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            "name": "Pandas : gérer, analyser, visualiser vos données efficacement - Session 2025",
            "shortName": "",
            "description": "Les objectifs de cette formation sont :\r\n- Importer, exporter, gérer, analyser des données tabulaires\r\n- Calculer des données dérivées\r\n- Combiner et interroger des données complexes\r\n- Calculer des statistiques descriptives des données\r\n- Visualiser et synthétiser les données sous formes graphiques",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/python-et-module-pandas-pour-gerer-et-analyser-donnees?mc=Pandas",
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                "Python Language"
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            "accessConditions": "- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire, organisation des données\r\n- Connaissance de base de la programmation en Python (activité régulière d'écriture de scripts en Python)\r\n- Maitrise d'un environnement de développement ou éditeur de programmes/scripts",
            "maxParticipants": 12,
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            "type": "Training course",
            "start_date": "2025-03-24",
            "end_date": "2025-03-26",
            "venue": "",
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            "country": "France",
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            "courseMode": "Onsite"
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        {
            "id": 535,
            "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.",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings/",
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            "type": "Training course",
            "start_date": "2025-06-23",
            "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",
            "country": "frnce",
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        {
            "id": 694,
            "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun : 2025",
            "shortName": "Shotgun metagenomics",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nIntroduction générale sur les données métagénomiques\r\nAssignation taxonomique\r\nNettoyage des données brutes\r\nAssemblage / Binning\r\nPrédiction de gènes procaryotes\r\nAnnotation fonctionnelle\r\nConclusion, limites des méthodes",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "type": "Training course",
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        {
            "id": 693,
            "name": "Introduction aux bonnes pratiques pour des analyses reproductibles : 2025",
            "shortName": "Good practices for better reproducibility of analyses :2025",
            "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": "INRAE",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2025-01-23T15:36:00.927981Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2025-04-04",
            "end_date": "2025-04-04",
            "venue": "",
            "city": "Jouy-en-Josas",
            "country": "France",
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        {
            "id": 683,
            "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.",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings",
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                "http://edamontology.org/topic_2269"
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            "keywords": [
                "Représentations graphiques"
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            "prerequisites": [
                "Langage R de base"
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                {
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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            "name": "Initiation à Python : 2025",
            "shortName": "Introduction to Python  : 2025",
            "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",
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        {
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            "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",
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            "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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        {
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            "name": "Développement d’une application avec R Shiny : session 2025",
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            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principes de bases et le fonctionnement du package “Shiny”. Ils et elles seront capables de créer leurs premières applications web interactives à partir de scripts R. Les solutions de déploiement d’applications Shiny seront également abordées.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrincipes généraux et fonctionnement d’une application Shiny\r\nDéveloppement d’applications Shiny\r\nDéploiement d’applications Shiny",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "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",
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                "http://edamontology.org/topic_3168",
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            "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",
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            "name": "Annotation et comparaison de génomes bactériens : 2025",
            "shortName": "Annotation et comparaison de génomes bactériens",
            "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.",
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            "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse : 2025",
            "shortName": "Introduction à tidyverse",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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        {
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            "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands  : 2025",
            "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines",
            "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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                "2D/3D",
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            "registration_status": "closed",
            "courseMode": "Online"
        },
        {
            "id": 695,
            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées : 2025",
            "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
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                "RNA-seq"
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                    "name": "BioinfOmics",
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                    "name": "MIGALE",
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            "updated_at": "2025-01-23T15:39:41.484105Z",
            "type": "Training course",
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            "city": "Jouy-en-Josas",
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        {
            "id": 575,
            "name": "Python avancé : 2025",
            "shortName": "Advanced Python (2024)",
            "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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            "keywords": [
                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [
                "Python - basic knowledge"
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            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 10,
