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            "description": "Le cours s’adresse à des personnes qui veulent apprendre ou ré-apprendre à utiliser les statistiques à bon escient pour leurs propres projets. L’objectif est de présenter et expliquer les principales notions de statistiques utiles pour décrire un jeu de données, en explorer les propriétés afin d’en tirer des conclusions robustes, utiliser à bon escient les méthodes les plus courantes (tests d’hypothèse, ACP, …) et savoir lire, interpréter (et éventuellement aborder d’un œil critique) les résultats présentés dans les publications. Nous utiliserons le moins possible le formalisme mathématique mais insisterons sur les propriétés des méthodes, leurs pré-requis, l’interprétation des résultats. Nous aborderons les notions d’analyse exploratoire, ACP, clustering, estimation, échantillonnage, régression, tests d’hypothèse, planification d’expérience\nCe cours est une initiation à l’analyse de données. Il est préférable d’avoir une connaissance minimale de R. Dans le cas contraire, un tutoriel d’initiation est disponible sur la page web du cours et les notions de base de R seront rappelées pendant la pratique. Pour les personnes n’ayant jamais utilisé R, il peut être utile d’avoir des connaissances de base en programmation, quel que soit le langage.\nLes cours seront donnés en Français et alterneront théorie et pratique avec RStudio. Il est demandé à chaque participant de venir avec un ordinateur portable chargé sur lequel il aura préalablement installé les éléments nécessaires (R, Rstudio et les fichiers de données sur lesquels nous travaillerons). La liste complète des fichiers et logiciels nécessaires sera disponible sur la page web du cours une dizaine de jours avant le début de la session.\nderniere session: Mar 2016\n \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": "Cette formation est dédiée aux chercheurs, ingénieurs et doctorants et dispensée en anglais par des experts internationaux de la génomique.\r\nLes points forts de la formation :\r\n\r\n    Des sessions de formation pratiques aux outils d’analyse génomique\r\n    Des experts des grands centres nationaux et internationaux (Université d’Evry – Paris-Saclay, Inrae, CEA, CNRS, Université du Luxembourg, EMBL-EBI)\r\n    Format résidentiel tout inclus dans un cadre accueillant et propice au networking\r\n    Effectif limité à 15 participants pour une qualité optimale des sessions pratiques\r\n    Formation éligible à la prise en charge employeurs ou OPCO",
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            "description": "\nOrganisatrice et responsable du module « cellule épithéliale et cancer » de l’option B2PCR du M2 BCPP (Biologie Cellulaire, Physiologie et Pathologies : Université Paris 5, 11 et 12 (depuis 2010).\nCours et jury M1 et M2R Magistère Européen de Génétique – UE Génétique Moléculaire des Maladies Génétiques (depuis 2011).\n\n",
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            "description": "Le C3BI (Institut Pasteur) 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 à tous (inscription obligatoire pour les cours et travaux pratiques dans la limite des places disponibles).\nIl est possible de ne s’inscrire que pour la partie théorique. Ces cours sont dispensés en langue française.\nLundi 14 Novembre (9h30-12h30): Présentation des principales banques de données et BLAST\nMardi 15 Novembre (9h30-11h00): Alignements Multiples\nMercredi 16 Novembre (9h30-11h00): Introduction à la Phylogénie\nJeudi 17 Novembre (9h30-11h00): Modèles d’évolution\nVendredi 18 Novembre (9h30-11h00): Approches par Maximum de Parcimonie\nLundi 21 Novembre (9h30-11h00): Méthodes de Distance\nMardi 22 Novembre (9h30-11h00): Méthodes de Vraisemblance\nMercredi 23 Novembre (13h30-15h00): Reconstruction Phylogénétique & Approches Bayésiennes\nJeudi 24 Novembre (9h30-11h00): Inférence des Forces Sélectives\nVendredi 25 Novembre (9h30-11h00): Choix des Méthodes et Interprétation\nprogramme complet \ninscription par mail à formation@pasteur.fr (avec le sujet “Phylogénie Moléculaire”) + formulaire \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": "La bioinformatique est devenue une compétence incontournable pour l'analyse de données de natures diverses : génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, structures macromoléculaires, réseaux d'interactions. L'appropriation par les biologistes des méthodes et des outils de biostatistique et bioinformatique intégrative est un enjeu majeur pour la montée en compétence des équipes de recherche et des plateformes de service.\r\n\r\nL'université de Paris propose en partenariat avec l'Institut Français de Bioinformatique (IFB) la troisième édition du Diplôme Universitaire en Bioinformatique intégrative (DUBii). Cette formation s’adresse en priorité à des biologistes ou à des médecins souhaitant évoluer en compétences ou envisager une reconversion professionnelle et ayant déjà acquis des compétences (formation courte, autoapprentissage, expérience de terrain) en informatique ou bioinformatique / biostatistique (environnement Unix, Python ou R ou autre langage de programmation). \r\n\r\nLe DUBii fournira une formation théorique et pratique, complétée par une période d'immersion de 20 jours sur l'une des plateformes régionales de l'IFB, qui mobilisera, dans le cadre d'un projet tutoré, l'ensemble des méthodes et outils appris durant les cours pour réaliser un projet personnel de bioinformatique intégrative. Ce projet combinera des données propres à chaque participant produites dans son laboratoire (principe BYOD : “Bring Your Own Data”) ou collectées à partir de bases de données publiques. \r\n\r\n Cette formation se déroulera pendant 8 semaines réparties entre :\r\nLes cours : 4 semaines à raison de 4 jours/semaine en présentiel (96h)\r\nLe projet tutoré : 20 jours sur l'une des plateformes bioinformatique de l'IFB",
            "homepage": "https://odf.u-paris.fr/fr/offre-de-formation/diplome-d-universite-1/sciences-technologies-sante-STS/du-bioinformatique-integrative-dubii-DUSBIIN_118.html#programContent26c9751a-f434-491d-abe2-1151370851dc-1",
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