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{ "count": 388, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=220&ordering=-costs", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=180&ordering=-costs", "results": [ { "id": 356, "name": "Advanced Python", "shortName": "Advanced Python", "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Python Language" ], "prerequisites": [ "Python - basic knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": "2024-01-18T13:17:08.789820Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Advanced", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A 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", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/575/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/788/?format=api" ] }, { "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "R Language", "Tidyverse" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": "2024-01-18T13:15:41.633863Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "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, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/700/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/579/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/782/?format=api" ] }, { "id": 358, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3170", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_0102" ], "keywords": [ "Gene expression differential analysis", "RNA-seq", "Transcriptomics" ], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": "2025-01-23T15:20:05.977558Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "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.", "hoursPresentations": 6, "hoursHandsOn": 12, "hoursTotal": 18, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/583/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/779/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/690/?format=api" ] }, { "id": 359, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3299", "http://edamontology.org/topic_0622" ], "keywords": [ "Comparative genomics" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/584/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/696/?format=api" ] }, { "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" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "id": 88, "name": "BioinfOmics", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api" } ], "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", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/783/?format=api" ] }, { "id": 361, "name": "Initiation à Linux / Introduction to Linux", "shortName": "Initiation à Linux", "description": "Objectifs pédagogiques\r\nÀ l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.\r\n\r\nProgramme\r\n* Connexion (ssh) et transferts de fichiers (scp, rsync)\r\n* Interfaces graphiques (Gnome, KDE) / émulateurs\r\n* Aide en ligne\r\n* Utilisation du shell : le rappel des commandes, l’historique, la complétion\r\n* Système de fichiers : arborescence et chemin d’accès, le répertoire d’accueil…\r\n* Gestion des fichiers et des répertoires\r\n* Principe de protection : les attributs sur les fichiers, les droits d’accès", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Linux" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": "2024-01-18T14:43:04.391836Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "À l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 5, "hoursTotal": 6, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/586/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/781/?format=api" ] }, { "id": 362, "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées", "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3170", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3308" ], "keywords": [ "Statistical differential analysis", "RNA-seq" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": "2024-01-18T14:50:06.093352Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Objectifs pédagogiques :\r\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\nRéaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.", "hoursPresentations": 4, "hoursHandsOn": 8, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/786/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/587/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/695/?format=api" ] }, { "id": 363, "name": "Introduction au text-mining avec AlvisNLP", "shortName": "Introduction to text-mining with AlvisNLP", "description": "Objectifs pédagogiques\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées\r\n\r\nProgramme\r\n* Présentation du text-mining et de la Reconnaissance des Entités Nommées (REN)\r\n* Travaux Pratiques sur des techniques de REN en utilisant AlvisNLP\r\n* Projection de lexiques\r\n* Application de patrons\r\n* Apprentissage automatique", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3474", "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Text mining" ], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": "2024-01-18T14:56:19.822106Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists", "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées", "hoursPresentations": 5, "hoursHandsOn": 7, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/588/?format=api" ] }, { "id": 375, "name": "RNASeq Analysis", "shortName": "RNASeq Analysis", "description": "Objectives\r\n- Understand the key steps in RNASeq data analysis for a differential expression study\r\n- Know how to perform command-line analysis using Snakemake.\r\n\r\nPedagogical Content\r\nDay 1\r\n- Principle of RNASeq technology: objectives and experimental design.\r\n- Data quality assessment (FastQC, MultiQC).\r\n- Sequence alignment to a reference genome (STAR).\r\n\r\nDay 2\r\n- Differential gene expression analysis (HTSeqCount, DESeq2).