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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": "2025-01-23T15:53:46.278385Z",
            "type": "Training course",
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            "city": "Jouy-en-Josas",
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        },
        {
            "id": 644,
            "name": "EBAII : Ecole de Bioinformatique \"Traitement des données de génomique obtenues par séquençage à haut débit\"  niveau intermédiaire - session 2025",
            "shortName": "EBAII N2 session juin 2025",
            "description": "Objectifs\r\nLa formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS). Cette édition de l’école aborde les nouveaux enjeux technologiques: elle s’articulera autour de trois ateliers thématiques en session parallèle (bulk RNA-seq, ChIP-seq, variants génomiques/GWAS), et abordera la visualisation et l’intégration des données. L’école vise à approfondir les concepts, à manipuler des outils informatiques avancés et à en interpréter les résultats.\r\nElle est basée sur une alternance de courtes sessions théoriques et d’ateliers pratiques. Les participants bénéficieront d’un tutorat personnalisé pour élaborer leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données.\r\nAttention : le tutorat n'a pas pour vocation de réaliser l’analyse complète des données des participants.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=35",
            "is_draft": false,
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                "http://edamontology.org/topic_3391",
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                "http://edamontology.org/topic_3168",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "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)  avec un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
            "maxParticipants": null,
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            "updated_at": "2025-01-09T13:06:41.575826Z",
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        {
            "id": 660,
            "name": "NGS data analysis on the command line - Session 7",
            "shortName": "NGS-analysis-cli - session7",
            "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_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3168",
                "http://edamontology.org/topic_2269",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "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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                    "name": "IBMP",
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                }
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                    "id": 14,
                    "name": "BiGEst",
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            "logo_url": "https://bigest.unistra.fr/images/logo_bigest.png",
            "updated_at": "2024-12-04T16:36:11.548859Z",
            "type": "Training course",
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            "city": "Strasbourg",
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        },
        {
            "id": 643,
            "name": "Artificial Intelligence and Machine Learning in Life Sciences: from foundations to applications 2025",
            "shortName": "AI & ML in LS 2025",
            "description": "Artificial intelligence (AI) has permeated our lives, transforming how we live and work. Over the past few years, a rapid and disruptive acceleration of progress in AI has occurred, driven by significant advances in widespread data availability, computing power and machine learning. Remarkable strides were made in particular in the development of foundation models - AI models trained on extensive volumes of unlabelled data. Moreover, given the large amounts of omics data that are being generated and made accessible to researchers due to the drop in the cost of high-throughput technologies, analysing these complex high-volume data is not trivial, and the use of classical statistics can not explore their full potential. As such, Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) have been recognized as key opportunity areas, as evidenced by a number of ongoing activities and efforts throughout the community.\r\n\r\nHowever, beyond the technological advances, it is equally important that the individual researchers acquire the necessary knowledge and skills to fully take advantage of Machine Learning. Being aware of the challenges, opportunities and constraints that ML applications entail, is a critical aspect in ensuring high quality research in life sciences.\r\n\r\nRecognizing this need, this week-long training will bring together experts from four ELIXIR Nodes and deliver a hands-on, high-intensity course available for members from all ELIXIR Nodes.\r\n\r\nLearners will be guided across the various steps in Machine Learning, from the foundational concepts, through the deep learning and generative AI techniques, closely complemented by insights into the existing reporting (DOME Recommendations) and regulatory frameworks (EU AI Act).\r\n\r\nThis 4-day school will involve around 10 trainers/helpers from across 4 different ELIXIR nodes and 30 participants from across all ELIXIR nodes. It will be hosted in France in May 2025.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/enrol/index.php?id=34",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3474",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Artificial Intelligence",
                "Machine learning",
                "Python"
            ],
            "prerequisites": [
                "Intermediate Python programming",
                "Machine Learning basics",
                "Data analysis"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 30,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/810/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [
                {
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                    "name": "Training",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api"
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            "logo_url": "https://www.dissco.eu/wp-content/uploads/Elixir-Europe-logo-1-300x226.png",
            "updated_at": "2024-12-19T15:43:33.918124Z",
            "type": "Training course",
            "start_date": "2025-05-19",
            "end_date": "2025-05-23",
            "venue": "CAES Centre Paul-Langevin",
            "city": "Aussois",
            "country": "France",
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            "name": "Using sed and awk to modify large large text files - 13 March 2025",
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            "description": "Many analysis generate large result text files which have to be checked, merged, split, reduced. Several tools have been developed and are available on Unix to do this, including sed and AWK. During this course you will be trained to process large files with sed and AWK. Sed is tool enabling to select and process lines. You can easily insert, delete, modify, append lines to very large files with millions of lines. AWK will enable to perform more fine tuned file modifications based on columns. It includes also more mathematical and string functions.  The course is based mainly on exercises with small sections presenting concepts and commands.",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/modify-and-extract-information-from-large-text-files-day-2-3/",
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                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
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