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            "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)\r\n\r\n From the Orly Airport\r\n\r\nTake the bus « Paris par le train » to the Pont de Rungis RER C train station. Then take the RER C train CIME towards Versailles Chantiers. Get off at the Jouy-en-Josas station.\r\n\r\nStops of the “Paris par le train” bus :\r\n\r\n    Paris-Orly Sud : porte C, stop 6\r\n    Paris-Orly Ouest : porte G on the Arrivals level.\r\n\r\n From the Charles de Gaulle - Roissy Airport\r\n\r\nTo go from the Paris-Charles de Gaulle airport to Jouy-en-Josas you may take :\r\n\r\n    the RER B train towards St Remy les Chevreuses. Get off at the Massy Palaiseau station\r\n    the RER C train towards Versailles Chantiers (CIME trains). Get off at Jouy-en-Josas.",
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            "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.",
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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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            "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.",
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            "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.",
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            "description": "\nObjectifs\n\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l'analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d'un article\ndu domaine.\nComprendre les particularités liées à la nature des données.\n\n \n \nProgramme\n\nPlanification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\nNormalisation et analyse différentielle : recherche de \"régions d'intérêt\" différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\nPrise en compte de la multiplicité des tests.\nLe cours sera illustré par différents exemples et un jeu de données sera traité à l'aide du package R SARTools (basé sur les packages R DESeq2 et edgeR) dans les environnements Galaxy et RStudio.\n",
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