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            "description": "La formation s’adresse à un public de biologistes et de bio-informaticiens désireux de faire leur premiers pas sous Galaxy et de maîtriser l’analyse d’expression différentielle de gènes à partir de données RNAseq.\nL'analyse d’expression différentielle des gènes entre deux conditions expérimentales est réalisée avec la suite d’outils DESeq que nous avons interfacé pour l’environnement Galaxy.  Cette formation alterne des présentations des méthodes, concepts et outils du RNAseq avec des tutoriels pratiques durant lesquels vous utiliserez les outils bio-informatiques du serveur Galaxy de la plate-forme eBio.\n",
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            "name": "Analyse de données métagénomiques 16S",
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            "description": "\n\n\n\n\n\n\n\nObjectifs\nCette formation est dédiée à l'analyse de données de type \"métagénomique amplicon\" issues des technolo-gies de séquençage 454 et Illumina. 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",
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            "description": " \n\nLe programme de cette introduction à Galaxy est le suivant : présentation de Galaxy, se connecter à l’instance toulousaine, commencer à utiliser certains outils bioinformatiques standards, la gestion des fichiers dans galaxy. Découvrir les bonnes pratiques dans Galaxy. Organisée en collaboration avec la plateforme Bioinfo Genotoul.\n\n\n",
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            "description": "Bioanalyse, analyse de séquences (alignement, blast), bases de données, analyse de NGS via galaxy (Chi-Seq, RNA-seq).\nFouille de texte et de données pour l'analyse de promoteurs et la construction de réseaux biologiques (réseau RULBI). Forme une dizaine de personnes par session.\n \n",
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            "description": "L’analyse des données biologiques nécessite de plus en plus l’utilisation de ressources et d’environnements informatiques difficiles à maîtriser pour le biologiste.\nCette formation présente et décompose l’utilisation de l’environnement Galaxy.\nEn se basant sur une plateforme web, comme c’est la cas avec Mobyle, cet environnement propose une nouvelle approche pour rendre l’analyse biologique plus aisée pour les non- informaticiens.\nObjectifs \nPrise en main de l’environnement Galaxy et des différentes fonctionnalités proposées.\nOrganisation pédagogique \nLa formation est exclusivement orientée pratique! Il s’agir d’utiliser des données de RNAseq fournies par l’UMR 0598 Agrocampus-Ouest / INRA pour utiliser les outils classiques d’analyse de données RNAseq (Tophat, flagstat, Cufflinks, Cuffcompare, Cuffdiff, ou htseq-count, Deseq…)\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes souhaitant s’initier à l’analyse de données RNAseq.\n",
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            "description": "Cette formation initie l’utilisation de Stacks dans l’environnement Galaxy.\nEn se basant sur une plateforme web, comme c’est la cas avec Mobyle, nous proposons une nouvelle utilisation de Stacks pour rendre l’analyse biologique plus aisée pour les non- informaticiens.\nObjectifs \nPrincipe de l’analyse de données RAD-seq via Stacks.\nOrganisation pédagogique \nLa formation comprendra un exposé théorique avec démonstrations pratiques.\nLe programme :\n1/ Présentation théorique du fonctionnement global de Stacks. Compter 1h\n2/ Analyse de données RAD avec Stacks sous Galaxy. 3h\na) cartographie génétique\nb) génomique des populations\nc) assemblage de données pairées\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes et bio-informaticiens souhaitant analyser des données de type RAD-seq dans le portail web Galaxy.\n",
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            "name": "HUBzero : Plateforme web open-source de collaboration scientifique",
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            "description": "Les projets de recherche sont de plus en plus multi-disciplinaires et multi-site. Afin de faciliter la gestion de groupe, la gestion de projet et le partage de ressources, de nombreux outils généraux ou dédiés entreprise existent. HUBzero représente la meilleure solution open-source et dédiée science. Nous proposons de vous présenter son fonctionnement global à travers une démonstration interactive.\nObjectifs \nPrise en main de l’environnement HUBzero et des différentes fonctionnalités proposées.\nOrganisation pédagogique \nLa formation est exclusivement orientée démonstration!\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes souhaitant s’initier à l’utilisation d’HUBzero pour la gestion de groupes et de projets et le partage de ressources.\n",
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            "name": "Formation continue CNRS",
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            "description": "Phylogénie moléculaire, introduction aux notions d'évolution moléculaire et de phylogénie.\nModèles d'évolution des séquences, méthodes de reconstruction phylogénétiques.\nRecherche de séquences homologues (BLAST), alignement multiples et reconstructions phylogénétiques.\nEvaluation de la pertinence des arbres (bootstrap).\n \n",
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            "description": "Les UE de bioinformatique de la spécialité AMD sont ouvertes aux doctorants de l'école doctorale SVSAE dans le cadre de leur formation doctorale. 3 UE sont particulièrement suivies : UE « Programmation en perl », UE « Bioistatistiques et programmation sous R » et UE « Génomique et bioinformatique ». Les formations continues proposées dans le domaine de la bioinformatique sont également ouvertes aux étudiants de l'Ecole Doctorale, et permettent de valider un module de biologie. Forme 2 à 3 doctorants par an.\n \n",
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            "description": "A la convergence de la biologie, de l’informatique, cette formation pluridisciplinaire vise à former des techniciens supérieurs possédant une double compétence biologie/informatique capables de produire et de traiter des données biologiques de masse. La formation assurée en 2 ans vise à donner un socle solide de compétences transversales en biologie (génomique, transcriptomique, protéomique…), informatique (programmation, algorithmie, bioinformatiques structurale et intégrative ...) et statistiques, complétée par un travail en groupe ainsi qu’un stage de fin d’année en milieu professionnel. Axée sur les technologies « omiques », cette option propose une professionnalisation rapide pour un domaine en pleine croissance et donne des compétences solides pour  continuer vers un master ou un doctorat.\n \n",
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            "description": "2 UE fondamentales avec un enseignement de biostatistiques (statistiques descriptives, lois, tests, régression linéaire, analyse de variance) et bioinformatique (prédiction de gène, prédiction de fonction, bases de données bioinformatiques, alignement de séquences, phylogénie) en L2 et L3. Une UE optionnelle de programmation et bases de données relationnelles en L3.\n \n",
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