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{ "count": 628, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/?format=api&limit=20&offset=560&ordering=-keywords", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/?format=api&limit=20&offset=520&ordering=-keywords", "results": [ { "id": 690, "name": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy : 2025", "shortName": "Analyse données RNA-seq sous Galaxy", "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": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_0102", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Gene expression differential analysis", "RNA-seq", "Transcriptomics" ], "prerequisites": [ "Galaxy - 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Elle s’inscrit aussi dans l’aspect science-ouverte afin de rendre plus facilement disponible et pérenne le travail bio-informatique. Après une introduction aux pratiques FAIR axées notamment sur les notions de reproductibilité et de répétabilité du code, plusieurs approches seront abordées: les bonnes pratiques de partage et gestion des versions des outils utilisés ; la gestion des environnements de travail (conda, docker, singularity) ; découverte du gestionnaire de workflow Snakemake : et enfin la documentation du code avec Rmarkdown et Jupyter.", "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/actualites/pratiques-fair-en-bioinformatique-pour-des-analyses-reproductibles", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091", "http://edamontology.org/topic_0769", "http://edamontology.org/topic_3307", "http://edamontology.org/topic_3068" ], "keywords": [ "Methodology", "Programming Languages & Computer Sciences", "Cloud", "Linux", "Snakemake", "Docker", "R" ], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Having an account on Mesocentre Clermont Auvergne Infrastructure", "maxParticipants": 16, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 87, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api" }, { "id": 101, "name": "iGReD", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/iGReD/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 31, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2025-02-17T13:11:26.183643Z", "type": "Training course", "start_date": "2025-05-19", "end_date": "2025-02-21", "venue": "", "city": "Aubière", "country": "France", "geographical_range": "", "trainers": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/522/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/525/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/818/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/819/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/820/?format=api" ], "trainingMaterials": [], "computingFacilities": [], "realisation_status": "past", "registration_opening": "2025-02-17", "registration_closing": "2025-05-12", "registration_status": "closed", "courseMode": "Onsite" }, { "id": 537, "name": "New session of FAIR_bioinfo_@_AuBi", "shortName": "New session of FAIR_bioinfo", "description": "Introduction aux bonnes pratiques en bio-informatique afin de pérenniser son travail de recherche.\r\n\r\nCette formation permet de découvrir les bonnes pratiques dans le cadre d’un travail nécessitant des approches programmatiques (statistiques, programmation d’outils, analyses de données biologiques). Elle s’inscrit aussi dans l’aspect science-ouverte afin de rendre plus facilement disponible et pérenne le travail bio-informatique. Après une introduction aux pratiques FAIR axées notamment sur les notions de reproductibilité et de répétabilité du code, plusieurs approches seront abordées: les bonnes pratiques de partage et gestion des versions des outils utilisés ; la gestion des environnements de travail (conda, docker, singularity) ; découverte du gestionnaire de workflow Snakemake : et enfin la documentation du code avec Rmarkdown et Jupyter.", "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/actualites/pratiques-fair-en-bioinformatique-pour-des-analyses-reproductibles", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091", "http://edamontology.org/topic_0769", "http://edamontology.org/topic_3307", "http://edamontology.org/topic_3068" ], "keywords": [ "Methodology", "Programming Languages & Computer Sciences", "Cloud", "Linux", "Snakemake", "Docker", "R" ], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Having an account on 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données de trajectoire\r\n- Savoir intégrer les données de communication cellulaire\r\n- Savoir intégrer les données d'épigénétique (ATAC-seq)", "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyses-single-cell-rna-seq-scrna-seq-avec-r?axe=176", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Bioinformatics & Biomedical", "R Language", "R", "NGS Sequencing Data Analysis" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R", "R programming" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Maîtrise du langage R\r\nAvoir suivi le stage \"Langage R : introduction\" ou niveau équivalent.