\r\n- Functional annotation (GO, Kegg).\r\n- Using the Snakemake workflow system.\r\n- Comparison between RNASeq and 3’SRP methods.\r\n\r\nThe theoretical part is followed by a pipeline run step-by-step on a test dataset. \r\nIt will be possible to start an analysis on your own data.", "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/rnaseq/", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "- Be comfortable with basic Linux commands or have completed the training course “Introduction to the command-line interface.”\r\n- Be familiar with the use of a computing cluster, conda/mamba et snakemake or have completed the training course “Best practices in bioinformatics.”", "maxParticipants": 12, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 16, "name": "BiRD", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api" } ], "logo_url": "https://bird.univ-nantes.io/website/images/logo/logo.svg", "updated_at": "2026-03-02T16:30:29.225935Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists", "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 7, "hoursHandsOn": 7, "hoursTotal": 14, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/746/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/603/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/640/?format=api" ] }, { "id": 384, "name": "EBAII - Ecole de Bioinformatique niveau intermédiaire", "shortName": "EBAII N2", "description": "Objectifs: L’école s’articulera autour de trois ateliers thématiques en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq, variants DNA-seq), et abordera la visualisation et l’intégration des données. \r\n\r\nEnvironnement de travail: L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation de commandes en ligne (terminal Linux) et du langage R. \r\n\r\nPrérequis: Les candidats doivent avoir acquis les compétences enseignées durant l’école de niveau débutant: un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3391", "http://edamontology.org/topic_3366", "http://edamontology.org/topic_0092", "http://edamontology.org/topic_3168", "http://edamontology.org/topic_0091" ], "keywords": [ "Biostatistics", "Sequence analysis", "NGS Sequencing Data Analysis" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS) avec un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://www.sb-roscoff.fr/sites/www.sb-roscoff.fr/files/styles/large/public/images/station-biologique-roscoff-roscoff-4404.jpg", "updated_at": "2024-12-05T07:33:48.573507Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [ "Biologists" ], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/644/?format=api" ] }, { "id": 386, "name": "Interactive Online Companionship - R formation", "shortName": "IOC - R", "description": "InforBio offers online bioinformatics training tailored to the needs of research labs, with small group sessions to ensure personalized learning. Our program is designed to help you acquire key skills for independent data analysis.\r\n\r\nWe offer a comprehensive 6-month program, including a post-training feedback session to support practical application.\r\n\r\nTraining Program\r\nR Training (January to March 2025) – 10 sessions of 2.5 hours – €800 for academics\r\nThis course covers the basics of R: data organization and filtering, basic statistical analyses, and creating publication-ready graphics. The goal is to make you self-sufficient in using R for your own analyses.\r\n\r\n\r\nKey Highlights:\r\nSmall group sessions for interactive and personalized learning.\r\nTailored feedback on your own data to reinforce the learning process.\r\nLimited spots available, registration is now open.", "homepage": "https://inforbio.github.io/ioc_r_scrnaseq.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "none" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 16, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/809/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 18, "name": "IBiSA", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IBiSA/?format=api" }, { "id": 19, "name": "Sorbonne Université", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Sorbonne%20Universit%C3%A9/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://github.com/InforBio/InforBio.github.io/blob/main/images/logoInforBio_fond_blanc.png?raw=true", "updated_at": "2024-12-10T08:59:06.862553Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 25, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/663/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/730/?format=api" ] }, { "id": 387, "name": "Interactive Online Companionship - SingleCell RNAseq Analysis with R Seurat", "shortName": "IOC - SingleCell", "description": "InforBio offers online bioinformatics training tailored to the needs of research labs, with small group sessions to ensure personalized learning. Our program is designed to help you acquire key skills for independent data analysis.\r\n\r\nWe offer a comprehensive 3-month program, including a post-training feedback session to support practical application.\r\n\r\nAnalyse de données scRNAseq (avril à juin 2025) – 10 sessions de 2h30 – 2000 € Apprenez à analyser des données de séquençage ARN en cellules uniques grâce à des cas pratiques.Vous travaillerez d’abord sur un jeu de données fourni, puis sur vos propres données, avec un retour personnalisé sur votre projet. Cette formation requiert une bonne maîtrise de R.\r\n\r\nKey Highlights:\r\nSmall group sessions for interactive and personalized learning.\r\nTailored feedback on your own data to reinforce the learning process.\r\nLimited spots available, registration is now open.", "homepage": "https://inforbio.github.io/ioc_r_scrnaseq.