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            "name": "Analyse de données de métabarcoding : 2025",
            "shortName": "Analyse de données de métabarcoding",
            "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\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).\r\nIls seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS).\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses.\r\nS’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.",
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            "end_date": "2025-06-26",
            "venue": "Access to the INRAE center reception\r\n By car\r\n\r\n    Take the N118 from the Paris rotary Porte de Saint-Cloud > Pont de Sèvres > Follow direction Bordeaux/Nantes – take exit 6A Jouy-en-Josas/Bièvres\r\n    Take the N12 from Plaisir > Follow direction Paris exit 1 towards the D53\r\n    Take the A12 Rambouillet > Jouy – take exit 2 via the D446\r\n\r\n By the RER (train to the suburbs)\r\n\r\nRER C Line: Get off at the Jouy-en-Josas station. The research center is a 15 minute walk (you must walk towards the town hall (Mairie de Jouy).\r\n\r\n    From Chatelet-Les Halles, take the RER B line until the Massy-Palaiseau station (32 min.) then take the RER C line CIME train (14 min.)\r\n    From Versailles-Chantier RER C station take the VICK or VITY train (8 min.)\r\n    From the Bibliothèque François Mitterand RER C station, take the CIME train (1 hour)",
            "city": "Jouy-en-Josas",
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        {
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            "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",
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                "http://edamontology.org/topic_3308",
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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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        {
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            "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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            "name": "Graphiques sous R avec ggplot2 / Graphics with R-ggplot2 - 2026",
            "shortName": "ggplot2 2026",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du package R « ggplot2 » et la démarche sous-jacente pour construire un graphique à partir d’un tableau de données. Ils seront capables de réaliser plusieurs types de représentations graphiques, telles que des nuages de points, des courbes, des histogrammes, des diagrammes en bâtons, des boxplots, des heatmaps, etc.  Les stagiaires pourront apporter leur propre tableau de données et pratiquer dessus en fin de formation. \r\n\r\nProgramme :\r\n- Principes généraux liés au package ggplot2 \r\n- Principales fonctions graphiques pour réaliser des nuages de points, des histogrammes, des boxplots, etc. \r\n- Principales fonctions pour jouer sur les coloriages en fonction d’une variable, sur les échelles de couleurs, sur les graduations, sur les représentations multiples, etc.",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_2269"
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            "keywords": [
                "Représentations graphiques"
            ],
            "prerequisites": [
                "Langage R de base"
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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            "type": "Training course",
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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,
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                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
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                "Shiny"
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                    "name": "INRAE",
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "updated_at": "2026-02-12T10:28:18.921629Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2026-03-23",
            "venue": "",
            "city": "Jouy-en-Josas",
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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": [
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                "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"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
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                    "name": "IRD",
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                    "id": 82,
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                {
                    "id": 50,
                    "name": "CIRAD",
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            "updated_at": "2024-03-11T13:17:13.095567Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2024-03-08",
            "venue": "",
            "city": "Montpellier",
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        },
        {
            "id": 786,
            "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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "Statistical differential analysis",
                "RNA-seq"
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            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
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                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
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            ],
            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2026-02-12T10:29:38.805654Z",
            "type": "Training course",
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            "venue": "",
            "city": "Jouy-en-Josas",
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        },
        {
            "id": 670,
            "name": "Analysis of shotgun metagenomic data - May 2025",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform. This course is dedicated to the analysis of prokaryotic shotgun metagenomic data from Illumina and Pacbio HiFi sequencing technology. \r\n\r\nAfter an overview of metagenomics and the biases and limitations of analyses, we will look at the main steps involved in analysing metagenomic data and launch independent tools on the genobioinfo cluster.\r\nLearners will then test a workflow to automate processing on a test dataset (metagWGS ).\r\nOn the third day, learners will choose which analysis strategy to start with according to their experimental design and launch the first stage of metagWGS on their own data.\r\nBy the end of the course, trainees will be familiar with the scope, advantages and limitations of shotgun sequencing data analysis and will have started the analysis on their own data.\r\n\r\ncalendar\r\n \r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of several modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nFirst Day\r\nStart at 09:00 am\r\nTour de table\r\nIntroduction to metagenomics, Illumina and Pacbio data, analysis stages, analysis limits, etc.\r\nPresentation of some key tools for each stage\r\nPractical work on the main stages launched independently\r\nEnd at 17:00 pm\r\nSecond Day\r\nStart at 09:00 am\r\nIntroduction to the advantages and disadvantages of workflows and containers\r\nLaunch of the data cleansing stage\r\nLaunch of the rest of the workflow and analysis of the multiQC report\r\nEnd at 17:00 pm\r\nThird Day – BYOD\r\nStart at 09:00 am\r\nDefine the analysis strategy and launch the start of the analysis of your own data.\r\nEnd at 17:00 pm maximum",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/analysis-of-shotgun-metagenomic-data/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Non-academic for non-academic: 1650€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic non-INRAE for academic but non-INRAE: 510 € + 20% taxes (TVA)",
