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            "shortName": "Shotgun metagenomics",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nIntroduction générale sur les données métagénomiques\r\nAssignation taxonomique\r\nNettoyage des données brutes\r\nAssemblage / Binning\r\nPrédiction de gènes procaryotes\r\nAnnotation fonctionnelle\r\nConclusion, limites des méthodes",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "shortName": "Shotgun metagenomics (2024)",
            "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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            "description": "Cette formation présente les technologies de séquençages et les différentes analyses possibles pour exploiter ces données.",
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            "description": "Les avancées spectaculaires des technologies de séquençage de 2ème et 3ème génération sont une véritable révolution pour la recherche en science de la vie. Ces techniques permettent le séquençage en quelques semaines de génomes entiers d’organismes complexes, générant une explosion du volume de données génomiques. \n\t\t\tToutefois l’analyse de telles masses d’informations nécessite des compétences en linux, en bioinformatique ainsi qu’une bonne connaissance et maîtrise de nombreux algorithmes et logiciels. La réalisation de ces analyses nécessite également l’accès à des ressources de calcul telles que des clusters de calcul. \n\t\t\tLe DP IAVAO et le LMI LAPSE en collaboration avec la plateforme bioinformatique South Green organisent, du 4 au 12 Octobre 2018, une formation en bioinformatique dédié à l’analyse de données de séquençage dont les objectifs sont de présenter les technologies de séquençage et les différentes analyses bioinformatiques pour exploiter au mieux cette masse de données afin de pouvoir réaliser des projets génomiques à grande échelle sur leurs modèles (plantes et pathogènes).\nPrérequis\nAucun\n\nProgramme\nLinux et lignes de commandes \nInitiation à l’utilisation du cluster du CERAAS \nPrésentation des technologies de séquençages \nAppel de SNP sur des données WGS \nPost analyse de données de SNPs\nOutils Genome Harvest \n\n\nObjectifs\nAprès la formation, les participants seront capables de :\nse connecter à un cluster Linux\nlancer des programmes/analyses bioinformatiques\ndéfinir les étapes pour analyser des données de séquençage\nanalyser des données de séquençage\nutiliser des gestionnaires de workflow tel que Galaxy ou TOGGLe\n\n\nInstructors\nChristine Tranchant (CT) - christine.tranchant@ird.fr\nNdomassi Tando (NT) - ndomassi.tando@ird.fr\nBertrand Pitollat (BP) - bertrand.pitollat@cirad.fr\nFrançois Sabot (SB) - francois.sabot@ird.fr\nManuel Ruiz (MR) - manuel.ruiz@cirad.fr\nGautier Sarah (GS) - gautier.sarah@cirad.fr\n\n",
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            "name": ": Analyse in silico de structures 3D de protéines. Modélisation par homologie de protéines homologues, sauvage et mutées, arrimage de ligands.",
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            "name": "Analyse primaire de données issues de  séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de NGS. Application aux outils de mapping et d’assemblage.\nProgramme\nThéorie \n•Présentation des différents types de séquenceurs\n•Les grandes familles d’algorithmes de mapping de lectures courtes d’assemblage et les outils associés\nPratique\nAnalyse des données de séquençage d’un génome bactérien\n•Contrôle qualité\n•Assemblage de-novo\noNettoyage des données\noAssemblage\noVisualisation et statistiques sur l’assemblage\n•Comparaison à un génome de référence :\noMapping des lectures sur un génome proche\noVisualisation du mapping \n",
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            "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
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            "shortName": "NGS Galaxy",
            "description": "Connaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS).\r\nSavoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d'un génome bactérien.",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings/",
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                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
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            "venue": "Access to the INRAE center reception\r\n By car\r\n\r\n    Take the N118 from the Paris rotary Porte de Saint-Cloud > Pont de Sèvres > Follow direction Bordeaux/Nantes – take exit 6A Jouy-en-Josas/Bièvres\r\n    Take the N12 from Plaisir > Follow direction Paris exit 1 towards the D53\r\n    Take the A12 Rambouillet > Jouy – take exit 2 via the D446\r\n\r\n By the RER (train to the suburbs)\r\n\r\nRER C Line: Get off at the Jouy-en-Josas station. The research center is a 15 minute walk (you must walk towards the town hall (Mairie de Jouy).\r\n\r\n    From Chatelet-Les Halles, take the RER B line until the Massy-Palaiseau station (32 min.) then take the RER C line CIME train (14 min.)\r\n    From Versailles-Chantier RER C station take the VICK or VITY train (8 min.)\r\n    From the Bibliothèque François Mitterand RER C station, take the CIME train (1 hour)\r\n\r\n From the Orly Airport\r\n\r\nTake the bus « Paris par le train » to the Pont de Rungis RER C train station. Then take the RER C train CIME towards Versailles Chantiers. Get off at the Jouy-en-Josas station.\r\n\r\nStops of the “Paris par le train” bus :\r\n\r\n    Paris-Orly Sud : porte C, stop 6\r\n    Paris-Orly Ouest : porte G on the Arrivals level.\r\n\r\n From the Charles de Gaulle - Roissy Airport\r\n\r\nTo go from the Paris-Charles de Gaulle airport to Jouy-en-Josas you may take :\r\n\r\n    the RER B train towards St Remy les Chevreuses. Get off at the Massy Palaiseau station\r\n    the RER C train towards Versailles Chantiers (CIME trains). Get off at Jouy-en-Josas.",
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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.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
                "http://edamontology.org/topic_3168"
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/396/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/743/?format=api"
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