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            "name": "4ème Ecole de Bioinformatique AVIESAN",
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            "description": "La 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 en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq, variants DNA-seq).\r\nL’école vise à introduire les concepts et à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats. Elle 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 ou de celles de leur plateforme.",
            "homepage": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/programme-detaille-ecole-bioinfo-09-2015-2.pdf",
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            "name": "2ème Ecole de Bioinformatique AVIESAN",
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            "description": "La formation est une initiation à l’utilisation des outils bioinformatiques permettant d’aborder la diversité des applications du NGS. Cette école, qui se veut généraliste, sera organisée en deux groupes thématiques principaux: (1) régulation, transcriptome et épigénome et (2) variations génomiques. Elle couvrira une série de techniques dérivées du séquençage à haut débit: RNA-seq, ChIP-seq, identification et annotation de SNP, RAD-seq, assemblage de novo de RNA-seq. Le but de l’école est de couvrir plusieurs technologies largement utilisées, plutôt que de se concentrer sur une seule.\r\nL’école sera basée sur des ateliers pratiques sous l’environnement convivial Galaxy.\r\nLes participants sélectionnés pourront bénéficier d’un tutorat personnalisé pour discuter de leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur plateforme (sans avoir la volonté de mener à bien l’analyse complète des données).",
            "homepage": "https://aviesan.fr/fr/aviesan/accueil/toute-l-actualite/2eme-ecole-de-bioinformatique-initiation-au-traitement-des-donnees-de-genomique-obtenues-par-sequencage-a-haut-debit/(sort_cat)/3726",
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        {
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            "name": "8ème Ecole de Bioinformatique AVIESAN-IFB-Inserm",
            "shortName": "EBAII 2019",
            "description": "La 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 en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq, variants DNA-seq), et inclura une introduction à l’intégration des données,  ouverture aux approches “single-cell” ainsi qu’aux technologies lectures longues (Nanopore, PacBio).\r\nL’école vise à introduire les concepts et à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats. Elle 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 ou de celles de leur plateforme.",
            "homepage": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/fr/formations/8%C3%A8me-%C3%A9cole-bioinformatique-aviesan-ifb",
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                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "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.",
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            "name": "INTRODUCTION À L'ANALYSE DE DONNÉES",
            "shortName": "",
            "description": "\nL'utilisation de plus en plus répandue de techniques d’imagerie et de séquençage à haut-débit en biologie est en train de révolutionner les sciences du vivant et de modifier en profondeur leurs pratiques. Dans ce contexte, des outils statistiques sont développés pour permettre d’analyser ces données de hautes dimensions, et la maîtrise de ces outils devient de plus en plus nécessaire pour produire des résultats de bonne qualité. Ce cours de 4 semaines couvrira les étapes nécessaires pour mettre en place un processus d’analyse de données, depuis la planification de l’expérience jusqu’à la fouille des données en passant par l’échantillonnage, les test d’hypothèses, la modélisation statistique etc.\nCe cours s’adresse en priorité aux étudiants de première année de thèse de l’Institut Pasteur. Tout étudiant en thèse sera automatiquement inscrit à ce cours, mais les élèves de 2e année, de 3e année ou les post-doctorants peuvent également s’inscrire, dans la limite des places disponibles. Il est à noter que le cours est obligatoire pour les étudiants de 1ère année. Des dispenses partielles ou totales sont possibles pour les étudiants qui ont déjà des connaissances en statistique, en mathématique ou en physique. Le cours déroulera sur 4 semaines, 4 jours par semaine, trois heures par jour. Chaque séance de trois heures alternera cours magistral et mise en pratique. Il y aura deux sessions : la première commencera le 22 octobre 2018 et la deuxième le 14 janvier 2019.\nChacune de ces deux sessions sera précédée d’une séance d’introduction à l’informatique. Cette séance proposera des notions d’architecture de l’ordinateur, de système d’organisation des fichiers et de format de fichiers. Chaque session sera également suivie d’un cours optionnel sur l’analyse et le traitement des images.\nPour plus d’information, ainsi que pour les inscriptions au module optionnel et les demandes d’exemption, rendez-vous sur la page du cours : https://c3bi.pasteur.fr/introduction-to-data-analysis-2018-19/\nThèmes abordés\nLe module d’analyse de données couvrira un large champ de notions nécessaires aux étudiants pour planifier leurs expériences, analyser et explorer leurs données, interpréter les résultats et générer des figures à des fins de publication. Il abordera des notions de base en statistique, dont les analyses uni- et multivariées, les analyses descriptives, les distributions statistiques usuelles utilisées en biologie, ainsi que les tests d’hypothèses. Les exercices et travaux pratiques seront réalisés avec R et RStudio. Plusieurs séances seront consacrées à une introduction à l’utilisation du langage de programmation R avant d’aborder les notions de statistiques et d’analyse de données.\nLe module d’analyse d’images introduira les principes de base de l’analyse d’image, et portera plus particulièrement sur l’extraction d’information quantitative d’images de microscopie. Ce cours est destiné aux personnes ayant peu ou pas d’expérience en analyse d’image. Il sera très orienté sur la pratique : des cours magistraux de courte durée seront immédiatement suivis de sessions pratiques. Il aidera à la fois les microscopistes débutants et experts qui n’ont jamais eu de formation concrète en analyse d’image.\n \n\n",
