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{ "count": 370, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=140&ordering=keywords", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=100&ordering=keywords", "results": [ { "id": 50, "name": "Fc3-Bio", "shortName": "", "description": "1 à 4 séances de deux jours par an\n", "homepage": "http://www.fc3bio.fr/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Comparative and de novo structure modeling", "Post-translational modifications", "Dynamic and thermodynamic structure properties analysis", "NGS Data Analysis", "Virtual screening", "Structure-based screening", "Sequence Algorithm", "Ligand-Based Screening (QSAR)", "Sequence analysis", "2D/3D", "ADME/tox", "Small chemical compound libraries", "Structure analysis", "homology and structural pattern matching", "Homology/orthology prediction", "Structural Bioinformatics", "Predictions of structural properties", "Sequence annotation", "Pattern matching", "Multiple sequence alignment" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 154, "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 2/4 : Alignement de séquences", "shortName": "", "description": "Bilille propose un cycle de découverte de la bioinformatique à destination des chercheur·euses, enseignant·es-chercheur·euses, ingénieur·es, technicien·nes et doctorant·es en biologie. Aucun pré-requis en informatique n'est attendu.\r\nLe cycle est constitué de quatre modules de deux jours:\r\n- Banques de données et BLAST\r\n- Alignement de séquences\r\n- Prédiction de gènes et annotation de protéines\r\n- Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire\r\nCes modules peuvent être suivis indépendamment, mais ont une cohérence. Suivre chaque module peut aider à une meilleure compréhension des modules suivants.\r\nLes fiches descriptives des différents modules sont accessibles sur le site web de Bilille.\r\nLes objectifs du module 2 sont :\r\n- Découvrir les différents types d'alignement pour les séquences protéiques et nucléiques\r\n- Savoir choisir le logiciel et les paramètres adaptés à une problématique (alignement local, global, multiple...)\r\n- Comprendre les méthodes algorithmiques pour l'alignement de séquences\r\n- Comprendre les paramètres des logiciels\r\n- Etre capable d'analyser un résultat d'alignement avec un regard critique", "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Autre", "Sequence Algorithm", "Sequence analysis", "Pattern matching", "Multiple sequence alignment" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "- Savoir utiliser un ordinateur (Windows…) : naviguer sur internet (Internet Explorer ou Firefox), utiliser un traitement de texte (Word ou OpenOffice).\r\n- Etre familier avec les banques de données, Blast et formats de séquences (idéalement avoir suivi le module 1/4 « Banques de données et Blast » du cycle d'initiation à la bioinformatique).", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 3, "name": "Bilille", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api" } ], "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png", "updated_at": "2024-12-09T17:42:17.819204Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 59, "name": "Advanced sequence analysis", "shortName": "", "description": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-19019-Analyse-avancee-de-sequences.h...\n", "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/pdf/16148.pdf", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [ "NGS Data Analysis", "Analysis of RNAseq data", "Sequence Algorithm", "Bioinformatics & Biomedical", "Galaxy", "Variant analysis", "Transcriptomics (RNA-seq)", "Genomics (DNA-seq)", "Sequence annotation", "Pattern matching", "Multiple sequence alignment" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "CNRS fee-based training\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/259/?format=api" ] }, { "id": 50, "name": "Fc3-Bio", "shortName": "", "description": "1 à 4 séances de deux jours par an\n", "homepage": "http://www.fc3bio.fr/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Comparative and de novo structure modeling", "Post-translational modifications", "Dynamic and thermodynamic structure properties analysis", "NGS Data Analysis", "Virtual screening", "Structure-based screening", "Sequence Algorithm", "Ligand-Based Screening (QSAR)", "Sequence analysis", "2D/3D", "ADME/tox", "Small chemical compound libraries", "Structure analysis", "homology and structural pattern matching", "Homology/orthology prediction", "Structural Bioinformatics", "Predictions of structural properties", "Sequence annotation", "Pattern matching", "Multiple sequence alignment" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 153, "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 1/4 : Banques de données et Blast", "shortName": "", "description": "Bilille propose un cycle de découverte de la bioinformatique à destination des chercheur·euses, enseignant·es-chercheur·euses, ingénieur·es, technicien·nes et doctorant·es en biologie. Aucun pré-requis en informatique n'est attendu.