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            "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",
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                "Speciation dating",
                "Tree of Life",
                "Sequence analysis",
                "Multiple sequence alignment"
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            "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.",
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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",
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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",
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                    "name": "University of Lille",
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            "name": "Initiation à Galaxy",
            "shortName": "Bilille Galaxy Init",
            "description": "Bilille organise régulièrement des formations d'initiation à l'outil Galaxy d'une journée, destinée aux biologistes et médecins désirant découvrir le traitement bioinformatique de données via une interface conviviale.\r\n\r\nGalaxy est très répandu pour l’analyse de données omiques, telles que données de séquençage ou données de puces à ADN. \r\nC'est l'environnement qui est utilisé lors du cycle de formation “Analyse de données de séquençage à haut-débit”.",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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        {
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            "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",
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                "Multiple sequence alignment"
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            "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).",
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            "name": "Exploration de la Diversité Taxonomique  des Ecosystèmes par Metabarcoding",
            "shortName": "",
            "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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        {
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            "name": "Initiation à Git / Git Initiation",
            "shortName": "Git Initiation",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir définir ce qu’est un outil de gestion de version\r\n- Être capable d’initialiser un entrepôt Git pour un projet\r\n- Être capable de définir quels fichiers inclure/exclure d’un projet\r\n- Savoir enregistrer localement une nouvelle version pour un projet\r\n- Savoir partager des modifications locales avec tous les contributeurs d’un projet\r\n- Savoir gérer des modifications en parallèle en utilisant les branches.\r\n- Connaître les bonnes pratiques pour contribuer à projet tiers\r\nProgramme :\r\n- Présentation des avantages de la gestion de versions (projets individuels & projets collaboratifs)\r\n- Présentation des principes de fonctionnement de Git\r\n- Présentation et mise en œuvre des commandes principales de Git (clone, checkout, add, rm, commit, merge,\r\npush, pull) ; en ligne de commande ou en utilisant une interface graphique (GitHub et GitLab)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/training/courses",
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                    "name": "ABiMS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api"
                }
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        {
            "id": 307,
            "name": "Initiation à R / R Initiation",
            "shortName": "R - Init",
            "description": "Objectifs\r\n- Pour une personne qui découvre R : savoir utiliser R de manière autonome et comprendre les principes de\r\nbase\r\n- Être capable de suivre le module Manipulation et visualisation de données avec R\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction à l'IDE Rstudio\r\n- Créer un projet et un script\r\n- Manipulation de données de base\r\n- Structures de données : qu'est-ce qu'une variable, un type, un objet ?\r\n- Utiliser des fonctions de packages externes",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/r_init",
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        {
            "id": 379,
            "name": "Manipulating  & Visualizing Data with R",
            "shortName": "R - DataViz",
            "description": "Objectifs\r\n- Importer, structurer, transformer et exporter un tableau de données avec R\r\n- Générer des figures de qualité pour, par exemple, une publication scientifique\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction au tidyverse (metapackage pour manipuler, visualiser et analyser des données)\r\n- Import et export de tableaux de données (csv, excel, google sheet, etc.)\r\n- Manipulation de tableaux de données avec dplyr et tidyr (filtre, aggregation, jointure)\r\n- Manipulation de chaînes de caractères et de dates avec stringr et lubridate\r\n- Introduction aux concepts de visualisation de données\r\n- Apprendre à utiliser ggplot2 grâce à esquisse\r\n- Partager ses résultats avec Quarto",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/r_dataviz",
            "is_draft": false,
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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,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/520/?format=api"
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        },
        {
            "id": 285,
            "name": "Linux Avancé / Advanced Linux",
            "shortName": "Advanced Linux",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir utiliser des commandes linux pour traiter de grosses quantités de données : fichiers\r\nvolumineux et/ou en grands nombres : recherche, comptage, tri, fusion, …\r\nProgramme\r\n- Introduction\r\n- Décrire (wc, grep)\r\n- Manipuler des fichiers tabulés (cut, sort)\r\n- Rechercher (grep)\r\n- Redirection / Pipeline (stdin, stdout, stderr, >, 2>, &&, |)\r\n- Recherche avancée : notion d’expression régulière (egrep)\r\n- Rechercher/Remplacer haut débit (tr, sed)\r\n- Manipulation de fichier tabulé – mode avancé (awk)\r\n- Traitement séquentiel de nombreux fichiers (for)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/linux_advanced",
            "is_draft": false,
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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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                    "name": "ABiMS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api"
                }
            ],
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        },
        {
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            "name": "Initiation à Galaxy / Galaxy Initiation",
            "shortName": "Galaxy Initiation",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir exploiter l’environnement Galaxy pour être en mesure d’analyser ses données.\r\n- Être en mesure de créer ses workflows.\r\nProgramme\r\n- Téléchargement des données à traiter.\r\n- Manipulation de fichiers.\r\n- Traitement des données.\r\n- Visualisation des résultats.\r\n- Création de workflows.\r\n- Partage de résultats et de workflows.",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/galaxy_init",
