r\n- faire une analyse de l’enrichissement fonctionnel des gènes différentiellement exprimés",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            ],
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                "http://edamontology.org/topic_1775",
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                "http://edamontology.org/topic_0203",
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            ],
            "keywords": [
                "Galaxy",
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics (RNA-seq)"
            ],
            "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",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api",
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            "sponsoredBy": [
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                },
                {
                    "id": 16,
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            "organisedByTeams": [
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            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-07-18",
            "end_date": "2024-07-18",
            "venue": "Bâtiment Turing, Salle A009",
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            "country": "France",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api"
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                    "name": "Reference-based RNA-Seq data analysis with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Reference-based%20RNA-Seq%20data%20analysis%20with%20Galaxy/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "Introduction to Transcriptomics",
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            "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.",
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            "name": "Introduction à l'analyse de données de séquençage avec contrôle qualité et alignement sur un génome de référence avec Galaxy",
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            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes communes à toutes les analyses de données de séquençage : le contrôle qualité des données et l’alignement sur un génome de référence. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction aux données de séquençage, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de séquençage,\r\n- améliorer la qualité de données de séquençage\r\n- aligner des données sur un génome de référence\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\nDans ce formulaire, vous pouvez sélectionner les sessions qui vous intéressent. Nous 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": [
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                "http://edamontology.org/topic_0091",
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            "keywords": [
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            "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",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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            "name": "Initiation à l’utilisation de la plateforme de bio-analyse Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec l’interface utilisateur de Galaxy. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de l’interface Galaxy. Vous découvrirez comment importer des données, faire une analyse simple, gérer un historique et construire un workflow.\r\n\r\nCette formation se base sur le contenu du Galaxy Training Network (GTN). Plus de 300 tutoriels sont mis à disposition sur le web (https://training.galaxyproject.org/) organisés autour de différentes thématiques biologiques. Nous aborderons ici les bases du fonctionnement de la plateforme Galaxy.\r\n\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\nDans ce formulaire, vous pouvez sélectionner les sessions qui vous intéressent. Nous 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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            "keywords": [
                "Galaxy"
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            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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        },
        {
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            "name": "Formation d'initiation à la plateforme de stockage d'imagerie OMERO",
            "shortName": "Formation d'initiation à OMERO",
            "description": "Cette session d'introduction a pour objectif la prise en main d'OMERO et le chargement d'images vers l'instance OMERO hébergée au Mésocentre Clermont Auvergne, service de la plateforme AuBi.\r\n\r\nQu'est-ce qu'OMERO ?\r\nOMERO est une plateforme logicielle permettant de visualiser, de gérer et d'annoter des données d'images scientifiques. OMERO vous permet d'importer et d'archiver vos images, de les annoter et de baliser vos images, d'enregistrer vos protocoles expérimentaux et d'exporter vos images dans de nombreux formats. Il vous permet également de collaborer avec des collègues en créant des groupes d'utilisateurs.\r\n\r\nPourquoi utiliser OMERO ?\r\nC'est très pratique ! Une fois vos données importées, vous n'avez plus à vous soucier des montages réseau et des structures de dossiers. Vos données sont consultables, vous pouvez les annoter, les visualiser, effectuer des flux de travail simples d'analyse d'images, les partager avec des collaborateurs et générer des figures de niveau publication, le tout directement depuis votre navigateur web.\r\n\r\nComment l'utiliser ?\r\nIl existe deux interfaces principales pour OMERO : un client de bureau (OMERO.insight) et une page web (OMERO.web). Elles ont toutes deux des caractéristiques similaires mais pas identiques. Venez découvrir ces outils lors de cette formation AuBi !\r\n\r\nPour cela, il est indispensable d'être équipé d'un ordinateur portable sur lequel omero insight sera installé en amont de la formation et d'avoir un compte actif au Mésocentre Clermont Auvergne qui vous permettra ensuite de vous connecter sur omero.web.\r\n\r\nInscription dans la limite de 10 personnes auprès de la plateforme CLIC ou de la plateforme AuBi.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/projets-associes/plateforme-aubi",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_3383"
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            ],
            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Demander l'ouverture d'un compte au Mésocentre Clermont Auvergne\r\nVenir avec un ordinateur portable et une connexion à Eduroam",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/780/?format=api",
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            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
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                    "name": "AuBi",
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                },
                {
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
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                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg",
            "updated_at": "2024-02-01T14:24:51.515020Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-01-26",
            "end_date": "2024-01-26",
            "venue": "Bâtiment Turing, Salle A013",
            "city": "Clermont-Ferrand",
            "country": "France",
            "geographical_range": "Local",
            "trainers": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/780/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api"
            ],
            "trainingMaterials": [],
            "computingFacilities": [],
            "realisation_status": "past",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 532,
            "name": "Summer School Multi-omics Data Analysis and Integration",
            "shortName": "",
            "description": "Researchers often have access to or generate multiple omics data (RNAseq, metabolomics, lipidomics, proteomics…) within a single study. Although each omics data is usually analyzed individually, combining complementary data can yield a better understanding of the mechanisms involved in biological processes. Several integrative approaches are now available to combine such data, coming essentially from two families of methods, namely multivariate statistical analyses and network-based approaches. During this summer school both methodologies will be covered, introducing RGCCA and mixOmics for multivariate analyses and WGCNA and SNF for network-based strategies. To get meaningful biological information, the interpretation of statistical results needs to be done contextualizing them in the available biological knowledge. To address this major step we need to be able to access and interrogate databases. We will harness this subject introducing semantic web and knowledge graphs in the context of metabolic networks.\r\n\r\nDuring the School, significant time will be devoted to hands-on and the program will be divided into three phases / topics:\r\n- Multivariate statistical analyses (Instructors: Arnaud Gloaguen & Jimmy Vandel)\r\n- Network-based approaches (Instructors: Morgane Térézol & Marie-Galadriel Brière)\r\n- Results contextualisation: an introduction to metabolic models, web semantic and knowledge graphs (Instructors: Jean-Clément Gallardo, Maxime Delmas & Marco Pagni)\r\n\r\nThe participants will work in groups and shortly present the application of what they have learned to their own project.",
            "homepage": "https://www.sib.swiss/training/course/20230903_MODAI",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "650 EUR/CHF for academics",
                "1000 EUR/CHF for for-profit companies"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0089",
                "http://edamontology.org/topic_0602",
                "http://edamontology.org/topic_2269"
            ],
            "keywords": [
                "Biological network inference and analysis",
                "Multivariate analyses",
                "Semantic web",
                "Knowledge representation"
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