\r\nLe cycle est constitué de quatre modules de deux jours:\r\n- Banques de données et BLAST\r\n- Alignement de séquences\r\n- Prédiction de gènes et annotation de protéines\r\n- Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire\r\nCes modules peuvent être suivis indépendamment, mais ont une cohérence. Suivre chaque module peut aider à une meilleure compréhension des modules suivants.\r\nLes fiches descriptives des différents modules sont accessibles sur le site web de Bilille.\r\nLes objectifs du module 1 sont :\r\n- Découvrir différentes banques de données de séquences généralistes\r\n- Savoir interroger les banques de données et réaliser des requêtes pertinentes\r\n- Comprendre la structure des données\r\n- Savoir utiliser de manière optimale le logiciel Blast en fonction de l'application visée (ex : recherche d’homologie, prédiction de gènes…)\r\n- Etre capable d'analyser un résultat avec un regard critique", "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Autre", "Sequence analysis", "Multiple sequence alignment", "Databases and information systems" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Savoir utiliser un ordinateur (Windows...) : naviguer sur internet (Internet Explorer ou Firefox), utiliser un traitement de texte (Word ou OpenOffice).", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 3, "name": "Bilille", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api" } ], "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png", "updated_at": "2024-12-09T17:42:24.618464Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 154, "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 2/4 : Alignement de séquences", "shortName": "", "description": "Bilille propose un cycle de découverte de la bioinformatique à destination des chercheur·euses, enseignant·es-chercheur·euses, ingénieur·es, technicien·nes et doctorant·es en biologie. Aucun pré-requis en informatique n'est attendu.\r\nLe cycle est constitué de quatre modules de deux jours:\r\n- Banques de données et BLAST\r\n- Alignement de séquences\r\n- Prédiction de gènes et annotation de protéines\r\n- Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire\r\nCes modules peuvent être suivis indépendamment, mais ont une cohérence. Suivre chaque module peut aider à une meilleure compréhension des modules suivants.\r\nLes fiches descriptives des différents modules sont accessibles sur le site web de Bilille.\r\nLes objectifs du module 2 sont :\r\n- Découvrir les différents types d'alignement pour les séquences protéiques et nucléiques\r\n- Savoir choisir le logiciel et les paramètres adaptés à une problématique (alignement local, global, multiple...)\r\n- Comprendre les méthodes algorithmiques pour l'alignement de séquences\r\n- Comprendre les paramètres des logiciels\r\n- Etre capable d'analyser un résultat d'alignement avec un regard critique", "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Autre", "Sequence Algorithm", "Sequence analysis", "Pattern matching", "Multiple sequence alignment" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "- Savoir utiliser un ordinateur (Windows…) : naviguer sur internet (Internet Explorer ou Firefox), utiliser un traitement de texte (Word ou OpenOffice).\r\n- Etre familier avec les banques de données, Blast et formats de séquences (idéalement avoir suivi le module 1/4 « Banques de données et Blast » du cycle d'initiation à la bioinformatique).", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 3, "name": "Bilille", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api" } ], "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png", "updated_at": "2024-12-09T17:42:17.819204Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 157, "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 4/4 : Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire", "shortName": "", "description": "Bilille propose un cycle de découverte de la bioinformatique à destination des chercheur·euses, enseignant·es-chercheur·euses, ingénieur·es, technicien·nes et doctorant·es en biologie. Aucun pré-requis en informatique n'est attendu.