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            "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun / shotgun metagenomics (2024 session)",
            "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",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "Metagenomics"
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        {
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            "name": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy (session 2024)",
            "shortName": "Analyse données RNA-seq sous Galaxy (2024)",
            "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",
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        {
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            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées - 2026",
            "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq 2026",
            "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.",
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        {
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            "name": "Introduction aux bonnes pratiques pour des analyses reproductibles (2024 session)",
            "shortName": "Good practices for better reproducibility of analyses (2024)",
            "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",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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        {
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            "name": "Initiation à Python / Introduction to Python (2024 session)",
            "shortName": "Introduction to Python (2024)",
            "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",
            "is_draft": false,
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            "keywords": [
                "Python Language"
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            "name": "Comparaison de génomes microbiens (session 2024)",
            "shortName": "Comparaison de génomes microbiens (2024)",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n   o Notion de core et pan-génome\r\n   o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n   o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.",
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            "shortName": "R Shiny 2025",
            "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",
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            "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands (session 2024)",
            "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines (2024)",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.\r\n\r\nProgramme\r\nVisualiser :\r\n* Maîtriser les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PyMOL.\r\nComprendre :\r\n* Analyser des structures 3D de protéines (RX ou RMN).\r\n* Identifier des homologues avec HHpred.\r\n* Modéliser par prédiction sa protéine d’intérêt avec Alphafold2.\r\nPrédire :\r\n* Savoir calculer des meilleures poses de ligands avec Autodock.\r\n* Prédir et modéliser les mutations in silico.\r\n\r\n- Points forts et limites des différents outils\r\n- ️“hand- on tutorials”\r\n- Plus une session dédiée : «bring your own protein»",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "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)",
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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",
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            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nÀ l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.\r\n\r\nProgramme\r\n* Connexion (ssh) et transferts de fichiers (scp, rsync)\r\n* Interfaces graphiques (Gnome, KDE) / émulateurs\r\n* Aide en ligne\r\n* Utilisation du shell : le rappel des commandes, l’historique, la complétion\r\n* Système de fichiers : arborescence et chemin d’accès, le répertoire d’accueil…\r\n* Gestion des fichiers et des répertoires\r\n* Principe de protection : les attributs sur les fichiers, les droits d’accès",
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            "end_date": "2024-05-29",
            "venue": "https://migale.inrae.fr/how-to-come",
            "city": "Jouy-en-Josas",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 788,
            "name": "Advanced Python - 2026",
            "shortName": "Advanced Python 2026",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nconnaître les éléments avancés du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches complexes visant à extraire et re-formater des données issues de fichiers textes,\r\ndans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nFonctions\r\nExpressions régulières\r\nGestion des erreurs\r\nBiopython\r\nQuelques modules de bioinformatique\r\nRéalisation de programmes et de Notebooks Jupyter\r\nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [
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            ],
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            "maxParticipants": 10,
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            "type": "Training course",
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        {
            "id": 696,
            "name": "Annotation et comparaison de génomes bactériens : 2025",
            "shortName": "Annotation et comparaison de génomes bactériens",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n   o Notion de core et pan-génome\r\n   o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n   o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_3299"
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            "keywords": [
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            "maxParticipants": 10,
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                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
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                }
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2025-01-29T11:32:53.505947Z",
            "type": "Training course",
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            "venue": "",
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        {
            "id": 591,
            "name": "BIGomics, Génomique Comparative Biopolis",
            "shortName": "",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://elearning.cirad.fr/mod/resource/view.php?id=2339",
            "is_draft": false,
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                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0780"
            ],
            "keywords": [
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                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
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                },
                {
                    "id": 82,
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                    "id": 50,
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        {
            "id": 605,
            "name": "BIGomics, Génomique Comparative",
            "shortName": "BOGC",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://elearning.cirad.fr/mod/resource/view.php?id=2339",
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                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0780"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
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                    "name": "Agropolis Fondation",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Agropolis%20Fondation/?format=api"
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                },
                {
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                {
                    "id": 50,
                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
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            "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.",
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            "description": "\n\n\nL’objectif de cette formation est de donner aux ingénieurs des plates-formes d’imagerie cellulaire et aux personnes qui utilisent ces technologies, des outils statistiques adaptés aux problématiques du domaine. Dans le but de traiter les grandes séries d’images acquises selon les diverses modalités, il est proposé de renforcer la maîtrise des outils statistiques pour une analyse pertinente mais aussi pour une optimisation des acquisitions.\nLa formation se déroulera du lundi midi au mercredi après-midi pour 2 demi-journées de cours (rappel des notions de bases, modélisation, plans d’expériences) et 3 demi-journées de travaux pratiques/dirigés.\n\n\n\n",
            "homepage": "https://france-bioimaging.org/fr/events/statimage-statistiques-pour-limagerie-de…",
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