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [ "Single-Cell Analysis" ], "prerequisites": [ "R programming" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Followed R training or equivalent level", "maxParticipants": 6, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/809/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 18, "name": "IBiSA", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IBiSA/?format=api" }, { "id": 19, "name": "Sorbonne Université", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Sorbonne%20Universit%C3%A9/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://github.com/InforBio/InforBio.github.io/blob/main/images/logoInforBio_fond_blanc.png?raw=true", "updated_at": "2025-09-11T14:25:26.499365Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 25, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/665/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/729/?format=api" ] }, { "id": 392, "name": "Introduction au language R / Introduction to R langage", "shortName": "Introduction to R langage", "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du langage R et ses principes. Ils seront capables de les appliquer pour effectuer des calculs ou des représentations graphiques simples. Ils seront de plus autonomes pour manipuler leurs tableaux de données.\r\nAttention : ce module n’est ni un module de statistique, ni un module d’analyse statistique des données.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Structures et manipulation de données\r\n* Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…)\r\n* Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot)", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "R Language" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": "2025-01-23T14:09:34.394672Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/684/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/777/?format=api" ] }, { "id": 393, "name": "Pandas : gérer, analyser, visualiser vos données efficacement", "shortName": "", "description": "Les objectifs de cette formation sont :\r\n- Importer, exporter, gérer, analyser des données tabulaires\r\n- Calculer des données dérivées\r\n- Combiner et interroger des données complexes\r\n- Calculer des statistiques descriptives des données\r\n- Visualiser et synthétiser les données sous formes graphiques", "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/python-et-module-pandas-pour-gerer-et-analyser-donnees?mc=Pandas", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091" ], "keywords": [ "Python Language" ], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire, organisation des données\r\n- Connaissance de base de la programmation en Python (activité régulière d'écriture de scripts en Python)\r\n- Maitrise d'un environnement de développement ou éditeur de programmes/scripts", "maxParticipants": 12, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/528/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 6, "name": "CNRS formation entreprise", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 7, "name": "ATGC", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api" } ], "logo_url": "http://www.atgc-montpellier.fr/pictures/ATGClogo.svg", "updated_at": "2025-02-11T08:32:41.454179Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Jour 1\r\nMatin :\r\n- Initiation Pandas, structures de données Series et DataFrame, chargement de données à partir de fichiers de données tabulaires\r\nAprès-midi :\r\n- Requêtes et outils de sélection\r\n\r\nJour 2\r\nMatin :\r\n- Fusion, concaténation, jointure de tables, regroupement de sous-ensembles\r\nAprès-midi :\r\n- Indexation simple et multiple, réindexation, export et sauvegarde\r\n\r\nJour 3\r\nMatin :\r\n- Visualisation et réalisation de graphiques\r\nAprès-midi :\r\n- Analyse de données des participants", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": 21, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/702/?format=api" ] }, { "id": 398, "name": "Practical session REPET", "shortName": "REPET", "description": "How to use REPET for de novo TE annotation", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0798", "http://edamontology.org/topic_0780", "http://edamontology.org/topic_0091" ], "keywords": [], "prerequisites": [ "none" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Public", "maxParticipants": null, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/131/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 39, "name": "URGI - US1164", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/URGI%20-%20US1164/?format=api" }, { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 26, "name": "URGI", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/URGI/?format=api" } ], "logo_url": "https://urgi.versailles.inra.fr/extension/inra/design/urgi/images/logoURGI_res72_2-82X1-98.png", "updated_at": "2025-09-12T12:48:41.366810Z", "audienceTypes": [ "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "All" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": false, "event_set": [] }, { "id": 399, "name": "Interactive Online Companionship - R formation 2026", "shortName": "IOC - R", "description": "Introduction R for data science (November 2025 to January 2026) – 10 sessions of 3 hours – €800\r\n\r\nThis course covers the basics of R, data organization and filtering, basic statistics, and creation of publication-ready graphics. The goal is to make you self-sufficient in using R for your own analyses.\r\n\r\n\r\nKey Highlights:\r\n\r\nSmall group sessions for interactive and personalized learning.\r\nHybrid mode with 3 in-person sessions and 7 remote sessions.\r\nHands-on practice with an individualized project presented at the end of each training course.\r\nTailored feedback on your own data.\r\nLimited spots available, registration is now open.", "homepage": "https://inforbio.github.io/ioc_r_scrnaseq.