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            "shortName": "Shiny application development (2024)",
            "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": "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",
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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",
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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",
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            "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",
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            "shortName": "MicroScope training March 2024",
            "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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            "shortName": "MicroScope training - November 2024",
            "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.",
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            "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse (session 2024)",
            "shortName": "Introduction à tidyverse (2024)",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "shortName": "Initiation Galaxy : 2025",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nCette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Prise en main d’un portail Galaxy\r\n* Utilisation de l’historique\r\n* Téléchargement des données à traiter\r\n* Manipulation de fichiers\r\n* Paramétrage et exécution d’outils\r\n* Récupération et visualisation de résultats",
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            "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy  : 2025",
            "shortName": "Analyse donées NGS sous Galaxy: 2025",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien\r\n\r\nProgramme\r\nThéorie\r\n* Présentation des différents types de technologies de séquençage (lectures longues et courtes)\r\n\r\nPratique : Analyse des données de séquençage d’un génome bactérien\r\n* Contrôle qualité\r\n* Assemblage de-novo\r\n* Nettoyage des données\r\n* Assemblage\r\n* Visualisation et statistiques sur l’assemblage\r\n* Alignement de lectures sur un génome de référence et visualisation\r\nTous les TPs seront réalisés sous l’environnement d’exécution de traitements Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
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                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_0092",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
                "http://edamontology.org/topic_3168"
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                "Galaxy",
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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",
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                    "name": "BioinfOmics",
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        {
            "id": 584,
            "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.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "keywords": [
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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        {
            "id": 585,
            "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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            "keywords": [
                "Protein structures",
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                    "name": "BioinfOmics",
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        {
            "id": 586,
            "name": "Initiation à Linux / Introduction to Linux (2024 session)",
            "shortName": "Initiation à Linux (2024)",
            "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",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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        {
            "id": 587,
            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées (2024)",
            "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq (2024)",
            "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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                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
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            "keywords": [
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "type": "Training course",
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        {
            "id": 588,
            "name": "Introduction au text-mining avec AlvisNLP (session 2024)",
            "shortName": "Introduction to text-mining with AlvisNLP (2024)",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées\r\n\r\nProgramme\r\n* Présentation du text-mining et de la Reconnaissance des Entités Nommées (REN)\r\n* Travaux Pratiques sur des techniques de REN en utilisant AlvisNLP\r\n* Projection de lexiques\r\n* Application de patrons\r\n* Apprentissage automatique",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_3474"
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            "keywords": [
                "Text mining"
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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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": "2024-01-18T14:58:57.757098Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-06-12",
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            "venue": "https://migale.inrae.fr/how-to-come",
            "city": "Jouy-en-Josas",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/744/?format=api"
            ],
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 589,
            "name": "NGS data analysis on the command line - Session 6",
            "shortName": "NGS-analysis-cli - session6",
            "description": "This hands-on course will teach bioinformatic approaches for analyzing Illumina sequencing data. Our goal is to introduce the command line skills you need to make the most of your NGS data. \r\nDuring this 4-day training we will first introduce the Linux environment, shell commands and basic R scripting.  And then we will focus on two NGS data analyses -- small RNA-seq and RNA-seq -- based on published datasets from the model organism Arabidopsis thaliana",
            "homepage": "https://www.ibmp.cnrs.fr/bioinformatics-trainings/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_2269",
                "http://edamontology.org/topic_3168"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
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            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "This training is dedicated to academics working in a laboratory of Unistra/CNRS.",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [],
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                    "id": 79,
                    "name": "UPR2357",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UPR2357/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "id": 14,
                    "name": "BiGEst",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiGEst/?format=api"