\r\nLe cycle est constitué de quatre modules de deux jours:\r\n- Banques de données et BLAST\r\n- Alignement de séquences\r\n- Prédiction de gènes et annotation de protéines\r\n- Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire\r\nCes modules peuvent être suivis indépendamment, mais ont une cohérence. Suivre chaque module peut aider à une meilleure compréhension des modules suivants.\r\nLes fiches descriptives des différents modules sont accessibles sur le site web de Bilille.\r\nLes objectifs du module 4 sont :\r\n- Comprendre les grands principes de l’évolution moléculaire et de la reconstruction phylogénétique\r\n- Savoir construire des alignements informatifs pour une analyse phylogénétique\r\n- Comprendre les modèles phylogénétiques probabilistes, les méthodes d'inférence et savoir les appliquer\r\n- Savoir reconstruire des arbres phylogénétiques en Maximum de vraisemblance (ML) et par Inférence Bayésienne (BI)\r\n- Etre capable d’analyser avec un regard critique les résultats obtenus", "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Phylogeny", "Evolution and Phylogeny", "Molecular evolution", "Speciation dating", "Tree of Life", "Sequence analysis", "Multiple sequence alignment" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "- Il est conseillé mais non nécessaire d’avoir suivi le module 1/4 « Banques de données et Blast » et le module 2/4 « Alignements de séquences » du cycle d'initiation à la bioinformatique.", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 3, "name": "Bilille", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api" } ], "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png", "updated_at": "2024-12-09T17:41:54.833188Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 59, "name": "Advanced sequence analysis", "shortName": "", "description": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-19019-Analyse-avancee-de-sequences.h...\n", "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/pdf/16148.pdf", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [ "NGS Data Analysis", "Analysis of RNAseq data", "Sequence Algorithm", "Bioinformatics & Biomedical", "Galaxy", "Variant analysis", "Transcriptomics (RNA-seq)", "Genomics (DNA-seq)", "Sequence annotation", "Pattern matching", "Multiple sequence alignment" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "CNRS fee-based training\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/259/?format=api" ] }, { "id": 50, "name": "Fc3-Bio", "shortName": "", "description": "1 à 4 séances de deux jours par an\n", "homepage": "http://www.fc3bio.fr/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Comparative and de novo structure modeling", "Post-translational modifications", "Dynamic and thermodynamic structure properties analysis", "NGS Data Analysis", "Virtual screening", "Structure-based screening", "Sequence Algorithm", "Ligand-Based Screening (QSAR)", "Sequence analysis", "2D/3D", "ADME/tox", "Small chemical compound libraries", "Structure analysis", "homology and structural pattern matching", "Homology/orthology prediction", "Structural Bioinformatics", "Predictions of structural properties", "Sequence annotation", "Pattern matching", "Multiple sequence alignment" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 263, "name": "« STATIMAGE», Statistiques pour l’imagerie de microscopie", "shortName": "", "description": "\n\n\nL’objectif de cette formation est de donner aux ingénieurs des plates-formes d’imagerie cellulaire et aux personnes qui utilisent ces technologies, des outils statistiques adaptés aux problématiques du domaine. Dans le but de traiter les grandes séries d’images acquises selon les diverses modalités, il est proposé de renforcer la maîtrise des outils statistiques pour une analyse pertinente mais aussi pour une optimisation des acquisitions.\nLa formation se déroulera du lundi midi au mercredi après-midi pour 2 demi-journées de cours (rappel des notions de bases, modélisation, plans d’expériences) et 3 demi-journées de travaux pratiques/dirigés.\n\n\n\n", "homepage": "https://france-bioimaging.org/fr/events/statimage-statistiques-pour-limagerie-de…", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [ "Biostatistics", "Image analysis", "Information retrieval", "Descriptive statistics", "Multivariate analyses" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/395/?format=api" ] }, { "id": 46, "name": "Introduction au logiciel R", "shortName": "", "description": "\n\nObjectifs de la formation\nAcquérir les compétences nécessaires à l’utilisation du logiciel R\nConnaître les principales analyses statistiques nécessaires en biologie et les utiliser sous R\nRéaliser des graphiques sous R\nConnaitre les bibliothèques R utiles en