            "homepage": "https://www.pasteur.fr/fr/introduction-data-analysis",
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            "description": "The ever growing usage of high throughput technologies in Biology is revolutionizing the life sciences and profoundly changing its practices. Scripting languages are used on a daily basis in life science labs in order to mine huge data sets produced by high-throughput devices. This two-week course will give participants basic knowledge in python and state-of-the-art machine learning methods to analyze their own data sets.\r\nDescription:\r\nThis course is intended for PhD students, engineers and research scientists willing to acquire knowledge in scientific programming. Throughout the course, we will use Python language to lead participants from the basics of computer programming to more advanced techniques such as practical machine learning techniques.",
            "homepage": "https://www.pasteur.fr/fr/programmation-scientifique-python",
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            "description": "Le C3BI propose des cours pour acquérir les notions théoriques de phylogénie et maitriser les outils et logiciels.\nLes cours d'”Introduction à la phylogénie moléculaire” sont ouverts EN ACCES LIBRE  à tous les Pasteuriens et dispensés en langue française .\nl'après midi les travaux pratiques sont limités à 15 personnes (sur inscription)\n** Mardi 29 septembre\n– 9h30-11h : Méthodes de distance (A. Criscuolo)\n– 14h-15h30 : Méthodes de Maximum de Parcimonie (O. Gascuel)\n** Mercredi 30 septembre\n– 9h30-11h : Modèles d’évolution (O. Gascuel)\n– 14h-15h30 : Méthodes de Maximum de Vraisemblance (O. Gascuel)\n** Jeudi 1er octobre\n– 9h30-11h : Méthodes Bayesiennes (G. Perriere)\n– 14h-15h30 : Inférences des forces sélectives (G. Perriere)\n",
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            "description": "Cette formation introduira les paquetages Bioconductor permettant l'analyse de données issues du séquençage nouvelle génération.\r\n\r\n- Rappels des concepts du séquençage NGS\r\n- Les outils d'annotation et de conversion d'identifiants\r\n- L'analyse des reads et du résultat d'alignement\r\n- L'analyse d'expression différentielle en RNA-seq\r\n- Les techniques d'enrichissement\r\n- Les outils de visualisation pour les NGS\r\n\r\nLa fin du stage (2 h) sera consacrée à un atelier pédagogique d'analyse et de réflexion sur les données apportées par les stagiaires.",
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        {
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            "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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        {
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            "description": "Cette formation a pour objectif d' acquérir les bases pour l'utilisation du langage R.",
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        {
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            "name": "Langage R : introduction",
            "shortName": "",
            "description": "Cette formation introduira le langage R et les techniques de fouille et de visualisation de données.\r\n\r\n- Installation et configuration de R\r\n- Notions et commandes essentielles (variables, fonctions...)\r\n- Les formats de fichiers, la lecture et l'écriture de données tabulées\r\n- Les outils de manipulation et de transformation de grands tableaux\r\n- Les constructions modernes pour la création de graphiques",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/langage-r-introduction?axe=176",
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            "shortName": "",
            "description": "Cette formation introduira notamment la librairie Seurat permettant la manipulation et l'analyse de données Single Cell RNA-seq ainsi que la visualisation des résultats d'analyse\r\n\r\n- Rappels des concepts du séquençage Single Cell RNA-seq\r\n- Importation des données Single Cell dans R\r\n- Intégration de données Single Cell multiples\r\n- Quality Check et pré-traitement des données\r\n- Normalisation de données\r\n- Identification de marqueurs\r\n- Clustering et assignation cellulaire\r\n- Analyse différentielle des groupes cellulaires\r\n- Savoir intégrer les données de spatialisation\r\n- Savoir intégrer les 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",
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                "R Language",
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            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R",
                "R programming"
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            "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": [
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                "R Language"
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