Handles creating, reading and updating training events.

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Content-Type: application/json
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            "name": "RNAseq de novo assembly",
            "shortName": "",
            "description": "This training session has been designed to give you an overview of the methods and tools used to de novo assemble transcriptomic short reads. You will learn how to pre-process your raw data (fastq files), how an assembler works and how to use it. Finally you will learn how to assess the quality of your assemblies in order to choose the best one. Organized jointly by the Sigenae and bioinfo genotoul platforms.\n",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/rnaseq-de-novo-assembly-2/",
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                "NGS Data Analysis",
                "Analysis of RNAseq data",
                "Transcript and transcript variant analysis",
                "Transcriptomics (RNA-seq)",
                "Sequence annotation"
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            "accessConditions": "You need to register (via the website) and pay 165 euros a day for academic and 550 euros a day for a private.\n",
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        {
            "id": 357,
            "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse",
            "shortName": "Introduction à tidyverse",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "R Language",
                "Tidyverse"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nutiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\nlire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\nmanipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\nmettre en forme et pivoter les tables de données",
            "hoursPresentations": 2,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/782/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 213,
            "name": "Analyse bioinformatique de données RNA-Seq sous Galaxy",
            "shortName": "",
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        {
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            "name": "Single-Cell : Transcriptomics, Spatial and Long reads",
            "shortName": "SincellTE",
            "description": "This workshop focuses on the large-scale study of heterogeneity across individual cells from a genomic, transcriptomic and epigenomic point of view. New technological developments enable the characterization of molecular information at a single cell resolution for large numbers of cells. The high dimensional omics data that these technologies produce raise novel methodological challenges for the analysis. In this regard, dedicated bioinformatics and statistical methods have been developed in order to extract robust information.\r\n\r\nThe workshop aims to provide such methods for engineers and researchers directly involved in functional genomics projects making use of single-cell technologies. A wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics.\r\n\r\nA wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics.\r\n\r\nRequirements : Participants must have prior experience on NGS data analysis  with everyday use of R and good knowledge of Unix command line. Before the training, participants will be asked to familiarize themselves with the processing and primary analyses steps of scRNA-seq datasets with provided pedagogic material.\r\n\r\nIt is not necessary to have personal single-cell data to analyse.",
            "homepage": "",
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            "prerequisites": [
                "Master",
                "Autre (Diplôme universitaire, école d'ingénieur ...)"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Participants must have prior experience on NGS data analysis with everyday use of R and/or Python and good knowledge of Unix command line. Before the training, participants are advised to familiarize themselves with the processing and primary analyses steps of scRNA-seq datasets. \r\nIt is not necessary to have personal single-cell data to analyse.",
            "maxParticipants": 30,
            "contacts": [],
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                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
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                "Biologists",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/405/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/422/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/177/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/606/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 329,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses ADN (sous Galaxy)- version 2023",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\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\n\r\nLes objectifs du module Analyses ADN sont :\r\n- Apprendre à manipuler des données de séquençage d’ADN\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et du nettoyage des lectures\r\n- Présenter les méthodes et outils d'alignement\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et des alignements sur une référence\r\n- Introduction à l’assemblage des lectures sans référence\r\n- Utiliser la plateforme Galaxy pour ces analyses",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
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            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/763/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
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                {
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                    "name": "University of Lille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20of%20Lille/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "INSERM",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "CNRS",
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                }
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                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
                }
            ],
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            "updated_at": "2024-12-09T17:41:21.839622Z",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/673/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3316"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Preregistration required using: https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/preinscription",
            "maxParticipants": 18,
            "contacts": [],
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            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 65,
                    "name": "SBR - Roscoff Marine Station",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SBR%20-%20Roscoff%20Marine%20Station/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
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                    "name": "ABiMS",
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        {
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            "name": "Introduction aux bonnes pratiques pour des analyses reproductibles",
            "shortName": "Good practices for better reproducibility of analyses",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nL’objectif de cette formation est d’initier les apprenants aux bonnes pratiques pour la reproductibilité des analyses. Ils apprendront à rédiger des rapports d’analyse en R Markdown et à les déposer sur un dépôt GitHub. Les principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables) et les bases de la rédaction de PGD (plans de gestion de données) seront également présentés. Durant la formation, nous utiliserons RStudio et GitHub.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrincipes et enjeux de la recherche reproductible\r\nUtilisation de GitHub\r\nGestion des versions d’un document\r\nRédaction de document computationnel\r\nPartage d’un rapport avec ses collaborateurs\r\nPrincipes FAIR et PGD",
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "learningOutcomes": "L’objectif de cette formation est d’initier les apprenants aux bonnes pratiques pour la reproductibilité des analyses. Ils apprendront à rédiger des rapports d’analyse en R Markdown et à les déposer sur un dépôt GitHub. Les principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables) et les bases de la rédaction de PGD (plans de gestion de données) seront également présentés. Durant la formation, nous utiliserons RStudio et GitHub.",
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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",
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            "name": "DU \"séquençage haut débit et maladies génétiques\"",
            "shortName": "",
            "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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        {
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            "name": "NGS et Cancer (Canceropôle) : Analyse A-RNASeq",
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            "name": "Introduction to the use of a computing cluster",
            "shortName": "",
            "description": "Knowledge of the concepts and best practices for using the computing resources of the mesocenter cluster Clermont Auvergne in a bioinformatics context.\r\nBecome familiar with the work environment of the computing cluster, become autonomous in the use of its resources and learn to use a scheduler. \r\nPresentation of the resources accessible on the cluster (computing nodes, storage spaces, tools).\r\nConcept of jobs, queues and parallel computing.\r\nJob management (submission, follow-up, deletion).",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/",
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            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
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            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats"
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Have an account on the Mesocentre UCA computing cluster (make a request if necessary on the site https://hub.mesocentre.uca.fr)\r\nAlternation of theoretical courses and practical work.\r\nCOME WITH A LAPTOP with an operational Eduroam connection.\r\nThe training is in French.",
            "maxParticipants": 10,
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                    "name": "UMR 454 MEDIS INRA-Université Clermont Auvergne",
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        {
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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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                "Phylogeny",
                "Evolution and Phylogeny",
                "Molecular evolution",
                "Speciation dating",
                "Tree of Life",
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                "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.",
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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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            "name": "Analyse des données RNA-Seq sous l’environnement Galaxy",
            "shortName": "Analyse des données RNA-Seq sous l’environnement Galaxy",
            "description": "Introduction à l'analyse des données RNA-Seq sous l’environnement Galaxy",
            "homepage": "http://www.prabi.fr/spip.php?article274",
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            "name": "Formations Universitaire",
            "shortName": "",
            "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",
            "homepage": "http://www.france-bioinformatique.fr",
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            "name": "Bioinformatique, NGS et Cancer",
            "shortName": "",
            "description": "Co-organisation Atelier Cancéropole Ile de France « Bioinformatique, NGS et Cancer» (avril 2014 et Nov 2014)\n",
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            "name": "Formation interne pipeline DEVA detection de variants par NGS",
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            "name": "Analyse primaire de données issues de  séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
            "shortName": "",
            "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",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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