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            "name": "Ecole d'ingénieurs polytech, filière génie biologique-biotechnologique, AMU",
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            "description": "Bioinformatique: bases de données et programmation\n",
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            "name": "Tools for phylogenetic analysis",
            "shortName": "",
            "description": "You will learn How to find homologs, make multiple alignments, reconstruct the phylogeny, visualize the tree.\r\n\r\nAt the end of the workshop, you will be able to use web tools to reconstruct accurate phylogenies.\r\n\r\nUnless all participants speak French, the course will be taught in English.",
            "homepage": "https://pliniuscursus.univ-amu.fr/formation/tools-for-phylogenetic-analysis/",
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                    "name": "CNRS UMR7256",
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        {
            "id": 365,
            "name": "BIGomics, Génomique Comparative",
            "shortName": "BOGC",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://bioagro.edu.umontpellier.fr/files/2021/04/HAA906V_Bigomics.pdf",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0780"
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            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
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        {
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            "name": "Introduction to Oxford Nanopore Technology data analyses",
            "shortName": "Introduction to ONT data analyses",
            "description": "This course offers an introduction to ONT data analysis. It includes 5 issues: basecalling, reads quality control, assemblies and polishing/correction, contig quality and structural variants detection.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//ont/",
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3673",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
                "http://edamontology.org/topic_3168"
            ],
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            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats"
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                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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                "Biologists"
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                    "name": "SG-ONT-slides",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/SG-ONT-slides/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "* Understanding limits and advantages of ONT technology\r\n* Manipulating ONT data on a virtual machine on jupyter environment\r\n* Handling mapping, assembly, polishing tools and be able to analyse your own data\r\n* Detecting structural variations using long reads",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/450/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/562/?format=api"
            ]
        },
        {
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            "name": "RNAseq alignment and transcript assemblies with statistics",
            "shortName": "",
            "description": "",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/288/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 21,
            "name": "Annotation de génomes microbiens",
            "shortName": "",
            "description": "Modules en prépartion....\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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                "Metagenomics",
                "Genome analysis",
                "Structural and functional annotation of genomes",
                "Genomics (DNA-seq)"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/247/?format=api"
            ]
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        {
            "id": 152,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 5/5 : Métagénomique",
            "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 de 5 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 4: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\n- Module 5: Métagénomique\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\nLes objectifs du module 5 sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "metatranscriptomics",
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            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement. Etre familier avec le vocabulaire et les étapes de base de l’analyse de données de séquençage : nettoyage, assemblage, mapping",
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        {
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            "name": "Partek Workshop",
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            "description": "Introduction to Partek® software and the principles of RNA-seq data analysis DNA-Seq analysis and annotations with Partek® Genomics Suite® Hands on analysis in Partek® Flow® including: Data import and sample annotation, Pre and post alignment quality control, Gene and transcript quantification, Detection of differential expression using powerful gene specific modeling\n",
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        {
            "id": 181,
            "name": "R - Initiation",
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            "description": "",
            "homepage": "",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 2/6 : Analyses de variants- version 2020",
            "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 de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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\nLes objectifs du module 2 sont :\r\n- Comprendre les grands principes de la détection de variants\r\n- Réaliser les différentes étapes du post-traitement des données d’alignement à la détection de variants\r\n- Adapter l’analyse en fonction du type de données NGS générées\r\n- Comprendre la structure des données de variants\r\n- Savoir annoter des variants\r\n- Etre capable d’interpréter une liste de variants grâce aux outils libres disponibles",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module 1/5 « 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,
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        {
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            "name": "Introduction à l'analyse de données de séquençage avec contrôle qualité et alignement sur un génome de référence avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes communes à toutes les analyses de données de séquençage : le contrôle qualité des données et l’alignement sur un génome de référence. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction aux données de séquençage, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de séquençage,\r\n- améliorer la qualité de données de séquençage\r\n- aligner des données sur un génome de référence",
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                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
            ],
            "keywords": [
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                    "name": "CNRS - IFB",
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
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            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
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            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