                "INRAE for INRAE's staff: 450 € no VAT charged"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3174"
            ],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Metagenomics"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix",
                "Cluster"
            ],
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            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/300/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                },
                {
                    "id": 37,
                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
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            "type": "Training course",
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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",
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            "type": "Training course",
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        {
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            "name": "Analysis of shotgun metagenomic data - 11 mai 2026",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform. This course is dedicated to the analysis of prokaryotic shotgun metagenomic data from Illumina and Pacbio HiFi sequencing technology. \r\n\r\nAfter an overview of metagenomics and the biases and limitations of analyses, we will look at the main steps involved in analysing metagenomic data and launch independent tools on the genobioinfo cluster.\r\nLearners will then test a workflow to automate processing on a test dataset (metagWGS ).\r\nOn the third day, learners will choose which analysis strategy to start with according to their experimental design and launch the first stage of metagWGS on their own data.\r\nBy the end of the course, trainees will be familiar with the scope, advantages and limitations of shotgun sequencing data analysis and will have started the analysis on their own data.\r\n\r\ncalendar\r\n \r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of several modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nFirst Day\r\nStart at 09:00 am\r\nTour de table\r\nIntroduction to metagenomics, Illumina and Pacbio data, analysis stages, analysis limits, etc.\r\nPresentation of some key tools for each stage\r\nPractical work on the main stages launched independently\r\nEnd at 17:00 pm\r\nSecond Day\r\nStart at 09:00 am\r\nIntroduction to the advantages and disadvantages of workflows and containers\r\nLaunch of the data cleansing stage\r\nLaunch of the rest of the workflow and analysis of the multiQC report\r\nEnd at 17:00 pm\r\nThird Day – BYOD\r\nStart at 09:00 am\r\nDefine the analysis strategy and launch the start of the analysis of your own data.\r\nEnd at 17:00 pm maximum",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/analysis-of-shotgun-metagenomic-data/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Non-academic for non-academic: 1650€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic non-INRAE for academic but non-INRAE: 510 € + 20% taxes (TVA)",
                "INRAE for INRAE's staff: 450 € no VAT charged"
            ],
            "topics": [
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                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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        {
            "id": 580,
            "name": "Initiation à l’utilisation de Galaxy :  2025",
            "shortName": "Initiation Galaxy : 2025",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nCette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Prise en main d’un portail Galaxy\r\n* Utilisation de l’historique\r\n* Téléchargement des données à traiter\r\n* Manipulation de fichiers\r\n* Paramétrage et exécution d’outils\r\n* Récupération et visualisation de résultats",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
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                "Galaxy"
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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            "start_date": "2025-03-20",
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        {
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            "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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                    "name": "MIGALE",
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            "registration_closing": "2026-05-20",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 760,
            "name": "EB3I - Ecole de Bioinformatique niveau débutant 2026",
            "shortName": "EB3I N1 2026",
            "description": "Description : La formation EB3I IFB, INSERM et INRAe de niveau 1 propose une expérience d'apprentissage intensive conçue pour les biologistes, qu'ils soient ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs ou praticiens, qui sont confrontés à l'analyse de données NGS (Next-Generation Sequencing) mais qui ne disposent pas encore des compétences bioinformatiques nécessaires, ou qui cherchent à renforcer leurs compétences existantes.\r\n\r\nContenu : Cette formation est structurée autour d'une combinaison de sessions théoriques et d'ateliers pratiques. Les participants auront l'occasion d'explorer diverses thématiques, notamment le traitement de données de variants, ChIP-Seq, Bulk RNA-Seq, et Single-Cell RNA-Seq. De plus, ils recevront une introduction aux technologies \"long reads\".\r\n\r\nObjectifs généraux:\r\n\r\nAcquérir une compréhension approfondie des concepts liés à l'analyse de données NGS.\r\nMaîtriser les outils informatiques nécessaires pour effectuer ces analyses.\r\nInterpréter les résultats des analyses de données NGS.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=47",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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            "keywords": [
                "Biostatistics",
                "Sequence analysis",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS). \r\nAucune connaissance préalable des environnements Linux ou R n’est requise, mais il sera demandé aux participants de suivre une autoformation en ligne en amont, pour faciliter la prise en main de ces langages. La formation approfondira progressivement l’usage de ces environnements au fil des sessions thématiques.",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [],
