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{ "count": 370, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=160&ordering=keywords", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=120&ordering=keywords", "results": [ { "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. 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": 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": 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. The students will be assigned a small project involving the different concepts and tools covered by the course.\n", "homepage": "https://www.enseignement.biologie.ens.fr/spip.php", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [ "Biostatistics", "Statistical Tests", "Regression", "Dimension reduction", "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/392/?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. 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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. 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Although each omics data is usually analyzed individually, combining complementary data can yield a better understanding of the mechanisms involved in biological processes. Several integrative approaches are now available to combine such data, coming essentially from two families of methods, namely multivariate statistical analyses and network-based approaches. During this summer school both methodologies will be covered, introducing RGCCA and mixOmics for multivariate analyses and WGCNA and SNF for network-based strategies. To get meaningful biological information, the interpretation of statistical results needs to be done contextualizing them in the available biological knowledge. To address this major step we need to be able to access and interrogate databases. We will harness this subject introducing semantic web and knowledge graphs in the context of metabolic networks.\r\n\r\nDuring the School, significant time will be devoted to hands-on and the program will be divided into three phases / topics:\r\n- Multivariate statistical analyses (Instructors: Arnaud Gloaguen & Jimmy Vandel)\r\n- Network-based approaches (Instructors: Morgane Térézol & Marie-Galadriel Brière)\r\n- Results contextualisation: an introduction to metabolic models, web semantic and knowledge graphs (Instructors: Jean-Clément Gallardo, Maxime Delmas & Marco Pagni)\r\n\r\nThe participants will work in groups and shortly present the application of what they have learned to their own project.", "homepage": "https://www.sib.swiss/training/course/20230903_MODAI", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0602", "http://edamontology.org/topic_2269", "http://edamontology.org/topic_0089" ], "keywords": [ "Biological network inference and analysis", "Multivariate analyses", "Semantic web", "Knowledge representation" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [ { "id": 1, "name": "Training", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api" } ], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 4, "name": "IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api" }, { "id": 100, "name": "SIB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SIB/?format=api" } ], "organisedByTeams": [], "logo_url": null, "updated_at": "2023-04-26T16:14:06.237852Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/532/?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. 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Cette mise en oeuvre permettra de balayer l’ensemble des points d’attention d’une analyse intégrative, de la préparation des données jusqu’à l’interprétation des résultats,\r\n- de créer, améliorer et partager les ressources pédagogiques (supports de formation, jeux de données, tutoriels) sur le thème de la bioinformatique intégrative.\r\n\r\nA la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.\r\n\r\nPré-requis\r\n- Connaissances de base en Unix/shell, R et/ou Python \r\n- Autonomie dans la gestion de son poste de travail (installation de librairies et maîtrise des environnements de packaging type conda)", "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/etbii/", "is_draft": false, "costs": [ "770 TTC pour les académiques et 1540 TTC pour les privés" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091", "http://edamontology.org/topic_3391", "http://edamontology.org/topic_3366" ], "keywords": [ "Methodology", "Biostatistics", "Biological network inference and analysis", "Dimension reduction", "Semantic web", "Integration of heterogeneous data", "Data Integration", "Tool integration" ], "prerequisites": [ "Linux and knowledge of NGS formats", "Basic knowledge of R" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Cette formation est ouverte à toute la communauté mais cette première édition s’adresse en priorité à des bioinformaticien·ne·s des plateformes membres et équipes associées IFB souhaitant contribuer à la constitution de matériel pédagogique pour se préparer au montage de futures formations sur ce thème.", "maxParticipants": 30, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 1, "name": "CNRS - IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [ { "id": 4, "name": "IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 29, "name": "IFB Core", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api" } ], "logo_url": "https://drive.google.com/file/d/1a_fuOgqOU812GRJLApGMofJ87WTlxDI0/view?usp=sharing", "updated_at": "2024-12-03T15:46:48.157120Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists", "Computer scientists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/489/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/505/?format=api" ] }, { "id": 261, "name": "COURS PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN PYTHON", "shortName": "", "description": "The ever growing usage of high throughput technologies in Biology is revolutionizing the life sciences and profoundly changing its practices. Scripting languages are used on a daily basis in life science labs in order to mine huge data sets produced by high-throughput devices. This two-week course will give participants basic knowledge in python and state-of-the-art machine learning methods to analyze their own data sets.