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            "description": "Interrogating public and private gene expression datasets for bio-medical researchers. This workshop will you  teach about two subjects: 1- Genomics data management for the lab (efficiently store and make accessible microarray and NGS data), 2- Interrogation of your expression data and comparison and combination of your data with public data.\n",
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            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nconnaître les éléments avancés du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches complexes visant à extraire et re-formater des données issues de fichiers textes,\r\ndans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nFonctions\r\nExpressions régulières\r\nGestion des erreurs\r\nBiopython\r\nQuelques modules de bioinformatique\r\nRéalisation de programmes et de Notebooks Jupyter\r\nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences",
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            "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun / shotgun metagenomics",
            "shortName": "Shotgun metagenomics",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nIntroduction générale sur les données métagénomiques\r\nAssignation taxonomique\r\nNettoyage des données brutes\r\nAssemblage / Binning\r\nPrédiction de gènes procaryotes\r\nAnnotation fonctionnelle\r\nConclusion, limites des méthodes",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.",
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            "name": "Genopole Autumn School",
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            "description": "Cette formation est dédiée aux chercheurs, ingénieurs et doctorants et dispensée en anglais par des experts internationaux de la génomique.\r\nLes points forts de la formation :\r\n\r\n    Des sessions de formation pratiques aux outils d’analyse génomique\r\n    Des experts des grands centres nationaux et internationaux (Université d’Evry – Paris-Saclay, Inrae, CEA, CNRS, Université du Luxembourg, EMBL-EBI)\r\n    Format résidentiel tout inclus dans un cadre accueillant et propice au networking\r\n    Effectif limité à 15 participants pour une qualité optimale des sessions pratiques\r\n    Formation éligible à la prise en charge employeurs ou OPCO",
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            "name": "Traitements bioinfo RNA-seq ",
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            "description": "\nObjectifs\n\nConnaitre les concepts et méthodes bioinformatiques utilisées pour l’analyse de données RNA-Seq eucaryote et procaryote.\n\n \nProgramme\n\nThéorie\nBases biologiques des études d’expression\nSéquençage NGS et RNA-Seq, présentation des différents types de séquenceurs\nMéthodes d’alignements spécifiques au RNA-Seq\nReconstruction de transcrits\nAssemblage de novo de transcriptomes\nQuantification\n \nPratique\nTP sur des données de type euraryote\nContrôle qualité\nNettoyage des données\nAlignement sur un génome de référence et épissage\nVisualisation de l’alignement\nDécouverte de nouveaux transcrits\nObtention d’un tableau de comptage\n \nLien avec d'autres modules \nL'analyse statistique des résultats du type d’analyses bioinformatiques effectuées dans ce module est traitée dans le module 16 [Stats & RNA-seq.\n",
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            "description": "Introduction aux bonnes pratiques en bio-informatique afin de pérenniser son travail de recherche.\r\n\r\nCette formation permet de découvrir les bonnes pratiques dans le cadre d’un travail nécessitant des approches programmatiques (statistiques, programmation d’outils, analyses de données biologiques). Elle s’inscrit aussi dans l’aspect science-ouverte afin de rendre plus facilement disponible et pérenne le travail bio-informatique. Après une introduction aux pratiques FAIR axées notamment sur les notions de reproductibilité et de répétabilité du code, plusieurs approches seront abordées: les bonnes pratiques de partage et gestion des versions des outils utilisés ; la gestion des environnements de travail (conda, docker, singularity) ; découverte du gestionnaire de workflow Snakemake : et enfin la documentation du code avec Rmarkdown et Jupyter.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/actualites/pratiques-fair-en-bioinformatique-pour-des-analyses-reproductibles",
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            "description": "Objectives :\n    Knowing the principles and advantages of the Linux system\n    Knowing how to use the main bash commands\n    Knowing how to launch programs with arguments\n    Acquiring autonomy to perform bioinformatics analysis on the command line.\n",
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            "description": "Bilille propose des formations en partenariat avec CNRS Formation Entreprises à destination des chercheur-euse-s, enseignant-e-s-chercheur-euse-s, ingénieur-e-s, technicien-ne-s en biologie et médecine. \r\n\r\nObjectifs :\r\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit (NGS)\r\n- Comprendre les paramètres des méthodes et leur impact sur les résultats\r\n- Apprendre à identifier les outils d'analyse en fonction du jeu de données\r\n- Être autonome pour analyser des données dans un gestionnaire de workflow comme Galaxy\r\n- Savoir manipuler les fichiers de lecture de séquençage : extraction, préparation, filtrage / nettoyage\r\n- Savoir évaluer la qualité des données de séquençage\r\n- Savoir analyser des données de séquençage de génomes (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental\r\n- Savoir analyser des données de RNA-seq (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/pipelines-et-methodes-bioinformatiques-pour-analyse-de-donnees-de-sequencage",
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 4/6 : Analyses ChIP-seq - version 2020",
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            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 4 sont :\r\n- Savoir détecter les pics et obtenir un signal\r\n- Comprendre les différentes structures de données\r\n- Savoir effectuer les contrôles qualité\r\n- Savoir effectuer une analyse d’enrichissement de motifs\r\n- Etre capable de préparer ses résultats pour leur annotation\r\n- Comprendre comment croiser plusieurs résultats de ChIP-seq",
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        {
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            "name": "Initiation à la plateforme web GALAXY : L’analyse de données biologiques pour tous !",
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            "description": "Présentation\nL’analyse des données biologiques nécessite de plus en plus l’utilisation de ressources et d’environnements informatiques difficiles à maîtriser pour le biologiste.\nCette formation présente et décompose l’utilisation de l’environnement Galaxy.\nEn se basant sur une plateforme web, comme c’est la cas avec Mobyle, cet environnement propose une nouvelle approche pour rendre l’analyse biologique plus aisée pour les non- informaticiens.\nObjectifs \nPrise en main de l’environnement Galaxy et des différentes fonctionnalités proposées.\nOrganisation pédagogique \nLa formation comprendra un exposé théorique avec démonstrations pratiques complété par une rapide application sur la manipulation de données de régions génomiques.\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes et bio-informaticiens possédant des compétences en développement bio-informatique souhaitant intégrer des outils dans le portail web Galaxy.\nPré-requis\nAucun.\n",
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            "description": "Bioanalyse, analyse de séquences (alignement, blast), bases de données, analyse de NGS via galaxy (Chi-Seq, RNA-seq).\nFouille de texte et de données pour l'analyse de promoteurs et la construction de réseaux biologiques (réseau RULBI). Forme une dizaine de personnes par session.\n \n",
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