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            "description": "Acquérir une formation en séquençage nouvelle génération appliqué aux maladies génétiques mendéliennes,des technologies de séquençage et approches expérimentales possibles aux outils bio-informatiques utilisés pour le traitement des données brutes, l'identification de variations génétiques et l'interprétation des résultats. Se familiariser avec le système Unix/Linux, la ligne de commande et la gestion et l'analyse de données sur un serveur à distance. Connaître et savoir utiliser les principaux logiciels dédiés à l'analyse de données de séquençage nouvelle génération, de l'alignement des séquences brutes à l'annotation de variations génétiques. Maîtriser les principaux navigateurs, bases de données et outils de prédiction couramment utilisés en génétique humaine et médicale. Connaître les différentes applications possibles du séquençage nouvelle génération pour le diagnostic de maladies génétiques, les principales règles à suivre et paramètres à considérer pour assurer la qualité des données produites dans un contexte de laboratoire médical, et les considérations éthiques que soulève le séquençage nouvelle génération pour l'interprétation et le rendu des résultats.\n",
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            "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/",
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            "name": "Introduction to Microbial Comparative Genomics",
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            "description": "This course offers an introduction to microbial genomics analysis.\r\nIt includes 5 issues: assembly, genome annotation, circos visualization, pan-genome construction, pan-GWAS.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//bacterialGenomics/",
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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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            "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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            "name": "Introduction to High-performance computing",
            "shortName": "",
            "description": "This course offers an introduction on how to work with HPC Southgreen clusters. It is intended for new users, with the goals of improving user productivity and minimizing the obstacles. The HPC Southgreen cluster are presented, together with the tools to be able to use it. Module load notion, interactive usage and batch jobs submittions will be developped.\nPrerequisites\nLinux Basics\n\nProgram\nIntroduction to HPCs architecture\nDiscover Sun grid Engine (SGE)\nData Management on clusters\nInteractive Usage\nSubmit batch jobs\n\n\nLearning objectives\nAfter this course, participants should be able to:\nUse the HPC resources interactively\nManage data copies\nUse module load\nsubmit batch jobs\n\n\nInstructors\n\n\nNdomassi Tando (NT) - ndomassi.tando@ird.fr\nBertrand Pitollat(BP) - bertrand.pitollat@cirad.fr\nAlexis Dereeper (AD) - alexis.dereeper@ird.fr​\n\n",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//HPC/",
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            "name": "Formations Universitaire",
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            "description": "\nOrganisatrice et responsable du module « cellule épithéliale et cancer » de l’option B2PCR du M2 BCPP (Biologie Cellulaire, Physiologie et Pathologies : Université Paris 5, 11 et 12 (depuis 2010).\nCours et jury M1 et M2R Magistère Européen de Génétique – UE Génétique Moléculaire des Maladies Génétiques (depuis 2011).\n\n",
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            "description": "Co-organisation Atelier Cancéropole Ile de France « Bioinformatique, NGS et Cancer» (avril 2014 et Nov 2014)\n",
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            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils pour analyses de données de métabarcoding 16S. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction au métabarcoding 16S, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de métabarcoding ,\r\n- analyser et visualiser une communauté microbienne à partir de données de métabarcoding 16S",
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                "Professional (initial)",
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                "Life scientists",
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                    "name": "16S Microbial Analysis with mothur",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/16S%20Microbial%20Analysis%20with%20mothur/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Analyze of 16S rRNA sequencing data using the mothur toolsuite in Galaxy\r\n- Using a mock community to assess the error rate of your sequencing experiment\r\n- Visualize sample diversity using Krona and Phinch",
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        {
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            "name": "Comparaison de génomes microbiens",
            "shortName": "Comparaison de génomes microbiens",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n   o Notion de core et pan-génome\r\n   o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n   o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_0622",
                "http://edamontology.org/topic_3299"
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            "keywords": [
                "Comparative genomics"
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                    "name": "INRAE",
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                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 10,
                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T14:13:49.810934Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. \r\nConstruire et évaluer la qualité d’un jeu de données. \r\nSavoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.",
            "hoursPresentations": 3,
            "hoursHandsOn": 3,
            "hoursTotal": 6,
            "personalised": null,
            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/697/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 373,
            "name": "Introduction à la segmentation des nucléoles et extraction de caractéristiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes à l’analyse d’images. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’analyse d’images, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- télécharger des images depuis  un répertoire d’images publiques,- segmenter une image\r\n- extraire les caractéristiques des images",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3383",
                "http://edamontology.org/topic_3382"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
                },
                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 87,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api"
                },
                {
                    "id": 96,
                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 31,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