\nDescription:\nThis course is intended for PhD students, engineers and research scientists willing to acquire knowledge in scientific programming. Throughout the course, we will use Python language to lead participants from the basics of computer programming to more advanced techniques such as practical machine learning techniques.\n", "homepage": "https://www.pasteur.fr/fr/programmation-scientifique-python", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [ "Toolkit", "Tool integration", "Workflow development", "Parallelization", "Développements technologiques de l‘Information et de la Communication" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "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/49/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/393/?format=api" ] }, { "id": 16, "name": "Formations à la plate-forme Microscope", "shortName": "", "description": "The LABGeM team at Genoscope regularly organizes training courses dedicated to the analysis of bacterial genomes via the use of the MicroScope platform at the University of Évry.\n \nThe course \"Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform\" lasting 4.5 days is aimed at:\nacquiring theoretical and practical knowledge of genome annotation tools (structural and functional annotation, metabolic networks annotation)\nknowing how to interpret the results of functional annotation tools\nknowing how to carry out various comparative analyzes: analyzes of conserved syntenia, pan-genomes, phylogenetic and metabolic profiles\nlearning to interpret the results of metabolic network prediction tools and search for candidate genes for enzymatic activities\napplying those tools to the analysis of genomes of interest to the participants \nEach session is made up of half theory and half practical work. During the training, participants have the opportunity to work on their own data during practical work.\n \nThis training is aimed at doctoral students, engineers, researchers, experienced biological or medical laboratory technicians. It concerns both people who already have an annotation project on the MicroScope platform and wishing to deepen its use, as well as those wishing to learn microbial genomics.\n \n \nIn addition, if you are a user of the MicroScope platform and you have already followed the training \"Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform\" a few years ago we have implemented a new training , the \"MicroScope Platform - Advanced Course\" training in order to update your knowledge on the latest evolutions of the platform and to deepen some of its major functionalities.\n \nThis training, lasting 2 days, will consolidate your use of the platform but also go further:\nPresentation of the evolutions of the MicroScope platform\nPresentation of the new flagship features of the MicroScope platform\nPresentation of tools for RNA-seq analyzes\nDeepening of the functionalities allowing the exploration of the bacterial metabolism\n", "homepage": "https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-t…", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Methodology", "Metagenomics", "Metabolic Network Modelling", "Read alignment on genomes", "Gene expression differential analysis", "Web portals", "Variant analysis", "Interfaces", "Systems Biology", "Interoperability", "Metabolomics and Fluxomics", "Metabolic network analysis", "Genome analysis", "Structural and functional annotation of genomes", "Complete genomes", "Transcriptomics (RNA-seq)", "Genomics (DNA-seq)", "Functional and regulatory pathways comparison", "Genomes comparison", "Data collection curation", "Comparative genomics", "Data Integration", "Data management and transfer", "NGS Sequencing Data Analysis", "Toolkit", "Tool integration", "Databases and information systems", "Développements technologiques de l‘Information et de la Communication" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "For more information and registration : https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-trainings/.\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": [] }, { "id": 16, "name": "Formations à la plate-forme Microscope", "shortName": "", "description": "The LABGeM team at Genoscope regularly organizes training courses dedicated to the analysis of bacterial genomes via the use of the MicroScope platform at the University of Évry.\n \nThe course \"Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform\" lasting 4.5 days is aimed at:\nacquiring theoretical and practical knowledge of genome annotation tools (structural and functional annotation, metabolic networks annotation)\nknowing how to interpret the results of functional annotation tools\nknowing how to carry out various comparative analyzes: analyzes of conserved syntenia, pan-genomes, phylogenetic and metabolic profiles\nlearning to interpret the results of metabolic network prediction tools and search for candidate genes for enzymatic activities\napplying those tools to the analysis of genomes of interest to the participants \nEach session is made up of half theory and half practical work. 