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            "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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            "name": "LINUX",
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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.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/linux-2-2/",
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                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
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            "learningOutcomes": "You will learn to access the platform genotoul bioinfo 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.",
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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",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//ngsTrainings/",
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            "name": "Analyse protéomique à haut débit, interprétation des données, ESBS / TPS, Strasbourg Illkirch",
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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).",
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            "description": "\nObjectifs\n\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de NGS. Application aux outils de mapping et d’assemblage.\nProgramme\nThéorie \n•Présentation des différents types de séquenceurs\n•Les grandes familles d’algorithmes de mapping de lectures courtes d’assemblage et les outils associés\nPratique\nAnalyse des données de séquençage d’un génome bactérien\n•Contrôle qualité\n•Assemblage de-novo\noNettoyage des données\noAssemblage\noVisualisation et statistiques sur l’assemblage\n•Comparaison à un génome de référence :\noMapping des lectures sur un génome proche\noVisualisation du mapping \n",
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            "name": ": Analyse in silico de structures 3D de protéines. Modélisation par homologie de protéines homologues, sauvage et mutées, arrimage de ligands.",
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            "description": "L’objectif est de se familiariser avec l’interface utilisateur de Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à Galaxy, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- Importer des données\r\n- Identifier des outils\r\n- Faire une analyse\r\n- Gérer un historique\r\n- Créer un workflow",
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            "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",
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        {
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            "name": "Datathon AGENT - FAIRDOM",
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            "description": "Datathon on experimental phenotypic data management using the FAIRDOM platform, and submission workflow using curation & validation tools.",
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                "http://edamontology.org/topic_0780",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/735/?format=api"
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        {
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            "name": "Clinique de la souris",
            "shortName": "",
            "description": "CNRS on-going training courses: participation in a general training course on mouse models, with 2 x 1 hour modules: Current phenotyping databases and tools; Statistical analyses of phenotyping.\n",
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                "Autre"
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        {
            "id": 85,
            "name": "Python avancé",
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            "name": "Traitements bioinfo RNA-seq ",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nConnaitre les concepts et méthodes bioinformatiques utilisées pour l’analyse de données RNA-Seq eucaryote et procaryote.\n\n \nProgramme\n\nThéorie\nBases biologiques des études d’expression\nSéquençage NGS et RNA-Seq, présentation des différents types de séquenceurs\nMéthodes d’alignements spécifiques au RNA-Seq\nReconstruction de transcrits\nAssemblage de novo de transcriptomes\nQuantification\n \nPratique\nTP sur des données de type euraryote\nContrôle qualité\nNettoyage des données\nAlignement sur un génome de référence et épissage\nVisualisation de l’alignement\nDécouverte de nouveaux transcrits\nObtention d’un tableau de comptage\n \nLien avec d'autres modules \nL'analyse statistique des résultats du type d’analyses bioinformatiques effectuées dans ce module est traitée dans le module 16 [Stats & RNA-seq.\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
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            "name": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy",
            "shortName": "Analyse données RNA-seq sous Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.\r\n\r\nProgramme\r\nBioinformatique :\r\n* Obtenir des données de qualité : nettoyage, filtrage, qualité\r\n* Aligner les lectures sur un génome de référence\r\n* Détecter de nouveaux transcrits\r\n* Quantifier l’expression des gènes\r\n* Préparer et déployer unensemble d’analyses sur plusieurs échantillons\r\n\r\nBiostatistique :\r\n* Construire un plan d’expérience simple\r\n* Normaliser les données de comptage\r\n* Identifier les gènes différentiellements exprimés\r\n* Se sensibiliser aux tests multiples\r\n\r\nAnalyse de protocoles Bioinformatique et Biostatistiques issus de la littérature",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
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                "Gene expression differential analysis",
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                "Transcriptomics"
            ],
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                    "name": "MIGALE",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.",
            "hoursPresentations": 6,
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            "event_set": [
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        },
        {
            "id": 278,
            "name": "Linux - Initiation / Linux for Beginners",
            "shortName": "Linux Init",
            "description": "Objectifs :\r\n- Être capable de se connecter à une machine Linux\r\n- Être capable de transférer des fichiers à partir de/vers une machine Linux\r\n- Être capable de naviguer dans le système de fichiers\r\n- Être capable d’examiner le contenu d’un fichier et de gérer l’espace disque\r\n- Être capable de gérer les droits d’accès aux répertoires et aux fichiers.\r\n- Être capable de gérer le lancement, l’interruption et l’arrêt de processus",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/linux_init",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3316"
            ],
            "keywords": [
                "Linux",
                "Operating systems"
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                {
                    "id": 65,
                    "name": "SBR - Roscoff Marine Station",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SBR%20-%20Roscoff%20Marine%20Station/?format=api"
                }
            ],
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