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            "name": "Initiation à Linux / Introduction to Linux - 2026",
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            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nÀ l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.\r\n\r\nProgramme\r\n* Connexion (ssh) et transferts de fichiers (scp, rsync)\r\n* Interfaces graphiques (Gnome, KDE) / émulateurs\r\n* Aide en ligne\r\n* Utilisation du shell : le rappel des commandes, l’historique, la complétion\r\n* Système de fichiers : arborescence et chemin d’accès, le répertoire d’accueil…\r\n* Gestion des fichiers et des répertoires\r\n* Principe de protection : les attributs sur les fichiers, les droits d’accès",
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        {
            "id": 755,
            "name": "HOW TO RUN A NF-CORE NEXTFLOW WORKFLOW ON GENOTOUL ? - 7 avril 2026",
            "shortName": "Nextflow/nf-core - 7 avril 2026",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform and aims at learning nf-core workflow submission, error understanding, resuming jobs and ressource reservation. We will present and practice:\r\n\r\nthe Nextflow software\r\nthe nf-core community and pipelines\r\nWhat is a singularity image ?\r\nWhere are installed the nf-core workflows ? Which version do I use ?\r\nHow to run a workflow and which config file is used ?\r\nWhich kind of error I can get ?\r\nHow to resume failed jobs?\r\nHow to handle genome indexes ?\r\nHow to monitor my process and then well configure my workflow ?\r\nHow do you best adjust CPU and RAM reservations?\r\nThis is NOT a bioinformatic training on a particular workflow or a training on how to develop a workflow.\r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of several modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nStart at 09:00 am\r\nEnd at 17:00 pm",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/how-to-run-a-nf-core-nextflow-workflow-on-genotoul-2/",
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                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
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        {
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            "name": "SHORT-READ ALIGNMENT AND SMALL SIZE VARIANTS CALLING - 13 avril 2026",
            "shortName": "",
            "description": "This training session, organized jointly with the Sigenae platform, is designed to introduce NGS data, in particular Illumina Solexa technologies with command line. You will discover the new sequence formats, the assembly formats and the known biases of these technologies. You will use mapping on reference genome software, polymorphisms detection with the GATK pipeline and alignment visualization software.\r\n\r\nThis training is focused on the practice. It consists of modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nDay 1 (09:00 am to 12:30 am): Fastq format / Sequence quality. Read mapping.\r\nDay 1 (14:00 pm to 17:00 pm): SAM format. Visualisation.\r\nDay 2 (09:00 am to 17:00 am): Variant calling. VCF format. Variant annotation (SNPeff / SNPsift).\r\n \r\nThe session will take place in the room ‘salle de formation’ at INRAE center of Toulouse-Auzeville.\r\n\r\nPrerequisites: ability to use a Unix environment (see Unix training) and Cluster (see Cluster training).\r\n \r\nTool box: FastQC, BWA, Samtools, Picard tools, GATK, SnpSift / SnpEff, IGV.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/alignment-and-small-size-variants-calling/",
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                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_2885",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
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        {
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            "name": "INTRODUCTION TO PYTHON - 20 avril 2026",
            "shortName": "Python - 20 avril 2026",
            "description": "The Toulouse Genotoul bioinformatics platform, organizes a 2 days long training course for non computer scientist and biologists aiming at learning the foundation of Python programming. In this training you will learn the basics of programming (variables, functions, control structures such as “if” condition, “for” loop”), writing simple programs which read files, and write results to others. The training course does not require any knowledge in programming, but basic Linux/bash commands are required (cd, ls).\r\n\r\nThis training focuses on practice. It consists of modules with a large variety of exercises described hereunder (PROVISIONAL SCHEDULE):\r\n\r\nUsing a Jupyter notebook (Day 1).\r\nUsing variables (Day 1).\r\nBasic operations and functions (Day 1).\r\nReading a file, writing to a file (Day 1).\r\nCharacter string manipulation (Day 1).\r\nLists and dictionaries (Day 2).\r\nThe if and for controls (Day 2).\r\nBases of algorithms (Day 2).",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/python/",
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                "Python Language"
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                "Linux/Unix"
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                    "name": "MIAT",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT/?format=api"
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
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            "type": "Training course",
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            "venue": "",
            "city": "Castanet-Tolosan",
            "country": "France",
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                    "name": "Introduction to python - Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20python%20-%20Genotoul-bioinfo/?format=api"
                }
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        {
            "id": 776,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses RNA-seq - Session Avril 2026",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Module Analyses ADN\r\n- Module Analyses RNA-seq, bioinformatique et biostatistique\r\n\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\n\r\nLes objectifs du module Analyses RNA-seq sont :\r\n- Savoir réaliser une analyse transcriptomique par RNA-seq avec ou sans (de novo) génome de référence à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur la qualité des lectures obtenues par le séquenceur\r\n- Connaître et savoir paramétrer les outils nécessaires à l’analyse\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics (RNA-seq)"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\nAvoir suivi le module « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement.",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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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",
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                "Academic non-INRAE for academic but non-INRAE: 510 € + 20% taxes (TVA)",
                "INRAE for INRAE's staff: 450 € no VAT charged"
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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",
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                "http://edamontology.org/topic_3170",
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        {
            "id": 780,
            "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun / shotgun metagenomics - 2026",
            "shortName": "Shotgun metagenomics 2026",
            "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": 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": "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",
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            "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",
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            "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",
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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.",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyses-ngs-r?axe=176",
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                    "name": "CNRS formation entreprise",
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            "name": "Analyse de données de métabarcoding - 2026",
            "shortName": "Métabarcoding 2026",
            "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\n\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). Ils seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS) et sauront utiliser l’application Easy16S.\r\n\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses. S’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.\r\n\r\nProgramme :\r\n\r\n\r\nAnalyses bioinformatiques sous Galaxy\r\n\r\n    Introduction générale sur les données amplicons\r\n    Présentation et mise en application avec la suite FROGS du nettoyage des données, du clustering, de la détection de chimères, de l’assignation taxonomique et des étapes annexes\r\n    Conclusion, limite des méthodes, outils compagnons\r\n\r\nAnalyses statistiques avec Easy16S\r\n\r\n    Introduction générale\r\n    Import, manipulation et visualisation des données\r\n    Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\r\n    Ordination et réduction de dimension : MDS\r\n    Clustering et Heatmap\r\n    Comparaison d’échantillons : PERMANOVA, adonis\r\n\r\nMise en application sur données personnelles ou publiques",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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        {
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            "name": "Analyses Single Cell RNA-seq (ScRNA-seq) avec R",
            "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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            ],
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            "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,
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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/catalogue/formation/43/langage-r-introduction/",
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                "R Language"
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            "name": "Analyses NGS avec R",
            "shortName": "",
            "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.",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyses-ngs-r?axe=176",
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                "Linux - Basic Knowledge"
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            "name": "Analyses Single Cell RNA-seq (ScRNA-seq) avec R",
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            "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)",
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            "is_draft": false,
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                "Bioinformatics & Biomedical",
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            "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.",
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