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"https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-t…", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Methodology", "Metagenomics", "Metabolic Network Modelling", "Read alignment on genomes", "Gene expression differential analysis", "Web portals", "Variant analysis", "Interfaces", "Systems Biology", "Interoperability", "Metabolomics and Fluxomics", "Metabolic network analysis", "Genome analysis", "Structural and functional annotation of genomes", "Complete genomes", "Transcriptomics (RNA-seq)", "Genomics (DNA-seq)", "Functional and regulatory pathways comparison", "Genomes comparison", "Data collection curation", "Comparative genomics", "Data Integration", "Data management and transfer", "NGS Sequencing Data Analysis", "Toolkit", "Tool integration", "Databases and information systems", "Développements technologiques de l‘Information et de la Communication" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "For more information and registration : https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-trainings/.\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": [] }, { "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": [ "Free" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3420", "http://edamontology.org/topic_0219", "http://edamontology.org/topic_3571" ], "keywords": [ "Données" ], "prerequisites": [ "Biologists" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "private for IBISA platform staff", "maxParticipants": 30, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/162/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/116/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], 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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.", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/627/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/513/?format=api" ] }, { "id": 274, "name": "Principes FAIR pour la gestion des données de recherche en sciences de la vie", "shortName": "FAIR data", "description": "Présentation et application des principes FAIR de gestion des données dans un projet bioinformatique.\r\nL’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins impliqués dans des projets d’analyse bioinformatique de jeux de données omiques et souhaitant mettre en œuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) tout au long du déroulement du projet. La formation abordera les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présentera sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées par l’IFB pour gérer les données d’un projet de recherche.", "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-data-training/", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3420", "http://edamontology.org/topic_3571", "http://edamontology.org/topic_0219" ], "keywords": [ "Données" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "public", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 3, "name": "IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IFB/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [ { "id": 43, "name": "IFB-core", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB-core/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 29, "name": "IFB Core", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api" } ], "logo_url": "https://www.france-bioinformatique.fr/wp-content/uploads/logo-ifb-couleur.svg", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "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.", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/418/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/404/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/465/?format=api" ] }, { "id": 320, "name": "Ecole Thématique de Bioinformatique Intégrative / Integrative Bioinformatics Training School", "shortName": "ETBII", "description": "Dans l’objectif de développer et fédérer des compétences en bioinformatique intégrative au sein de la communauté, l’IFB propose une nouvelle école thématique ayant un double objectif :\r\n- une montée en compétences théoriques et pratiques des bioinformaticiens,\r\n- la constitution de matériel pédagogique partagé sur ce sujet.\r\n\r\nCette école rassemble une équipe pédagogique de 10 personnes et pourra accueillir 30 participants pour sa première édition.\r\nL’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation des ressources de calcul et de la plateforme pédagogique de l’Institut Français de Bioinformatique.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques \r\n\r\nLa formation a pour but :\r\n- d’introduire les concepts de bases et les différents types d’approches utilisées en bioinformatique intégrative,\r\n- de proposer un approfondissement et une mise en pratique d’une de ces approches sur un/des jeux de données intégrant différents types de données omiques. Cette mise en oeuvre permettra de balayer l’ensemble des points d’attention d’une analyse intégrative, de la préparation des données jusqu’à l’interprétation des résultats,\r\n- de créer, améliorer et partager les ressources pédagogiques (supports de formation, jeux de données, tutoriels) sur le thème de la bioinformatique intégrative.\r\n\r\nA la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.