                }
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            "updated_at": "2024-02-08T11:28:41.024508Z",
            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 134,
                    "name": "Nucleoli segmentation and feature extraction using CellProfiler",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Nucleoli%20segmentation%20and%20feature%20extraction%20using%20CellProfiler/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end, learners would be able to:\r\n- How to download images from a public image repository.\r\n- How to segment cell nuclei using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to segment cell nucleoli using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to extract features for images, nuclei and nucleoli.",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
            "hoursTotal": 3,
            "personalised": null,
            "event_set": []
        },
        {
            "id": 360,
            "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands",
            "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.\r\n\r\nProgramme\r\nVisualiser :\r\n* Maîtriser les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PyMOL.\r\nComprendre :\r\n* Analyser des structures 3D de protéines (RX ou RMN).\r\n* Identifier des homologues avec HHpred.\r\n* Modéliser par prédiction sa protéine d’intérêt avec Alphafold2.\r\nPrédire :\r\n* Savoir calculer des meilleures poses de ligands avec Autodock.\r\n* Prédir et modéliser les mutations in silico.\r\n\r\n- Points forts et limites des différents outils\r\n- ️“hand- on tutorials”\r\n- Plus une session dédiée : «bring your own protein»",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_1317"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "2D/3D",
                "Protein/protein interaction modelisation"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
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                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [],
            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T14:36:41.185563Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (initial)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.",
            "hoursPresentations": 4,
            "hoursHandsOn": 8,
            "hoursTotal": 12,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/585/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/699/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 376,
            "name": "Train-the-Trainer",
            "shortName": "TtT",
            "description": "The programme objective is to give instructors tools and tips for providing an enriching learning experience to trainees, irrespective of topic, and to include best-practice guidance on course and training material development.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=25",
            "is_draft": false,
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            "keywords": [],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/639/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [
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                    "name": "Training",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api"
                }
            ],
            "communities": [],
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            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 4,
                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api"
                },
                {
                    "id": 6,
                    "name": "Elixir-FR",
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                },
                {
                    "id": 63,
                    "name": "TAGC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/TAGC/?format=api"
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            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 29,
                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/961/course/section/152/logo_TtT_MRS_def.png",
            "updated_at": "2024-03-21T15:33:43.289130Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "All"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "By the end of Session 1, participants will be able to:\r\n\r\nList the steps of good instructional design.\r\nDefine cognitive load.\r\nDistinguish between bad and good cognitive load.\r\nClarify why we start with learning outcomes.\r\nGive examples of effective learning strategies.\r\nConnect learning strategies to the cognitive processes they promote.\r\nSelect appropriate learning outcomes within the learning constraints.\r\nAssess your teaching outlook/practices in relation to what you’ve learned.\r\nDesign learning experiences that align with learning outcomes.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 2, participants will be able to:\r\n\r\nDesign a mini-training:\r\nWrite SMART Learning Outcomes \r\nIdentify target audience\r\nDraw a concept map\r\nSelect content\r\nDeliver \r\nProvide and receive targeted feedback\r\nCreate a plan from lesson to session\r\nCreate a plan from session to full course\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 3, participants will be able to:\r\n\r\nDescribe what makes training effective.\r\nDescribe what makes a trainer effective.\r\nIdentify strategies that facilitate active, interactive, and collaborative learning.\r\nList factors of motivation and demotivation.\r\nEvaluate what instructors can do to motivate and avoid demotivating learners.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 4, participants will be able to\r\n\r\nDescribe the differences between formative and summative assessment\r\nExplain why frequent feedback is important\r\nList and describe a few techniques for formative feedback",
            "hoursPresentations": 12,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/607/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 15,
            "name": "IFSBM",
            "shortName": "",
            "description": "\nUFR médecine Paris-Sud (mai 2015). Big data en médecine. Acquisition et analyse des données de haut débit dans le but de détecter des variants génomiques (CGH, exome, génome), étudier les profils d’expression ou le statut épigénétique des cellules (expression array, RNA-seq, ChiP-seq, medip-seq).\n \nUFR médecine Paris-Sud (janvier 2015) Méthodologie en biologie moléculaire et cellulaire et analyse d’article\n\n",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
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            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Autre (Diplôme universitaire, école d'ingénieur ...)"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [],
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            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [],
            "organisedByTeams": [],
            "logo_url": "",
            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
            "audienceTypes": [],
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