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            "description": "Présentation de la formation\r\nA la demande du laboratoire d'Ecologie Microbienne de Lyon, l'équipe Formation de l'IFB organise une session de formation de deux jours sous Galaxy pour l'analyse de données de métagénomique et métatranscriptomique.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques\r\nA la fin de cette formation, les participants auront \r\n\r\n- acquis des connaissances théoriques et pratiques sur les méthodes et objectifs d'une analyse en métagénomique et métatranscriptomique\r\n\r\n - réalisé une analyse de données de données métataxonomique, métagénomique shotgun et métatranscriptomique sous l'environnement Galaxy et sur des données fournies par l'équipe pédagogique\r\n\r\n- choisi et initié une analyse sur un jeu de données de leur choix en bénéficiant de l'encadrement de l'équipe pédagogique (Bring Your Own Data sessions)",
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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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            "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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            "name": "Analyse primaire de données issues de  séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
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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": "Practical session REPET",
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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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            "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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            "name": "Python avancé",
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        {
            "id": 32,
            "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/",
            "is_draft": false,
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            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Analysis of RNAseq data",
                "Galaxy"
            ],
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            "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n",
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        },
        {
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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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
            ],
            "keywords": [
                "Gene expression differential analysis",
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
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                    "name": "BioinfOmics",
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                }
            ],
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                    "id": 10,
                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
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            "updated_at": "2025-01-23T15:20:05.977558Z",
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            "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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        },
        {
            "id": 164,
            "name": "Phylogénie",
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            "description": "",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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        },
        {
            "id": 326,
            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données d'une plateforme IBISA",
            "shortName": "FAIR data IBISA",
            "description": "Cette session de formation a pour but de former des responsables et membres de plateformes IBISA aux principes FAIR de gestion des données .\r\nLa formation se déroule sur 2 jours avec une alternance de présentation générales,  et techniques, témoignages et ateliers pratiques pour travailler sur différents sujets : PGD de structure, métadonnées, sécurité des données,...etc.\r\nA la fin de cette formation auront \r\n- acquis des connaissances théoriques et pratiques sur la gestion selon les principes FAIR de leurs données dans le contexte de la Science Ouverte\r\n- identifié des pistes d'amélioration pour la gestion des données de leur plateforme.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=16",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_3420",
                "http://edamontology.org/topic_0219",
                "http://edamontology.org/topic_3571"
            ],
            "keywords": [
                "Données"
            ],
            "prerequisites": [
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/162/?format=api",
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                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IFB/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
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                    "name": "IFB-core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB-core/?format=api"
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                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
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            "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/1/core_admin/logocompact/300x300/1654772049/IFB-HAUT-COULEUR-PETIT.png",
            "updated_at": "2023-08-22T14:25:08.237204Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A la fin de cette formation, les participants connaîtront et pourront mettre en œuvre les principes de la science ouverte pour gérer leurs jeux de données dans un projet :\r\n- Les principes fondamentaux de l’Open Data en biologie et santé, y compris dans ses aspects juridiques ;\r\n- Les bonnes pratiques et outils de gestion des données d’un projet en bioinformatique, en lien avec les ressources de l’infrastructure IFB ;\r\n- Le PGD : séances théoriques et pratiques de construction d’un PGD sur des exemples de jeux de données omiques ;\r\n- Le choix des métadonnées : panorama des ressources existantes pour choisir des métadonnées et mise en pratique pour annoter des jeux de données omiques en vue de la publication des données dans une banque internationale ou un dataverse institutionnel.",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/513/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 251,
            "name": "Survival Guide for Perl applied to Bioinformatics",
            "shortName": "",
            "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",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//perl/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                    "name": "LAPSE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/LAPSE/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "Formation permanente IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/Formation%20permanente%20IRD/?format=api"
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    ]
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