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                    "name": "Mapping with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Mapping%20with%20Galaxy/?format=api"
                },
                {
                    "id": 127,
                    "name": "Quality Control with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Quality%20Control%20with%20Galaxy/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Assess short reads FASTQ quality using FASTQE 🧬😎 and FastQC\r\n- Assess long reads FASTQ quality using Nanoplot and PycoQC\r\n- Perform quality correction with Cutadapt (short reads)\r\n-  Summarise quality metrics MultiQC\r\n- Process single-end and paired-end data\r\n- Define what mapping is\r\n- Perform mapping of reads on a reference genome\r\n- Evaluate the mapping output",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
            "hoursTotal": 3,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/593/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 392,
            "name": "Introduction au language R / Introduction to R langage",
            "shortName": "Introduction to R langage",
            "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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            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform and aims at learning sequence analysis. This training session has been designed to familiarize yourself with the platform resources and its organization. You will learn to access the platform from your work station, what is an Linux environment and how to use it, how to create and manipulate files, how to transfer them from and to your personal computer.\r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of 3 modules with a large variety of exercises:\r\n\r\n- Connect to « genotoul » server (09:00 am to 10:30 am): Platform presentation, Linux basics, opening an user account, Putty installation, first connection.\r\n- Files and basics commands  (10:45 am to 12:00 pm): types of files and secure access, file manipulation commands, text editors and viewers, disk space management .\r\n- Transfers and file manipulation (14:00 pm to 17:00 pm): download/transfer, compress/uncompress, utility commands and data extraction, output redirections.",
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        {
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            "name": "Analyse de données NGS dédiée à la génomique végétale en Afrique de l'Ouest",
            "shortName": "",
            "description": "Les avancées spectaculaires des technologies de séquençage de 2ème et 3ème génération sont une véritable révolution pour la recherche en science de la vie. Ces techniques permettent le séquençage en quelques semaines de génomes entiers d’organismes complexes, générant une explosion du volume de données génomiques. \n\t\t\tToutefois l’analyse de telles masses d’informations nécessite des compétences en linux, en bioinformatique ainsi qu’une bonne connaissance et maîtrise de nombreux algorithmes et logiciels. La réalisation de ces analyses nécessite également l’accès à des ressources de calcul telles que des clusters de calcul. \n\t\t\tLe DP IAVAO et le LMI LAPSE en collaboration avec la plateforme bioinformatique South Green organisent, du 4 au 12 Octobre 2018, une formation en bioinformatique dédié à l’analyse de données de séquençage dont les objectifs sont de présenter les technologies de séquençage et les différentes analyses bioinformatiques pour exploiter au mieux cette masse de données afin de pouvoir réaliser des projets génomiques à grande échelle sur leurs modèles (plantes et pathogènes).\nPrérequis\nAucun\n\nProgramme\nLinux et lignes de commandes \nInitiation à l’utilisation du cluster du CERAAS \nPrésentation des technologies de séquençages \nAppel de SNP sur des données WGS \nPost analyse de données de SNPs\nOutils Genome Harvest \n\n\nObjectifs\nAprès la formation, les participants seront capables de :\nse connecter à un cluster Linux\nlancer des programmes/analyses bioinformatiques\ndéfinir les étapes pour analyser des données de séquençage\nanalyser des données de séquençage\nutiliser des gestionnaires de workflow tel que Galaxy ou TOGGLe\n\n\nInstructors\nChristine Tranchant (CT) - christine.tranchant@ird.fr\nNdomassi Tando (NT) - ndomassi.tando@ird.fr\nBertrand Pitollat (BP) - bertrand.pitollat@cirad.fr\nFrançois Sabot (SB) - francois.sabot@ird.fr\nManuel Ruiz (MR) - manuel.ruiz@cirad.fr\nGautier Sarah (GS) - gautier.sarah@cirad.fr\n\n",
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        {
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            "name": "Analyse protéomique à haut débit, interprétation des données, ESBS / TPS, Strasbourg Illkirch",
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            "name": "Analyse de gènes différentiellement à partir de données RNAseq et sous l'environnement Galaxy",
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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": "Exploration de la Diversité Taxonomique  des Ecosystèmes par Metabarcoding",
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            "description": "En matière de prospectives scientifiques, l’INSU OA, le CNRS et l’IRD ambitionnent de caractériser la biodiversité environnementale afin d’étudier l’impact du changement global sur les milieux et de l’anthropisation de la planète. Ces enjeux nécessitent l’acquisition de connaissances sur la biodiversité pour répondre aux grands défis planétaires (e.g. modéliser, anticiper, prévenir les catastrophes écologiques), aux objectifs de développement durable, et contribuer aux grandes transitions de la société dans un contexte de changement climatique.\r\n\r\nLe metabarcoding est aujourd’hui une des approches incontournable dans la description des écosystèmes pour répondre à ces enjeux scientifiques; elle offre une caractérisation exhaustive de la diversité taxonomique (composition en espèces et abondances) d’un écosystème via le séquençage massif de marqueurs d’intérêts (e.g. ARN ribosomaux 16S, 18S, gène COX, …) et le post-traitement bio-informatique des données générées.\r\n\r\nL’Action Nationale de Formation CNRS-INSU MetaBioDiv, portée par l’Institut Méditerranéen d’Océanologie (Armougom F., MIO) et la Délégation Régionale Côte d’Azur CNRS (DR20, Pierrette Finsac), propose à la communauté scientifique une formation sur la caractérisation de la biodiversité taxonomique d’écosystèmes (procaryotes et micro-eucaryotes) par le prisme du séquençage haut-débit Illumina (Miseq) et du traitement bio-informatique associé (outils R sous Rstudio).",
            "homepage": "https://anfmetabiodiv.mio.osupytheas.fr",
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            "description": " \n\n\t\t\tThis course provides an introduction to programming using Perl and at the end of the training, participants could write simple Perl programs to handle biological data and to undertstand more complex Perl programs written by others.\n\t\t\t\nPrerequisites\nBasic knowledge of Linux (Linux for dummies required)\n\nProgram\nPerl data structures (scalar,arrays, hashes)\nStructure control ( loops)\nBasic functions, and operators.\nWriting and running your own program\nPassing options and files to his own script.\nRegular expressions\n\n\nLearning objectives\nWriting simple Perl programs to analyze data files\nUnderstanding Perl programs written by others\nUsing Perl basic syntax and modules in their own script\nRun programs from their script, parsing and extracting data from data files\n\n\nInstructors\n\n\nChristine Tranchant  - christine.tranchant@ird.fr\nFrançois Sabot - francois.sabot@ird.fr\nNdomassi tando - ndomassi.tando@ird.fr\n\n",
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