\r\nAfin de vérifier que votre maîtrise du langage R est suffisante pour pouvoir suivre ce stage, nous vous invitons à effectuer et à renvoyer le test téléchargeable\r\nhttps://cnrsformation.cnrs.fr/data/STG_23294_55153.docx", "maxParticipants": 12, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/154/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 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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": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Statistical differential analysis", "RNA-seq" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "name": "MIGALE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api" } ], "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png", "updated_at": "2025-01-23T15:39:41.484105Z", "type": "Training course", "start_date": "2025-05-12", "end_date": "2025-05-13", "venue": "", "city": "Jouy-en-Josas", "country": "France", "geographical_range": "", "trainers": [], "trainingMaterials": [], "computingFacilities": [], "realisation_status": "past", "registration_opening": "2025-01-21", "registration_closing": "2025-04-27", "registration_status": "closed", "courseMode": "Online" }, { "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": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_0102", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Gene expression differential analysis", "RNA-seq", "Transcriptomics" ], "prerequisites": [ "Galaxy - 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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": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Statistical differential analysis", "RNA-seq" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "name": "MIGALE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api" } ], "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png", "updated_at": "2024-01-18T14:52:00.895148Z", "type": "Training course", "start_date": "2024-06-10", "end_date": "2024-06-11", "venue": "https://migale.inrae.fr/how-to-come", "city": "Jouy-en-Josas", "country": "France", "geographical_range": "", "trainers": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/776/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/745/?format=api" ], "trainingMaterials": [], "computingFacilities": [], "realisation_status": "past", "registration_opening": "2024-01-08", "registration_closing": "2024-05-27", "registration_status": "closed", "courseMode": "Onsite" }, { "id": 690, "name": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy : 2025", "shortName": "Analyse données RNA-seq sous Galaxy", "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": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_0102", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Gene expression differential analysis", "RNA-seq", "Transcriptomics" ], "prerequisites": [ "Galaxy - 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Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\n\r\nAprès une introduction à la transcriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité des données transcriptomiques,\r\n- aligner des données transcriptomiques sur un génome de référence,\r\n- estimer le nombre de séquences par gènes,\r\n- construire et faire une analyse d’expression différentielle des gènes\r\n- faire une analyse de l’enrichissement fonctionnel des gènes différentiellement exprimés", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_1775", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Galaxy", "RNA-seq", "Transcriptomics (RNA-seq)" ], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "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)\r\nÊtre familier avec Galaxy", "maxParticipants": null, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 1, "name": "CNRS - 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Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\n\r\nAprès une introduction à la transcriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité des données transcriptomiques,\r\n- aligner des données transcriptomiques sur un génome de référence,\r\n- estimer le nombre de séquences par gènes,\r\n- construire et faire une analyse d’expression différentielle des gènes\r\n- faire une analyse de l’enrichissement fonctionnel des gènes différentiellement exprimés", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_1775", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Galaxy", "RNA-seq", "Transcriptomics (RNA-seq)" ], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "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)\r\nÊtre familier avec Galaxy", "maxParticipants": null, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 1, "name": "CNRS - 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La formation couvre les grandes étapes d'un pipeline d'analyse bioinformatique sous Galaxy (FROGS) pour transformer les séquences en tables d'abondances puis présente des outils statistiques sous R (phyloseq) qui permettent de décrire et comparer les échantillons à partir de ces tables.