Biologie\n\n\n", "homepage": "http://www.biosciencesco.fr/formation-continue/bio-informatique/formation-au-log…", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Biostatistics", "Programming Languages & Computer Sciences", "Statistical Tests", "Regression", "R Language", "Descriptive statistics" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Informations et inscriptions:\nhttp://www.biosciencesco.fr/formation-continue/bio-informatique/formation-au-logiciel-r/\n \n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/256/?format=api" ] }, { "id": 259, "name": "INTRODUCTION À L'ANALYSE DE DONNÉES", "shortName": "", "description": "\nL'utilisation de plus en plus répandue de techniques d’imagerie et de séquençage à haut-débit en biologie est en train de révolutionner les sciences du vivant et de modifier en profondeur leurs pratiques. Dans ce contexte, des outils statistiques sont développés pour permettre d’analyser ces données de hautes dimensions, et la maîtrise de ces outils devient de plus en plus nécessaire pour produire des résultats de bonne qualité. Ce cours de 4 semaines couvrira les étapes nécessaires pour mettre en place un processus d’analyse de données, depuis la planification de l’expérience jusqu’à la fouille des données en passant par l’échantillonnage, les test d’hypothèses, la modélisation statistique etc.\nCe cours s’adresse en priorité aux étudiants de première année de thèse de l’Institut Pasteur. Tout étudiant en thèse sera automatiquement inscrit à ce cours, mais les élèves de 2e année, de 3e année ou les post-doctorants peuvent également s’inscrire, dans la limite des places disponibles. Il est à noter que le cours est obligatoire pour les étudiants de 1ère année. Des dispenses partielles ou totales sont possibles pour les étudiants qui ont déjà des connaissances en statistique, en mathématique ou en physique. Le cours déroulera sur 4 semaines, 4 jours par semaine, trois heures par jour. Chaque séance de trois heures alternera cours magistral et mise en pratique. Il y aura deux sessions : la première commencera le 22 octobre 2018 et la deuxième le 14 janvier 2019.\nChacune de ces deux sessions sera précédée d’une séance d’introduction à l’informatique. Cette séance proposera des notions d’architecture de l’ordinateur, de système d’organisation des fichiers et de format de fichiers. Chaque session sera également suivie d’un cours optionnel sur l’analyse et le traitement des images.\nPour plus d’information, ainsi que pour les inscriptions au module optionnel et les demandes d’exemption, rendez-vous sur la page du cours : https://c3bi.pasteur.fr/introduction-to-data-analysis-2018-19/\nThèmes abordés\nLe module d’analyse de données couvrira un large champ de notions nécessaires aux étudiants pour planifier leurs expériences, analyser et explorer leurs données, interpréter les résultats et générer des figures à des fins de publication. Il abordera des notions de base en statistique, dont les analyses uni- et multivariées, les analyses descriptives, les distributions statistiques usuelles utilisées en biologie, ainsi que les tests d’hypothèses. Les exercices et travaux pratiques seront réalisés avec R et RStudio. Plusieurs séances seront consacrées à une introduction à l’utilisation du langage de programmation R avant d’aborder les notions de statistiques et d’analyse de données.\nLe module d’analyse d’images introduira les principes de base de l’analyse d’image, et portera plus particulièrement sur l’extraction d’information quantitative d’images de microscopie. Ce cours est destiné aux personnes ayant peu ou pas d’expérience en analyse d’image. Il sera très orienté sur la pratique : des cours magistraux de courte durée seront immédiatement suivis de sessions pratiques. 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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", "homepage": "https://c3bi.pasteur.fr", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Biostatistics", "Programming Languages & Computer Sciences", "Statistical Tests", "R Language", "Descriptive statistics" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "ouvert à tous, sur inscription.\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/534/?format=api" ] }, { "id": 260, "name": "Data analysis", "shortName": "", "description": "Biological data are often complex and challenging to analyse due to non-normal distributions, nonlinear relationships, spatial/temporal structures and high dimensionality. This course will introduce the students to key concepts and statistical tools for the experimental design and analysis of biological data. After a brief refresher on basic elements of statistics, the students will be made familiar with hypothesis testing, univariate statistical tests (e.g. ANOVA), linear models, descriptive multivariate analyses such as Principal Component Analysis (PCA) and clustering. The course will alternate theoretical aspects and computer exercises on small datasets with the R Studio software. 