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Content-Type: application/json
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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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                "http://edamontology.org/topic_3068",
                "http://edamontology.org/topic_0091",
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            "keywords": [
                "Methodology",
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            "accessConditions": "Having an account on Mesocentre Clermont Auvergne Infrastructure",
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                    "name": "University Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
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        {
            "id": 67,
            "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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                "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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            "name": "SHORT-READ ALIGNMENT AND SMALL SIZE VARIANTS CALLING",
            "shortName": "",
            "description": "This training session, organized jointly with the Sigenae platform, is designed to introduce NGS data, in particular Illumina Solexa technologies with command line. You will discover the new sequence formats, the assembly formats and the known biases of these technologies. You will use mapping on reference genome software, polymorphisms detection with the GATK pipeline and alignment visualization software.\r\n\r\nThis training is focused on the practice. It consists of modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nDay 1 (09:00 am to 12:30 am): Fastq format / Sequence quality. Read mapping.\r\nDay 1 (14:00 pm to 17:00 pm): SAM format. Visualisation.\r\nDay 2 (09:00 am to 17:00 am): Variant calling. VCF format. Variant annotation (SNPeff / SNPsift).\r\n \r\nThe session will take place in the room ‘salle de formation’ at INRAE center of Toulouse-Auzeville.\r\n\r\nPrerequisites: ability to use a Unix environment (see Unix training) and Cluster (see Cluster training).\r\n \r\nTool box: FastQC, BWA, Samtools, Picard tools, GATK, SnpSift / SnpEff, IGV.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/alignment-and-small-size-variants-calling/",
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            "costs": [
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
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                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_2885"
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                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
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        {
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            "name": "Formation universitaire",
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            "description": "LABGeM's researchers are involved in different training programs in collaboration with :\nthe University of Paris Saclay: master GENIOMHE, master MSSB, master NRBCe\nthe University Denis Diderot: master M2BI\nthe University Paris Descartes: master IMVI\nthe Institut Pasteur: Training ‘Analyse des génomes’\n",
            "homepage": "https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/university-trainings/",
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        {
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            "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 1/4 : Banques de données et Blast",
            "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 1 sont :\r\n- Découvrir différentes banques de données de séquences généralistes\r\n- Savoir interroger les banques de données et réaliser des requêtes pertinentes\r\n- Comprendre la structure des données\r\n- Savoir utiliser de manière optimale le logiciel Blast en fonction de l'application visée (ex : recherche d’homologie, prédiction de gènes…)\r\n- Etre capable d'analyser un résultat avec un regard critique",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "Multiple sequence alignment",
                "Databases and information systems"
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                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
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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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            "name": "Formation continue INRA",
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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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            "name": "Analyse protéomique à haut débit, interprétation des données, ESBS / TPS, Strasbourg Illkirch",
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            "name": "Analyse de données métagénomiques 16S",