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            "sponsoredBy": [
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                    "name": "Inserm",
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            "organisedByOrganisations": [
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                {
                    "id": 56,
                    "name": "INSERM",
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                {
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                    "id": 29,
                    "name": "IFB Core",
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            "updated_at": "2026-02-06T15:34:21.314337Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2026-11-20",
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        },
        {
            "id": 789,
            "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy - 2026",
            "shortName": "Analyse de données NGS sous Galaxy 2026",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien\r\n\r\nProgramme\r\nThéorie\r\n* Présentation des différents types de technologies de séquençage (lectures longues et courtes)\r\n\r\nPratique : Analyse des données de séquençage d’un génome bactérien\r\n* Contrôle qualité\r\n* Assemblage de-novo\r\n* Nettoyage des données\r\n* Assemblage\r\n* Visualisation et statistiques sur l’assemblage\r\n* Alignement de lectures sur un génome de référence et visualisation\r\nTous les TPs seront réalisés sous l’environnement d’exécution de traitements Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0092",
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                "http://edamontology.org/topic_3168",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
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            "keywords": [
                "Galaxy",
                "NGS"
            ],
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                "Galaxy - Basic usage"
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            "contacts": [
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            "end_date": "2026-03-26",
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        {
            "id": 799,
            "name": "Construction and analysis of eukaryotic pangenome graphs - 30 novembre 2026",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul-Bioinfo platform. This 2 days long course is dedicated to the construction and the analysis of eukaryotic pangenome graphs.\r\n\r\nWe will first present the concept of graph-based pangenome, then build one. We will then apply several tools for its analysis: use annotation, call variants, extract sub-graphs, visualize the graph, map reads, genotype individuals, and perform a GWAS on the graph. The different formats will also be presented.\r\n\r\nBy the end of the course, trainees will be familiar with the topic, and able to run the major tools made to build an exploit a pangenome graph.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/pangenome/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Non-academic for non-academic: 1100€ + 20% taxes (TVA)",
                "INRAE for INRAE's staff: 300 € no VAT charged",
                "Academic non-INRAE for academic but non-INRAE: 340 € + 20% taxes (TVA)"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3796",
                "http://edamontology.org/topic_0625"
            ],
            "keywords": [
                "Pangenomic"
            ],
            "prerequisites": [
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            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/642/?format=api"
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                },
                {
                    "id": 37,
                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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            ],
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
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            "updated_at": "2026-04-20T08:13:35.712988Z",
            "type": "Training course",
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            "end_date": "2026-12-02",
            "venue": "",
            "city": "Castanet-Tolosan",
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            "courseMode": "Onsite"
        },
        {
            "id": 582,
            "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,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0092",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
                "http://edamontology.org/topic_3168",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy",
                "NGS"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
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            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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        {
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            "name": "Graphiques sous R avec ggplot2 : 2025",
            "shortName": "Graphics with R-ggplot2 : 2025",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du package R « ggplot2 » et la démarche sous-jacente pour construire un graphique à partir d’un tableau de données. Ils seront capables de réaliser plusieurs types de représentations graphiques, telles que des nuages de points, des courbes, des histogrammes, des diagrammes en bâtons, des boxplots, des heatmaps, etc.  Les stagiaires pourront apporter leur propre tableau de données et pratiquer dessus en fin de formation. \r\n\r\nProgramme :\r\n- Principes généraux liés au package ggplot2 \r\n- Principales fonctions graphiques pour réaliser des nuages de points, des histogrammes, des boxplots, etc. \r\n- Principales fonctions pour jouer sur les coloriages en fonction d’une variable, sur les échelles de couleurs, sur les graduations, sur les représentations multiples, etc.",
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        {
            "id": 684,
            "name": "Introduction au language R / Introduction to R langage : 2025",
            "shortName": "Introduction to R langage : 2025",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du langage R et ses principes. Ils seront capables de les appliquer pour effectuer des calculs ou des représentations graphiques simples. Ils seront de plus autonomes pour manipuler leurs tableaux de données.\r\nAttention : ce module n’est ni un module de statistique, ni un module d’analyse statistique des données.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Structures et manipulation de données\r\n* Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…)\r\n* Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot)",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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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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                    "name": "MIGALE",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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