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            "name": "Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform - March 2023",
            "shortName": "MicroScope training - march 2023",
            "description": "In an effort to inform members of the research community about our annotation methods, to provide training for collaborators and other scientists who use the MicroScope platfom, and to inform scientific public on the analysis available in PkGDB (Prokaryotic Genome DataBase), we have developed a 4.5-day course in Microbial Genome Annotation and Comparative Analysis using the MaGe graphical interfaces.\r\n\r\nThis course will familiarize attendees with LABGeM’s annotation pipeline and the manual annotation software MaGe (Magnifying Genome) . No specific bioinformatics skill is required: detailed instruction on the algorithm developed in each annotation methods can be found in specific training courses on «Genomic sequences analysis». Here we focus on the general idea behind each method and, above all, the way you can interpret the corresponding results and combine them with other evidences in order to change or correct the current automatic functional annotation of a given gene, if necessary.\r\n\r\nThis course will also describe how to perform effective searches and analysis of procaryotic data using the graphical functionalities of the MaGe’s interfaces. Because of the numerous pre-computation available in our system (results of “common” annotation tools, synteny with all complete bacterial genomes, metabolic pathway reconstruction, fusion/fission events, genomic islands, …), many practical exercises allow attendees to get familiar with the use the MaGe graphical interfaces in order to efficiently explore these sets of results.",
            "homepage": "https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-trainings/training-annotation-analysis-of-prokaryotic-genomes-using-the-microscope-platform/",
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            "keywords": [
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                "Microbial evolution",
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                "Structural and functional annotation of genomes"
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                "Licence"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "External training sessions can also be scheduled on demand, in France or abroad. See : https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-trainings/external-microscope-professional-training-sessions/",
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                    "name": "University Paris-Saclay",
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                    "name": "MicroScope",
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            "start_date": "2023-03-20",
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        {
            "id": 711,
            "name": "Initiation à Galaxy / Galaxy Initiation",
            "shortName": "Galaxy Initiation",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir exploiter l’environnement Galaxy pour être en mesure d’analyser ses données.\r\n- Être en mesure de créer ses workflows.\r\nProgramme\r\n- Téléchargement des données à traiter.\r\n- Manipulation de fichiers.\r\n- Traitement des données.\r\n- Visualisation des résultats.\r\n- Création de workflows.\r\n- Partage de résultats et de workflows.",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/2025",
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            "type": "Training course",
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            "end_date": "2025-05-12",
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        {
            "id": 700,
            "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.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "Basic knowledge of R"
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                    "name": "INRAE",
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                },
                {
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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            "type": "Training course",
            "start_date": "2025-06-16",
            "end_date": "2025-06-17",
            "venue": "",
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        {
            "id": 466,
            "name": "Diplôme Universitaire en Bioinformatique Intégrative - session 2019 / University Diploma in Integrative Bioinformatics - 2019 session",
            "shortName": "DUBii 2019",
            "description": "La bioinformatique est devenue une compétence incontournable pour l'analyse de données de natures diverses : génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, structures macromoléculaires, réseaux d'interactions. L'appropriation par les biologistes des méthodes et des outils de biostatistique et bioinformatique intégrative est un enjeu majeur pour la montée en compétence des équipes de recherche et des plateformes de service.\r\n\r\nL'université de Paris propose en partenariat avec l'Institut Français de Bioinformatique (IFB) la troisième édition du Diplôme Universitaire en Bioinformatique intégrative (DUBii). Cette formation s’adresse en priorité à des biologistes ou à des médecins souhaitant évoluer en compétences ou envisager une reconversion professionnelle et ayant déjà acquis des compétences (formation courte, autoapprentissage, expérience de terrain) en informatique ou bioinformatique / biostatistique (environnement Unix, Python ou R ou autre langage de programmation). \r\n\r\nLe DUBii fournira une formation théorique et pratique, complétée par une période d'immersion de 20 jours sur l'une des plateformes régionales de l'IFB, qui mobilisera, dans le cadre d'un projet tutoré, l'ensemble des méthodes et outils appris durant les cours pour réaliser un projet personnel de bioinformatique intégrative. Ce projet combinera des données propres à chaque participant produites dans son laboratoire (principe BYOD : “Bring Your Own Data”) ou collectées à partir de bases de données publiques. \r\n\r\n Cette formation se déroulera pendant 8 semaines réparties entre :\r\nLes cours : 4 semaines à raison de 4 jours/semaine en présentiel (96h)\r\nLe projet tutoré : 20 jours sur l'une des plateformes bioinformatique de l'IFB",
            "homepage": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/fr/du-bii",
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            "type": "Training course",
            "start_date": "2019-01-28",
            "end_date": "2019-06-14",
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        {
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            "name": "Linux Avancé / Advanced Linux - 2024",
            "shortName": "Advanced Linux - 2024",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir utiliser des commandes linux pour traiter de grosses quantités de données : fichiers\r\nvolumineux et/ou en grands nombres : recherche, comptage, tri, fusion, …\r\nProgramme\r\n- Introduction\r\n- Décrire (wc, grep)\r\n- Manipuler des fichiers tabulés (cut, sort)\r\n- Rechercher (grep)\r\n- Redirection / Pipeline (stdin, stdout, stderr, >, 2>, &&, |)\r\n- Recherche avancée : notion d’expression régulière (egrep)\r\n- Rechercher/Remplacer haut débit (tr, sed)\r\n- Manipulation de fichier tabulé – mode avancé (awk)\r\n- Traitement séquentiel de nombreux fichiers (for)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/training/courses",