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Dans ce contexte, des outils statistiques sont développés pour permettre d’analyser ces données de hautes dimensions, et la maîtrise de ces outils devient de plus en plus nécessaire pour produire des résultats de bonne qualité. Ce cours de 4 semaines couvrira les étapes nécessaires pour mettre en place un processus d’analyse de données, depuis la planification de l’expérience jusqu’à la fouille des données en passant par l’échantillonnage, les test d’hypothèses, la modélisation statistique etc.\nCe cours s’adresse en priorité aux étudiants de première année de thèse de l’Institut Pasteur. Tout étudiant en thèse sera automatiquement inscrit à ce cours, mais les élèves de 2e année, de 3e année ou les post-doctorants peuvent également s’inscrire, dans la limite des places disponibles. Il est à noter que le cours est obligatoire pour les étudiants de 1ère année. Des dispenses partielles ou totales sont possibles pour les étudiants qui ont déjà des connaissances en statistique, en mathématique ou en physique. Le cours déroulera sur 4 semaines, 4 jours par semaine, trois heures par jour. Chaque séance de trois heures alternera cours magistral et mise en pratique. Il y aura deux sessions : la première commencera le 22 octobre 2018 et la deuxième le 14 janvier 2019.\nChacune de ces deux sessions sera précédée d’une séance d’introduction à l’informatique. Cette séance proposera des notions d’architecture de l’ordinateur, de système d’organisation des fichiers et de format de fichiers. Chaque session sera également suivie d’un cours optionnel sur l’analyse et le traitement des images.\nPour plus d’information, ainsi que pour les inscriptions au module optionnel et les demandes d’exemption, rendez-vous sur la page du cours : https://c3bi.pasteur.fr/introduction-to-data-analysis-2018-19/\nThèmes abordés\nLe module d’analyse de données couvrira un large champ de notions nécessaires aux étudiants pour planifier leurs expériences, analyser et explorer leurs données, interpréter les résultats et générer des figures à des fins de publication. Il abordera des notions de base en statistique, dont les analyses uni- et multivariées, les analyses descriptives, les distributions statistiques usuelles utilisées en biologie, ainsi que les tests d’hypothèses. Les exercices et travaux pratiques seront réalisés avec R et RStudio. Plusieurs séances seront consacrées à une introduction à l’utilisation du langage de programmation R avant d’aborder les notions de statistiques et d’analyse de données.\nLe module d’analyse d’images introduira les principes de base de l’analyse d’image, et portera plus particulièrement sur l’extraction d’information quantitative d’images de microscopie. Ce cours est destiné aux personnes ayant peu ou pas d’expérience en analyse d’image. Il sera très orienté sur la pratique : des cours magistraux de courte durée seront immédiatement suivis de sessions pratiques. Il aidera à la fois les microscopistes débutants et experts qui n’ont jamais eu de formation concrète en analyse d’image.\n \n\n", "homepage": "https://www.pasteur.fr/fr/introduction-data-analysis", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [ "Biostatistics", "Statistical Tests", "Regression", "Dimension reduction", "Image analysis", "Descriptive statistics", "Multivariate analyses" ], "prerequisites": [ "Master (M2 uniquement)" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "\n\n \n\n\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 12, "name": "INCEPTION", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/INCEPTION/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/391/?format=api" ] }, { "id": 47, "name": "Analyse de données RNA-seq sous l’environnement Galaxy ", "shortName": "", "description": "\n\nObjectifs de la formation\nAcquérir les connaissances générales sur les méthodes de séquençage à haut-débit.\nConnaître les caractéristiques des données obtenues dans le cadre de l’analyse du transcriptome (RNA-seq).\nSavoir planifier une expérience simple de type RNA-seq en fonction de ses objectifs scientifiques et des caractéristiques et contraintes expérimentales.\nConnaître les principales méthodes et outils d’analyse des données RNA-seq . 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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). 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