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            ],
            "logo_url": null,
            "updated_at": "2024-01-22T14:58:13.640466Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-03-11",
            "end_date": "2024-03-15",
            "venue": "",
            "city": "Strasbourg",
            "country": "",
            "geographical_range": "Local",
            "trainers": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
            ],
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                {
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                    "name": "Statistics with RStudio",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Statistics%20with%20RStudio/?format=api"
                },
                {
                    "id": 60,
                    "name": "Differential analysis of RNA-Seq data",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Differential%20analysis%20of%20RNA-Seq%20data/?format=api"
                }
            ],
            "computingFacilities": [],
            "realisation_status": "past",
            "registration_opening": "2024-01-28",
            "registration_closing": "2024-02-18",
            "registration_status": "closed",
            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 590,
            "name": "Formation d'initiation à la plateforme de stockage d'imagerie OMERO",
            "shortName": "Formation d'initiation à OMERO",
            "description": "Cette session d'introduction a pour objectif la prise en main d'OMERO et le chargement d'images vers l'instance OMERO hébergée au Mésocentre Clermont Auvergne, service de la plateforme AuBi.\r\n\r\nQu'est-ce qu'OMERO ?\r\nOMERO est une plateforme logicielle permettant de visualiser, de gérer et d'annoter des données d'images scientifiques. OMERO vous permet d'importer et d'archiver vos images, de les annoter et de baliser vos images, d'enregistrer vos protocoles expérimentaux et d'exporter vos images dans de nombreux formats. Il vous permet également de collaborer avec des collègues en créant des groupes d'utilisateurs.\r\n\r\nPourquoi utiliser OMERO ?\r\nC'est très pratique ! Une fois vos données importées, vous n'avez plus à vous soucier des montages réseau et des structures de dossiers. Vos données sont consultables, vous pouvez les annoter, les visualiser, effectuer des flux de travail simples d'analyse d'images, les partager avec des collaborateurs et générer des figures de niveau publication, le tout directement depuis votre navigateur web.\r\n\r\nComment l'utiliser ?\r\nIl existe deux interfaces principales pour OMERO : un client de bureau (OMERO.insight) et une page web (OMERO.web). Elles ont toutes deux des caractéristiques similaires mais pas identiques. Venez découvrir ces outils lors de cette formation AuBi !\r\n\r\nPour cela, il est indispensable d'être équipé d'un ordinateur portable sur lequel omero insight sera installé en amont de la formation et d'avoir un compte actif au Mésocentre Clermont Auvergne qui vous permettra ensuite de vous connecter sur omero.web.\r\n\r\nInscription dans la limite de 10 personnes auprès de la plateforme CLIC ou de la plateforme AuBi.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/projets-associes/plateforme-aubi",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3383"
            ],
            "keywords": [
                "Microscopy",
                "Bioimaging",
                "FAIR"
            ],
            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Demander l'ouverture d'un compte au Mésocentre Clermont Auvergne\r\nVenir avec un ordinateur portable et une connexion à Eduroam",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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            "sponsoredBy": [
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
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            "organisedByOrganisations": [
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                {
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            "organisedByTeams": [
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            "updated_at": "2024-02-01T14:24:51.515020Z",
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            "venue": "Bâtiment Turing, Salle A013",
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            "country": "France",
            "geographical_range": "Local",
            "trainers": [
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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_0797",
                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_0780",
                "http://edamontology.org/topic_3056"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Inscription via un formulaire Moodle",
            "maxParticipants": 50,
            "contacts": [
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                    "id": 50,
                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                {
                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
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            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "name": "South Green",
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings/images/logo_southgreen_carre_6577134.png",
            "updated_at": "2024-03-11T13:17:13.095567Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-03-04",
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            "venue": "",
            "city": "Montpellier",
            "country": "France",
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        },
        {
            "id": 592,
            "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"
            ],
            "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": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "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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            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 87,
                    "name": "AuBi",
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                {
                    "id": 96,
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            "organisedByTeams": [
                {
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                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
            "updated_at": "2024-02-08T10:45:39.749607Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2024-03-13",
            "end_date": "2024-03-13",
            "venue": "Bâtiment Turing, Salle A009",
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            "geographical_range": "Local",
            "trainers": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
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            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 126,
                    "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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    ]
}