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            "costs": [
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                    "name": "SBR - Roscoff Marine Station",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SBR%20-%20Roscoff%20Marine%20Station/?format=api"
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            "end_date": "2024-05-29",
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        {
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            "name": "Initiation à l’utilisation de la plateforme de bio-analyse Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec l’interface utilisateur de Galaxy. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de l’interface Galaxy. Vous découvrirez comment importer des données, faire une analyse simple, gérer un historique et construire un workflow.\r\n\r\nCette formation se base sur le contenu du Galaxy Training Network (GTN). Plus de 300 tutoriels sont mis à disposition sur le web (https://training.galaxyproject.org/) organisés autour de différentes thématiques biologiques. Nous aborderons ici les bases du fonctionnement de la plateforme Galaxy.\r\n\r\n\r\nLes inscriptions se font via le formulaire suivant avant le 28 Février 2024 : https://framaforms.org/cycle-de-formations-mensuelles-a-lanalyse-de-donnees-sur-galaxy-1707229580\r\nDans ce formulaire, vous pouvez sélectionner les sessions qui vous intéressent. Nous sélectionnerons les participants sur la base du \"premier arrivé, premier servi\" et nous transmettrons la liste par session au service de formation continue de l'UCA qui vous enverra ensuite une convocation.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
                }
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                {
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                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
            ],
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                    "name": "Galaxy 101 for everyone",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Galaxy%20101%20for%20everyone/?format=api"
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            "computingFacilities": [],
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        {
            "id": 479,
            "name": "Using sed and awk to modify large large text files - session 2022/10/12",
            "shortName": "",
            "description": "Many analysis generate large result text files which have to be checked, merged, split, reduced. Several tools have been developed and are available on Unix to do this, including sed and AWK. During this course you will be trained to process large files with sed and AWK. Sed is tool enabling to select and process lines. You can easily insert, delete, modify, append lines to very large files with millions of lines. AWK will enable to perform more fine tuned file modifications based on columns. It includes also more mathematical and string functions.  The course is based mainly on exercises with small sections presenting concepts and commands.",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/modify-and-extract-information-from-large-text-files-day-2-3/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3316"
            ],
            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences"
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            "prerequisites": [
                "Linux/Unix"
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            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 10,
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                    "id": 37,
                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT%20-%20Math%C3%A9matiques%20et%20Informatique%20Appliqu%C3%A9es%20de%20Toulouse/?format=api"
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
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            "logo_url": "http://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png",
            "updated_at": "2024-03-26T14:09:59.037431Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2022-10-12",
            "end_date": "2022-10-12",
            "venue": "",
            "city": "Castanet Tolosan",
            "country": "France",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_1317"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "2D/3D",
                "Protein/protein interaction modelisation"
            ],
            "prerequisites": [],
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            "maxParticipants": 10,
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                    "name": "BioinfOmics",
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        {
            "id": 785,
            "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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0605"
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                "Shiny"
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                    "name": "INRAE",
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                },
                {
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2026-02-12T10:28:18.921629Z",
            "type": "Training course",
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            "venue": "",
            "city": "Jouy-en-Josas",
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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": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "Statistical differential analysis",
                "RNA-seq"
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            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
            ],
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                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
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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_3170",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
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            "keywords": [
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                "Transcriptomics"
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                    "name": "BioinfOmics",
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        {
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            "name": "Linux For Jedi - April 2022",
            "shortName": "",
            "description": "This course offers to develop and enhance advanced Linux shell command line and scripting skills for the processing and analysis of NGS data. We will work on a HPC server and use linux powerful commands to allow to analyze big amount of biological data.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings/linuxJedi/",
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        {
            "id": 470,
            "name": "Introduction to python - May 2022",
            "shortName": "",