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            "description": "\n\n\n\n\n\n\n\nObjectifs\nCette formation est dédiée à l'analyse de données de type \"métagénomique amplicon\" issues des technolo-gies de séquençage 454 et Illumina. La formation couvre les grandes étapes d'un pipeline d'analyse bioinformatique sous Galaxy (FROGS) pour transformer les séquences en tables d'abondances puis présente des outils statistiques sous R (phyloseq) qui permettent de décrire et comparer les échantillons à partir de ces tables.\n\n \nProgramme\n\nJours 1 et 2 : Analyses Bioinformatiques sous Galaxy\nIntroduction générale\nBrefs rappels sur l'environnement Galaxy\nPrésentation des données issues des différentes technologies de séquençage\nPrétraitement des données\nClustering des séquences, construction des OTUs\nDétection de chimères\nAnnotation taxonomique\nFiltrage des données de comptages\nOutils de visualisation\nConstruction de workflow et configuration de FROGS\nLimite des données et des méthodes \nJour 3 et 4 :  Analyses Statistiques sous Rstudio\nIntroduction générale\nImport, manipulation et visualisation des données\nMesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\nOrdination et réduction de dimension : MDS\nClustering et Heatmap\nComparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis\n▫ Introduction générale\n▫ Brefs rappels sur l'environnement Galaxy\n▫ Présentation des données issues des différentes technologies de séquençage ▫ Prétraitement des données\n▫ Clustering des séquences, construction des OTUs\n▫ Détection de chimères\n▫ Annotation taxonomique\n▫ Filtrage des données de comptages\n▫ Outils de visualisation\n▫ Construction de workflow et configuration de FROGS\n▫ Limite des données et des méthodes\n\n\n\n\n\nJour 3 : Analyses Statistiques sous Rstudio\n\n\t▫  Introduction générale\n\t\n\n\t▫  Import et manipulation des données\n\t\n\n\t▫  Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\n\t\n\n\t▫  Ordination et réduction de dimension : MDS\n\t\n\n\t▫  Clustering et Heatmap\n\t\n\n\t▫  Comparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis \n\t\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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            "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)",
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            "name": "Bioinformatique pour le traitement de données de séquençage (NGS) : analyse de transcriptome",
            "shortName": "",
            "description": "OBJECTIFS\r\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit\r\n- Comprendre les résultats obtenus, les paramètres et leurs impacts sur les analyses\r\n- Savoir choisir et utiliser les principaux outils d'analyse\r\n- Être autonome pour utiliser un pipeline d'analyse\r\n- Savoir manipuler les fichiers de séquences : préparation et filtration\r\n- Savoir évaluer la qualité des données\r\n- Savoir analyser les résultats avec ou sans génome de référence\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\r\n- Notions du système linux et des lignes de commande\r\n- Niveau master \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Linux : commandes de base\r\n- Les données NGS : fichiers, manipulation de base, nettoyage\r\n- Mapping : principaux outils et pratique\r\n- Transcriptomique :\r\n. analyse de RNA-seq : expression différentielle des gènes / des ARNs (comptage et DESeq2) ; comparaison d'échantillons issus de conditions différentes\r\n. post-analyse : analyse GO, interrogation bases de connaissances (ex : KEGG), création de graphique (en R)\r\n. analyse couplée transcriptome / traductome",
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        {
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            "name": "Analyse de gènes différentiellement à partir de données RNAseq et sous l'environnement Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "La formation s’adresse à un public de biologistes et de bio-informaticiens désireux de faire leur premiers pas sous Galaxy et de maîtriser l’analyse d’expression différentielle de gènes à partir de données RNAseq.\nL'analyse d’expression différentielle des gènes entre deux conditions expérimentales est réalisée avec la suite d’outils DESeq que nous avons interfacé pour l’environnement Galaxy.  Cette formation alterne des présentations des méthodes, concepts et outils du RNAseq avec des tutoriels pratiques durant lesquels vous utiliserez les outils bio-informatiques du serveur Galaxy de la plate-forme eBio.\n",
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                "NGS Data Analysis",
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                "Galaxy"
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        {
            "id": 106,
            "name": "Infrastructure informatique distribuée de France Grilles: Grilles et Cloud",
            "shortName": "",
            "description": "",
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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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            "learningOutcomes": "A 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\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.",
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        {
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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 DNASeq",
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        {
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            "name": "Python scripts for bioinformatics and Linux",
            "shortName": "Scripts en Python pour la bioinformatique et environnement Linux",
            "description": "OBJECTIFS\r\n- Connaître les principes et les avantages du système Linux\r\n- Connaître et savoir utiliser les commandes de base permettant de lancer des programmes sous Linux\r\n- Comprendre et savoir lancer des scripts\r\n- Être capable d'écrire des scripts en Python\r\n- Acquérir de l'autonomie pour effectuer des analyses bioinformatiques qui combinent plusieurs outils \r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoires, etc. \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Linux : lignes de commandes, principales commandes, redirection\r\n- Lancer, créer et modifier des scripts\r\n- Notions de variables, de boucles, de choix\r\n- Programmation de scripts : utilisation de paramètres et de variables, combinaison d'outils et de logiciels, écriture des résultats dans un ou plusieurs fichiers\r\n- Création d'un pipeline d'outils",
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                "Linux",
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