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                {
                    "id": 4,
                    "name": "ABiMS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://abims.sb-roscoff.fr/sites/default/files/abims.png",
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            "audienceRoles": [
                "All"
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            "difficultyLevel": "Novice",
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            "hoursPresentations": 4,
            "hoursHandsOn": 3,
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        },
        {
            "id": 394,
            "name": "Principes FAIR  & Git Initiation",
            "shortName": "FAIR & GIT - Initiation",
            "description": "Objectifs\r\n- Principes FAIR :\r\n    Connaître les principes FAIR\r\n    Être capable de prendre en compte les principes FAIR dans l'ensemble des étapes d'un projet impliquant la \r\n    collecte et/ou l'analyse de données\r\n- Initiation à Git :\r\n    Savoir définir ce qu’est un outil de gestion de version\r\n    Être capable d’initialiser un entrepôt Git pour un projet\r\n    Être capable de définir quels fichiers inclure/exclure d’un projet\r\n    Savoir enregistrer localement une nouvelle version pour un projet\r\n    Savoir partager des modifications locales avec tous les contributeurs d’un projet\r\n    Savoir gérer des modifications en parallèle en utilisant les branches\r\n   Connaître les bonnes pratiques pour contribuer à projet tiers\r\n\r\nProgramme : \r\n- Principes FAIR\r\n    Présentation des principes FAIR\r\n    Exemples de bonnes pratiques dans la gestion des données : description, organisation du stockage, \r\n    traitements et analyses, mise en accès\r\n- Initiation à Git\r\n    Présentation des avantages de la gestion de versions (projets individuels & projets collaboratifs)\r\n    Présentation des principes de fonctionnement de Git\r\n    Présentation et mise en œuvre des commandes principales de Git (clone, checkout, add, rm, commit, merge,\r\n    push, pull) ; en ligne de commande ou en utilisant une interface graphique (GitHub et GitLab)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/fair_git",
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            "shortName": "Cluster SLURM",
            "description": "Objectifs\r\n- Disposer des concepts et de bonnes pratiques d’utilisation des ressources de calcul.\r\n- Être capable d’utiliser les ressources de calcul de la plateforme en toute autonomie.\r\nProgramme\r\n- Introduction : les équipements (calcul et stockage), espaces de travail, les outils et les données.\r\n- Calcul parallèle : concepts, ressources\r\n- Soumission de jobs (srun, sbatch)\r\n- Monitorer, vérifier, controler les jobs (squeue, scontrol, scancel, sacct).\r\n- Base de l’optimisation d’un job\r\n- Solutions de parallélisation des jobs : (--array)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/cluster_slurm",
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        {
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            "description": "Formation Linux\n",
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            "name": "Initiation à Python",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nInitiation à la programmation.\nRéalisation de tâches simples d'extractions d'informations.\nIdentifier les possibilités offertes par l'écriture de quelques lignes de codes.\n \n\n \n \n \n \nProgramme\n\n• Présentation de Python\n• Variables Python\n• Structures de contrôle\n• Réalisation de programmes simples\n• Gestion de fichiers\n• Fonctions\nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences\n",
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        {
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            "name": "Initiation à R",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\n- Présenter le langage de programmation R et ses principes.\n- Utiliser les principales fonctionnalités de ce langage pour effectuer des calculs mathématiques, statistiques ou des représentations graphiques.\n- Attention : ce module n'est ni un module de statistique, ni un module d'analyse statistique des données.\n\nProgramme\n\n- Structures et manipulation de données.\n- Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…).\n- Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot).\n",
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        {
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            "name": "Python avancé",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nEtre autonome pour des manipulations simples visant à extraire, reformater des données issues de fichiers texte.\n \n\n \n \n \n \nProgramme\n\n- Expressions régulières\n- Gestion des erreurs\n- Biopython\n- Réalisation de programmes simples\n",
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            "name": "Initiation à Perl",
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            "description": "\nObjectifs\n\nInitiation à la programmation.\nIdentifier les possibilités offertes par l’écriture de quelques lignes de code.\nRéalisation de tâches simples d’extraction et de reformatage d’informations issues de fichiers texte.\n \n\n \nProgramme\n\n- Présentation de PERL\n- Variables PERL\n- Structures de contrôle\n- Gestion de fichiers\n- Réalisation de programmes simples\n \nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences et de fichiers de résultats d’outils bioinformatiques. \n \n",
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            "name": "Modélisation 3D des protéines",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nConnaître les bases de la modélisation moléculaire : modélisation par homologie, arrimage (docking) de ligands, mutations in silico. Une demi-journée dédiée à la modélisation de vos protéines d'intérêts.\n\nProgramme\n\n- Visualiser : Connaître les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PYmol.\n- Comprendre : Analyse des structures 3D de protéines (RX ou RMN). Recherche d'homologues avec HHpred, I-Tasser, etc... Modélisation par homologie avec Modeller, Phyre2. Principes et applications.\n- Prédire : Docking de ligands avec Autodock. Prédiction des mutations in silico. Principes et applications.\nL'accent sera mis sur les points forts et les limites des différents outils et la pratique avec de nombreux \"hand- on tutorials\"\nPlus une session dédiée : «bring your own protein».\n",
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            "description": "\nObjectifs\n\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l'analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d'un article\ndu domaine.\nComprendre les particularités liées à la nature des données.\n\n \n \nProgramme\n\nPlanification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\nNormalisation et analyse différentielle : recherche de \"régions d'intérêt\" différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\nPrise en compte de la multiplicité des tests.\nLe cours sera illustré par différents exemples et un jeu de données sera traité à l'aide du package R SARTools (basé sur les packages R DESeq2 et edgeR) dans les environnements Galaxy et RStudio.\n",
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