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            "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.",
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            "description": "This course offers an introduction to metabarcoding analyses at two different levels/steps: bioinformatics with FROGS pipeline in the Galaxy environment, biostatistics with PhyloSeq R package. This includes preprocessing, clustering and OTU picking, taxonomic assignation, estimation of diversity, visualization of statistics results.\r\nPrerequisites\r\nGalaxy, R knowledge\r\n\r\nProgram\r\nIntroduction to metagenomics and metabarcoding\r\nPre-processing, Clustering, taxonomic affiliation (FROGS)\r\nHandling and visualizing OTU table using PhyloSeq R package (PhyloSeq)\r\n\r\n\r\nLearning objectives\r\nManipulate tools available for metabarcoding analysis\r\nStudy sample diversity by using NGS and post-NGS analysis tools\r\nVisualize diversity metrics in metabarcoding approach​\r\n\r\n\r\nInstructors\r\nJulie Orjuela - julie.orjuela@ird.fr\r\nFlorentin Constancias - florentin.constancias@cirad.fr\r\nAlexis Dereeper - alexis.dereeper@ird.fr",
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            "name": "InSilicoDb Analysis Training",
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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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            "name": "Advanced Python",
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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",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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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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            "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",
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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": "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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                "NGS Data Analysis",
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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 méthodes de base à utiliser pour mener une analyse de séquences\r\n- Savoir exploiter les ressources bioinformatiques publiques\r\n- Savoir utiliser les logiciels d'alignement, de recherche d'homologie, d'annotation de gènes et de protéines",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyse-bioinformatique-sequences-nucleiques-proteiques?axe=161",
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            "name": "Command line inititation",
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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",
            "homepage": "http://www.pf-bird.univ-nantes.fr/training/",
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        {
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            "name": "FAIR_bioinfo_@_AuBi",
            "shortName": "FAIR_bioinfo",
            "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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