\n\n \nProgramme\n\nJours 1 et 2 : Analyses Bioinformatiques sous Galaxy\nIntroduction générale\nBrefs rappels sur l'environnement Galaxy\nPrésentation des données issues des différentes technologies de séquençage\nPrétraitement des données\nClustering des séquences, construction des OTUs\nDétection de chimères\nAnnotation taxonomique\nFiltrage des données de comptages\nOutils de visualisation\nConstruction de workflow et configuration de FROGS\nLimite des données et des méthodes \nJour 3 et 4 : Analyses Statistiques sous Rstudio\nIntroduction générale\nImport, manipulation et visualisation des données\nMesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\nOrdination et réduction de dimension : MDS\nClustering et Heatmap\nComparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis\n▫ Introduction générale\n▫ Brefs rappels sur l'environnement Galaxy\n▫ Présentation des données issues des différentes technologies de séquençage ▫ Prétraitement des données\n▫ Clustering des séquences, construction des OTUs\n▫ Détection de chimères\n▫ Annotation taxonomique\n▫ Filtrage des données de comptages\n▫ Outils de visualisation\n▫ Construction de workflow et configuration de FROGS\n▫ Limite des données et des méthodes\n\n\n\n\n\nJour 3 : Analyses Statistiques sous Rstudio\n\n\t▫ Introduction générale\n\t\n\n\t▫ Import et manipulation des données\n\t\n\n\t▫ Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\n\t\n\n\t▫ Ordination et réduction de dimension : MDS\n\t\n\n\t▫ Clustering et Heatmap\n\t\n\n\t▫ Comparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis \n\t\n\n\n\n\n\n\n\n\n", "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "NGS Data Analysis", "Metagenomics", "Galaxy" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z", "type": "Training course", "start_date": "2017-03-26", "end_date": null, "venue": "", "city": "", "country": "", "geographical_range": "", "trainers": [], "trainingMaterials": [], "computingFacilities": [], "realisation_status": "past", "registration_opening": null, "registration_closing": null, "registration_status": "unknown", "courseMode": null }, { "id": 676, "name": "Initiation à Galaxy - session Février 2024", "shortName": "", "description": "Bilille organise régulièrement des formations d'initiation à l'outil Galaxy d'une journée, destinée aux biologistes et médecins désirant découvrir le traitement bioinformatique de données via une interface conviviale.\r\n\r\nGalaxy est très répandu pour l’analyse de données omiques, telles que données de séquençage ou données de puces à ADN. \r\nC'est l'environnement qui est utilisé lors du cycle de formation “Analyse de données de séquençage à haut-débit”.", "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [ "Galaxy" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Ouvert en priorité aux participants du cycle Analyse NGS organisé par Bilille.", "maxParticipants": null, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/763/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 3, "name": "Bilille", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api" } ], "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png", "updated_at": "2024-12-09T17:34:40.543451Z", "type": "Training course", "start_date": "2024-02-21", "end_date": "2024-02-21", "venue": "", "city": "Villeneuve d'Ascq", "country": "FRANCE", "geographical_range": "", "trainers": [], "trainingMaterials": [], "computingFacilities": [], "realisation_status": "past", "registration_opening": null, "registration_closing": "2024-01-19", "registration_status": "closed", "courseMode": "Onsite" }, { "id": 271, "name": "Intégration d'outils dans Galaxy", "shortName": "", "description": "Galaxy (https://galaxyproject.org/) est une plateforme permettant d’intégrer et d’exécuter via une interface graphique des outils bioinformatiques, normalement utilisables en ligne de commande. Galaxy permet ainsi de faciliter l’utilisation de ces outils par tous, dans un environnement contrôlé,mais aussi de favoriser la reproductibilité des analyses (workflows, …).\nActuellement, > 3 750 outils (disponibles sur https://toolshed.g2.bx.psu.edu/) peuvent être intégrés à Galaxy. Mais tous les outils bioinformatiques dont vous pouvez avoir besoin ne sont pas intégrés dans \nl’environnement Galaxy. Et vous devez ainsi parfois renoncer à utiliser Galaxy et ses avantages pour traiter vos données.\n\nUn workshop est organisé à Clermont-Ferrand le Mercredi 25 Mai 2016. \nN’hésitez pas à faire circuler cette information aux personnes potentiellement intéressées.\nMerci par avance.\nBérénice BATUT\n\n", "homepage": "https://brnice.typeform.com/to/vCq4AV", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Galaxy" ], "prerequisites": [ "Autre (Diplôme universitaire, école d'ingénieur ...)" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.627601Z", "type": "Training course", "start_date": "2016-05-24", "end_date": null, "venue": "", "city": "Clermont-Ferrand - Université d'Auvergne", "country": "", "geographical_range": "", "trainers": [], "trainingMaterials": [], "computingFacilities": [], "realisation_status": "past", "registration_opening": null, "registration_closing": null, "registration_status": "unknown", "courseMode": null }, { "id": 595, "name": "Introduction à l'analyse de données de métabarcoding 16S avec Galaxy", "shortName": "", "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils pour analyses de données de métabarcoding 16S. 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