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            "name": "Molecular Phylogeny - Basic Training - session 2022",
            "shortName": "Phylogénie moléculaire - formation de base - session 2022",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Savoir inférer un arbre phylogénétique et l'interpréter\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Savoir ce à quoi correspondent des séquences génétiques homologues\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en bioinformatique\r\n- Connaître les notions de base en statistiques (tests, lois probabilistes usuelles, méthodes simples d'estimation de paramètres)\r\n- Avoir des notions de programmation\r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Lignes de commandes Linux\r\n- Le format Newick\r\n- Dessin d'arbres\r\n- Alignements multiples et nettoyage\r\n- Modèles d'évolution\r\n- Choix de modèles\r\n- Définitions et propriétés des arbres\r\n- Méthodes de parcimonie\r\n- Méthodes de distance\r\n- Maximum de vraisemblance\r\n- Reconstruction phylogénétique Bayésienne\r\n- Bootstraps et autres supports de branches",
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        {
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            "name": "Pipelines et méthodes bioinformatiques pour l'analyse de données de séquençage (NGS) - session Octobre 2023",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose des formations en partenariat avec CNRS Formation Entreprises à destination des chercheur-euse-s, enseignant-e-s-chercheur-euse-s, ingénieur-e-s, technicien-ne-s en biologie et médecine. \r\n\r\nObjectifs :\r\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit (NGS)\r\n- Comprendre les paramètres des méthodes et leur impact sur les résultats\r\n- Apprendre à identifier les outils d'analyse en fonction du jeu de données\r\n- Être autonome pour analyser des données dans un gestionnaire de workflow comme Galaxy\r\n- Savoir manipuler les fichiers de lecture de séquençage : extraction, préparation, filtrage / nettoyage\r\n- Savoir évaluer la qualité des données de séquençage\r\n- Savoir analyser des données de séquençage de génomes (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental\r\n- Savoir analyser des données de RNA-seq (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/pipelines-et-methodes-bioinformatiques-pour-analyse-de-donnees-de-sequencage",
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            "name": "Pandas : gérer, analyser, visualiser vos données efficacement - Session 2025",
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            "description": "Les objectifs de cette formation sont :\r\n- Importer, exporter, gérer, analyser des données tabulaires\r\n- Calculer des données dérivées\r\n- Combiner et interroger des données complexes\r\n- Calculer des statistiques descriptives des données\r\n- Visualiser et synthétiser les données sous formes graphiques",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/python-et-module-pandas-pour-gerer-et-analyser-donnees?mc=Pandas",
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            "description": "Formantion payante du catalogue CNRS",
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            "description": "Maîtriser les principales méthodes et outils d'analyse des données ChIP-seq, RNA-seq et Hi=C ",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-18246-ChIP-seq%2C-RNA-seq-et-Hi-C--traitemen…",
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            "description": "Cette formation a pour objectif d' acquérir les bases pour l'utilisation du langage R.",
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            "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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            "name": "Phylogénie moléculaire - formation avancée",
            "shortName": "",
            "description": "3 jours pour être capable de tester des hypothèses et d'ajuster des modèles et comprendre l'évolution à l'échelle moléculaire",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-20287-Phylogenie-moleculaire---formation-ava…",
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            "type": "Training course",
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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": "LBBE - Laboratory of Biometry and Evolutionary Biology",
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        {
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            "name": "Bioinformatique pour le traitement de données de séquençage (NGS)",
            "shortName": "",
            "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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        {
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            "name": "Artificial Intelligence and Machine Learning in Life Sciences: from foundations to applications 2026",
            "shortName": "AI & ML in LS 2026",
            "description": "“ELIXIR course: Artificial Intelligence and Machine Learning in Life Sciences” provides researchers with the conceptual foundations and practical skills needed tu use AI and ML methods appropriately, critically, and reproducibly in life-science research. If you plan to analyse complex biological datasets or incorporate AI-based approaches into your work, this course may be for you.\r\n\r\nArtificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are rapidly transforming life sciences, enabling new approaches to the analysis, interpretation, and integration of increasingly large and complex biological datasets. To fully benefit from these advances, researchers need both a solid understanding of AI/ML methods and awareness of their limitations, best practices, and regulatory frameworks.\r\n\r\nThis five-day, hands-on training course will guide participants from the foundations of machine learning through deep learning, foundation models, and generative AI, while also covering reproducibility, the DOME recommendations, and the EU AI Act.\r\n\r\nBuilding on the success of the first edition, this second ELIXIR Summer School on Artificial Intelligence and Machine Learning in Life Sciences will bring together AI/ML experts from five ELIXIR Nodes and 25 participants from across the ELIXIR community, fostering knowledge exchange, collaboration, and the responsible adoption of AI in life sciences.",