\r\n\r\nPré-requis\r\n- Connaissances de base en Unix/shell, R et/ou Python \r\n- Autonomie dans la gestion de son poste de travail (installation de librairies et maîtrise des environnements de packaging type conda)", "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/etbii/", "is_draft": false, "costs": [ "770 TTC pour les académiques et 1540 TTC pour les privés" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091", "http://edamontology.org/topic_3391", "http://edamontology.org/topic_3366" ], "keywords": [ "Methodology", "Biostatistics", "Biological network inference and analysis", "Dimension reduction", "Semantic web", "Integration of heterogeneous data", "Data Integration", "Tool integration" ], "prerequisites": [ "Linux and knowledge of NGS formats", "Basic knowledge of R" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Cette formation est ouverte à toute la communauté mais cette première édition s’adresse en priorité à des bioinformaticien·ne·s des plateformes membres et équipes associées IFB souhaitant contribuer à la constitution de matériel pédagogique pour se préparer au montage de futures formations sur ce thème.", "maxParticipants": 30, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 1, "name": "CNRS - IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [ { "id": 4, "name": "IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 29, "name": "IFB Core", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api" } ], "logo_url": "https://drive.google.com/file/d/1a_fuOgqOU812GRJLApGMofJ87WTlxDI0/view?usp=sharing", "updated_at": "2024-12-03T15:46:48.157120Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists", "Computer scientists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/489/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/505/?format=api" ] }, { "id": 16, "name": "Formations à la plate-forme Microscope", "shortName": "", "description": "The LABGeM team at Genoscope regularly organizes training courses dedicated to the analysis of bacterial genomes via the use of the MicroScope platform at the University of Évry.\n \nThe course \"Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform\" lasting 4.5 days is aimed at:\nacquiring theoretical and practical knowledge of genome annotation tools (structural and functional annotation, metabolic networks annotation)\nknowing how to interpret the results of functional annotation tools\nknowing how to carry out various comparative analyzes: analyzes of conserved syntenia, pan-genomes, phylogenetic and metabolic profiles\nlearning to interpret the results of metabolic network prediction tools and search for candidate genes for enzymatic activities\napplying those tools to the analysis of genomes of interest to the participants \nEach session is made up of half theory and half practical work. During the training, participants have the opportunity to work on their own data during practical work.\n \nThis training is aimed at doctoral students, engineers, researchers, experienced biological or medical laboratory technicians. It concerns both people who already have an annotation project on the MicroScope platform and wishing to deepen its use, as well as those wishing to learn microbial genomics.\n \n \nIn addition, if you are a user of the MicroScope platform and you have already followed the training \"Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform\" a few years ago we have implemented a new training , the \"MicroScope Platform - Advanced Course\" training in order to update your knowledge on the latest evolutions of the platform and to deepen some of its major functionalities.\n \nThis training, lasting 2 days, will consolidate your use of the platform but also go further:\nPresentation of the evolutions of the MicroScope platform\nPresentation of the new flagship features of the MicroScope platform\nPresentation of tools for RNA-seq analyzes\nDeepening of the functionalities allowing the exploration of the bacterial metabolism\n", "homepage": "https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-t…", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Methodology", "Metagenomics", "Metabolic Network Modelling", "Read alignment on genomes", "Gene expression differential analysis", "Web portals", "Variant analysis", "Interfaces", "Systems Biology", "Interoperability", "Metabolomics and Fluxomics", "Metabolic network analysis", "Genome analysis", "Structural and functional annotation of genomes", "Complete genomes", "Transcriptomics (RNA-seq)", "Genomics (DNA-seq)", "Functional and regulatory pathways comparison", "Genomes comparison", "Data collection curation", "Comparative genomics", "Data Integration", "Data management and transfer", "NGS Sequencing Data Analysis", "Toolkit", "Tool integration", "Databases and information systems", "Développements technologiques de l‘Information et de la Communication" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "For more information and registration : https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-trainings/.\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": [] }, { "id": 16, "name": "Formations à la plate-forme Microscope", "shortName": "", "description": "The LABGeM team at Genoscope regularly organizes training courses dedicated to the analysis of bacterial genomes via the use of the MicroScope platform at the University of Évry.\n \nThe course \"Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform\" lasting 4.5 days is aimed at:\nacquiring theoretical and practical knowledge of genome annotation tools (structural and functional annotation, metabolic networks annotation)\nknowing how to interpret the results of functional annotation tools\nknowing how to carry out various comparative analyzes: analyzes of conserved syntenia, pan-genomes, phylogenetic and metabolic profiles\nlearning to interpret the results of metabolic network prediction tools and search for candidate genes for enzymatic activities\napplying those tools to the analysis of genomes of interest to the participants \nEach session is made up of half theory and half practical work. 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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": [] } ] }