            "description": "This course provides an introduction to programming using python. At the end of the training, participants should be able to write simple python programs to handle biological data and to understand more complex programs written by others.\r\nNote : This course in currently available only in french",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//python/",
            "is_draft": false,
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                "Free"
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                "Linux - Basic Knowledge"
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            "maxParticipants": 15,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/519/?format=api"
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                {
                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z",
            "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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                "Metabarcoding"
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                {
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                    "name": "INRAE",
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                {
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2026-02-12T10:55:22.536502Z",
            "type": "Training course",
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        {
            "id": 719,
            "name": "LINUX - Novembre 18 2025",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform and aims at learning sequence analysis. This training session has been designed to familiarize yourself with the platform resources and its organization. You will learn to access the platform from your work station, what is an Linux environment and how to use it, how to create and manipulate files, how to transfer them from and to your personal computer.\r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of 3 modules with a large variety of exercises:\r\n\r\n- Connect to « genotoul » server (09:00 am to 10:30 am): Platform presentation, Linux basics, opening an user account, Putty installation, first connection.\r\n- Files and basics commands  (10:45 am to 12:00 pm): types of files and secure access, file manipulation commands, text editors and viewers, disk space management .\r\n- Transfers and file manipulation (14:00 pm to 17:00 pm): download/transfer, compress/uncompress, utility commands and data extraction, output redirections.",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/linux-2-2/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3316"
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                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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                    "name": "Linux slides - Genotoul-bioinfo",
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        {
            "id": 572,
            "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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            "costs": [
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                "Metagenomics"
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "type": "Training course",
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        {
            "id": 583,
            "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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_3170",
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                "http://edamontology.org/topic_3308",
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            "keywords": [
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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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        },
        {
            "id": 460,
            "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",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/phylogenie-moleculaire-formation-de-base?axe=146",
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                "http://edamontology.org/topic_0084",
                "http://edamontology.org/topic_3293"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Evolution and Phylogeny",
                "Molecular evolution",
                "Phylogenetics"
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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                    "name": "ATGC",
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                }
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            "logo_url": "http://www.atgc-montpellier.fr/pictures/ATGClogo.svg",
            "updated_at": "2023-05-17T10:17:18.992615Z",
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            "end_date": "2022-04-01",
            "venue": "",
            "city": "Montpellier",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/282/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/241/?format=api"
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        },
        {
            "id": 245,
            "name": "1ère Ecole de Bioinformatique AVIESAN-IFB-Inserm Niveau 2",
            "shortName": "EBAII-N2 2021",
            "description": "Initiation au traitement des données de génomique obtenues par séquençage à haut débit -- Niveau 2",
            "homepage": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/fr/evenements/ebaii2021n2",
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            "maxParticipants": 40,
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            "elixirPlatforms": [],
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                    "name": "AVIESAN",
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                {
                    "id": 56,
                    "name": "INSERM",
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                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
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            "name": "Ecole thématique CNRS Single-Cell 2020 // Transcriptomique et épigénomique en cellule unique: théorie et pratique",
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            "description": "This workshop focuses on the large-scale study of heterogeneity across individual cells from a genomic, transcriptomic and epigenomic point of view. New technological developments enable the characterization of molecular information at a single cell resolution for large numbers of cells. The high dimensional omics data that these technologies produce raise novel methodological challenges for the analysis. In this regard, dedicated bioinformatics and statistical methods have been developed in order to extract robust information.\r\n\r\nThe workshop aims to provide such methods for engineers and researchers directly involved in functional genomics projects making use of single-cell technologies. A wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics.\r\n\r\nA wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics.\r\n\r\nRequirements : Participants must have prior experience on NGS data analysis  with everyday use of R and good knowledge of Unix command line. Before the training, participants will be asked to familiarize themselves with the processing and primary analyses steps of scRNA-seq datasets with provided pedagogic material.\r\n\r\nIt is not necessary to have personal single-cell data to analyse.",
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