            "homepage": "https://courses.crg.eu/events/artificial-intelligence-and-machine-learning-life-science-foundations-applications-2026",
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                "http://edamontology.org/topic_3474"
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            ],
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/869/?format=api"
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            "updated_at": "2026-07-06T08:01:45.817013Z",
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            "end_date": "2026-09-18",
            "venue": "Centre for Genomic Regulation (CRG)",
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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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                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
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            "prerequisites": [],
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2025-01-23T15:23:54.503886Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2025-03-20",
            "end_date": "2025-03-20",
            "venue": "https://migale.inrae.fr/how-to-come",
            "city": "Jouy-en-Josas",
            "country": "France",
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            "trainers": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/744/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/420/?format=api"
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        {
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            "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy - 2026",
            "shortName": "Analyse de données NGS sous Galaxy 2026",
            "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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0092",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
                "http://edamontology.org/topic_3168",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy",
                "NGS"
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            "type": "Training course",
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        {
            "id": 792,
            "name": "Analyse de données de métabarcoding - 2026",
            "shortName": "Métabarcoding 2026",
            "description": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données de type “metabarcoding” issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous aborderons les différentes étapes bioinformatiques nécessaires pour transformer les données de séquençage brutes en table d’abondances. Nous présenterons également les outils et méthodologies classiquement utilisés pour décrire la diversité observée et comparer les échantillons.\r\n\r\nA l’issue des 4 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage amplicons (métabarcoding). Ils seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS) et sauront utiliser l’application Easy16S.\r\n\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses. S’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.\r\n\r\nProgramme :\r\n\r\n\r\nAnalyses bioinformatiques sous Galaxy\r\n\r\n    Introduction générale sur les données amplicons\r\n    Présentation et mise en application avec la suite FROGS du nettoyage des données, du clustering, de la détection de chimères, de l’assignation taxonomique et des étapes annexes\r\n    Conclusion, limite des méthodes, outils compagnons\r\n\r\nAnalyses statistiques avec Easy16S\r\n\r\n    Introduction générale\r\n    Import, manipulation et visualisation des données\r\n    Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\r\n    Ordination et réduction de dimension : MDS\r\n    Clustering et Heatmap\r\n    Comparaison d’échantillons : PERMANOVA, adonis\r\n\r\nMise en application sur données personnelles ou publiques",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
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        {
            "id": 779,
            "name": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy - 2026",
            "shortName": "Analyse données RNA-seq sous Galaxy 2026",
            "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",
            "is_draft": false,
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                "http://edamontology.org/topic_0203",
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            "keywords": [
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        {
            "id": 579,
            "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse (session 2024)",
            "shortName": "Introduction à tidyverse (2024)",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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            "start_date": "2024-04-03",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/745/?format=api",
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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": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "Statistical differential analysis",
                "RNA-seq"
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            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
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            "openTo": "Everyone",
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            "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse : 2025",
            "shortName": "Introduction à tidyverse",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.",
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        {
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            "name": "Développement d’une application avec R Shiny - 2026",
            "shortName": "R Shiny 2026",
            "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",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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        {
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            "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun / shotgun metagenomics - 2026",
            "shortName": "Shotgun metagenomics 2026",
            "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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