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            "name": "Hackathon - Improving the annotation of Galaxy resources for microbial data analysis and beyond",
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            "description": "This hackathon aims to improve the annotation of Galaxy resources for microbial data analysis and beyond\r\n\r\nThe objective of this hackathon is to improve the annotation of the Galaxy resources (tools, training, workflows) for microbial data analysis by:\r\n\r\n - Linking microbial Galaxy tools to bio.tools to obtain EDAM ontology annotation\r\n - Improving bio.tools annotations\r\n - Annotating existing microbial-related tutorials with EDAM terms\r\n - Reflecting on the addition of EDAM terms to workflows\r\n - Reflecting on missing terms in the EDAM ontology for microbial data analyses\r\n - Brainstorming about a way to connect tool annotations to improve training and workflow annotations",
            "homepage": "https://galaxyproject.org/events/2024-03-11-hackathon-galaxy-resources-annotation/#preliminary-schedule",
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            "type": "Workshop",
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            "venue": "Online with a\r\n       • a Zoom room, open the whole week\r\n       • 2 daily stand-ups to accommodate different time zones\r\n       • Several brainstorming meetings\r\n       • microGalaxy Matrix chat for communication",
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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",
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            "name": "BIGomics, Génomique Comparative",
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            "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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                "NGS Data Analysis"
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                    "name": "Agropolis Fondation",
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                {
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                    "name": "CIRAD",
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            "venue": "Campus numérique francophone - AUF - Université d'Antananarivo",
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            "description": "This course continues the explanation on how to work on HPC Southgreen clusters. It is intended for experienced users, with the goals of improving LC user productivity and minimizing the obstacles. New notions and tools are presented such as job arrays, basic softwares installation,module environment and singularity. All these notions will be developped.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//Advanced_HPC/",
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                    "name": "IRD",
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "South Green",
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            "type": "Training course",
            "start_date": "2023-05-18",
            "end_date": "2023-05-19",
            "venue": "",
            "city": "Montpellier",
            "country": "France",
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            "realisation_status": "past",
            "registration_opening": null,
            "registration_closing": null,
            "registration_status": "unknown",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 557,
            "name": "Advanced HPC Trainings 2023",
            "shortName": "",
            "description": "This course continues the explanation on how to work on HPC Southgreen clusters. It is intended for experienced users, with the goals of improving LC user productivity and minimizing the obstacles. New notions and tools are presented such as job arrays, basic softwares installation,module environment and singularity. All these notions will be developped.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//Advanced_HPC/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "HPC",
                "SLURM"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge",
                "Cluster"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Oprn to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 7,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/589/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
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            "organisedByOrganisations": [
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                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T15:32:09.166517Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2023-05-22",
            "end_date": "2023-05-23",
            "venue": "",
            "city": "Montpellier",
            "country": "France",
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            "trainers": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/589/?format=api",
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            "registration_opening": null,
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            "registration_status": "unknown",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 467,
            "name": "Formation IFB Science Ouverte & PGD - Comment gérer des jeux de données haut-débit en sciences de la vie et de la santé - édition Strasbourg - Session 1 (mars 2022)",
            "shortName": "IFB-SO-PGD-Strasbourg-mars2022",
            "description": "Cette formation, à destination de bioinformaticiens et biologistes, présente les principes FAIR de gestions de données dans un projet de bioinformatique ou de biologie.Elle aborde les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présente sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=10",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "This training is dedicated for academics in Strasbourg area",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [],
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            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 79,
                    "name": "IBMP",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IBMP/?format=api"
                },
                {
                    "id": 84,
                    "name": "ICube",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/ICube/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "IGBMC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IGBMC/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 14,
                    "name": "BiGEst",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiGEst/?format=api"
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2022-03-23",
            "end_date": "2022-03-24",
            "venue": "IGBMC\r\n1 Rue Laurent Fries\r\n67400 Illkirch-Graffenstaden",
            "city": "Illkirch Graffenstaden",
            "country": "France",
            "geographical_range": "Local",
            "trainers": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api"
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            "trainingMaterials": [],
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            "registration_closing": "2022-03-06",
            "registration_status": "closed",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 568,
            "name": "Formation Principes FAIR dans un projet de bioinformatique - Session 1 - Strasbourg",
            "shortName": "FAIR-Bioinfo-Strasbourg_session1",
            "description": "Cette formation sur 3 jours est destinée à des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant acquérir des compétences théoriques et pratiques sur les principes \"FAIR\" (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) appliqués à un projet d'analyse et/ou de développement.",
            "homepage": "https://sygefor.reseau-urfist.fr/#/training/10387/12552/66e8217a2c8c491a60eeed9f5a167db3",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "FAIR",
                "Snakemake",
                "Docker"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Academics",
            "maxParticipants": 14,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
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            "sponsoredBy": [],
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                    "id": 79,
                    "name": "IBMP",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IBMP/?format=api"
                },
                {
                    "id": 83,
                    "name": "IGBMC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IGBMC/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 14,
                    "name": "BiGEst",
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            "logo_url": null,
            "updated_at": "2023-12-20T15:48:19.995591Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-04-09",
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            "venue": "",
            "city": "Strasbourg",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
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        },
        {
            "id": 467,
            "name": "Formation IFB Science Ouverte & PGD - Comment gérer des jeux de données haut-débit en sciences de la vie et de la santé - édition Strasbourg - Session 1 (mars 2022)",
            "shortName": "IFB-SO-PGD-Strasbourg-mars2022",
            "description": "Cette formation, à destination de bioinformaticiens et biologistes, présente les principes FAIR de gestions de données dans un projet de bioinformatique ou de biologie.Elle aborde les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présente sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=10",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "This training is dedicated for academics in Strasbourg area",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 79,
                    "name": "IBMP",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IBMP/?format=api"
                },
                {
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                },
                {
                    "id": 83,
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 14,
                    "name": "BiGEst",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiGEst/?format=api"
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            ],
            "logo_url": null,
            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2022-03-24",
            "venue": "IGBMC\r\n1 Rue Laurent Fries\r\n67400 Illkirch-Graffenstaden",
            "city": "Illkirch Graffenstaden",
            "country": "France",
            "geographical_range": "Local",
            "trainers": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/655/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api"
            ],
            "trainingMaterials": [],
            "computingFacilities": [],
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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,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0797",
                "http://edamontology.org/topic_0780",
                "http://edamontology.org/topic_3810"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
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            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
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        {
            "id": 686,
            "name": "Développement d’une application avec R Shiny : session 2025",
            "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",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
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                    "id": 88,
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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_0797",
                "http://edamontology.org/topic_0780",
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            "keywords": [
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                    "name": "Agropolis Fondation",
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                    "id": 82,
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            "updated_at": "2024-03-11T13:30:02.752091Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2024-04-16",
            "venue": "Campus numérique francophone - AUF - Université d'Antananarivo",
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        },
        {
            "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": [
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            ],
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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            "type": "Training course",
            "start_date": "2026-06-03",
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        {
            "id": 787,
            "name": "Initiation à Python / Introduction to Python - 2026",
            "shortName": "Introduction to Python 2026",
            "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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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605"
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            "keywords": [
                "Python Language"
            ],
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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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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            "type": "Training course",
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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.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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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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        {
            "id": 784,
            "name": "Introduction aux bonnes pratiques pour des analyses reproductibles - 2026",
            "shortName": "Good practices for better reproducibility of analyses 2026",
            "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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        {
            "id": 783,
            "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands - 2026",
            "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines 2026",
            "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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            "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse - 2026",
            "shortName": "Introduction à tidyverse 2026",
            "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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            "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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            "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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