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "none" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 16, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/809/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 18, "name": "IBiSA", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IBiSA/?format=api" }, { "id": 19, "name": "Sorbonne Université", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Sorbonne%20Universit%C3%A9/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://github.com/InforBio/InforBio.github.io/blob/main/images/logoInforBio_fond_blanc.png?raw=true", "updated_at": "2025-09-11T14:23:22.054252Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 30, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 400, "name": "Interactive Online Companionship - SingleCell RNAseq Analysis with R Seurat 2026", "shortName": "IOC - SingleCell", "description": "InforBio offers online bioinformatics training tailored to the needs of research labs, with small group sessions to ensure personalized learning. Our program is designed to help you acquire key skills for independent data analysis.\r\n\r\nWe offer a comprehensive 3-month program, including a post-training feedback session to support practical application.\r\n\r\nscRNAseq Data Analysis (March to June 2026) – 10 sessions of 3 hours – €2000\r\n\r\nLearn how to analyze single-cell RNA sequencing data through practical examples. You’ll work on a provided dataset and receive personalized feedback on your own projects. This training requires a proficiency in R.\r\n\r\nKey Highlights:\r\n\r\nSmall group sessions for interactive and personalized learning.\r\nHybrid mode with 3 in-person sessions and 7 remote sessions.\r\nHands-on practice with an individualized project presented at the end of each training course.\r\nTailored feedback on your own data.\r\nLimited spots available, registration is now open.", "homepage": "https://inforbio.github.io/ioc_r_scrnaseq.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [ "Single-Cell Analysis" ], "prerequisites": [ "R programming" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Followed R training or equivalent level", "maxParticipants": 6, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/809/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 18, "name": "IBiSA", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IBiSA/?format=api" }, { "id": 19, "name": "Sorbonne Université", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Sorbonne%20Universit%C3%A9/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://github.com/InforBio/InforBio.github.io/blob/main/images/logoInforBio_fond_blanc.png?raw=true", "updated_at": "2025-09-11T14:25:40.282013Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 30, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 405, "name": "Annotation et comparaison de génomes bactériens", "shortName": "Annotation et comparaison de génomes bactériens", "description": "Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour annoter automatiquement et comparer un jeu de données de génomes bactériens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données publiques. Évaluer la qualité et annoter automatiquement un jeu de données. Savoir mettre en oeuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme :\r\n\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n Téléchargement de données publiques\r\n Evaluation de la qualité d’un jeu de données\r\n\r\n* Principes et mise en œuvre d’une annotation automatique d’un génome bactérien\r\n\r\n * Caractérisation de la diversité génomique\r\n\r\n * Construction de pangénomes\r\n\r\n * Analyse des résultats :\r\n Résultats et métriques d’un pangénome\r\n Notions élémentaires de phylogénomique\r\n Visualisation et interprétation des résultats\r\n\r\n * Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep, Quast, Bakta et PPanGGOLiN sous Galaxy.", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3299", "http://edamontology.org/topic_0797", "http://edamontology.org/topic_0622" ], "keywords": [ "Genome annotation", "Comparative genomics" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": "2026-02-12T10:45:53.661422Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour annoter automatiquement et comparer un jeu de données de génomes bactériens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données publiques. Évaluer la qualité et annoter automatiquement un jeu de données. Savoir mettre en oeuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.", "hoursPresentations": 6, "hoursHandsOn": 6, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/791/?format=api" ] }, { "id": 406, "name": "Analyse de données de métabarcoding", "shortName": "Métabarcoding", "description": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données de type “metabarcoding” issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous aborderons les différentes étapes bioinformatiques nécessaires pour transformer les données de séquençage brutes en table d’abondances. Nous présenterons également les outils et méthodologies classiquement utilisés pour décrire la diversité observée et comparer les échantillons.\r\n\r\nA l’issue des 4 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage amplicons (métabarcoding). Ils seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS) et sauront utiliser l’application Easy16S.\r\n\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses. S’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.\r\n\r\nProgramme :\r\n\r\n\r\nAnalyses bioinformatiques sous Galaxy\r\n\r\n Introduction générale sur les données amplicons\r\n Présentation et mise en application avec la suite FROGS du nettoyage des données, du clustering, de la détection de chimères, de l’assignation taxonomique et des étapes annexes\r\n Conclusion, limite des méthodes, outils compagnons\r\n\r\nAnalyses statistiques avec Easy16S\r\n\r\n Introduction générale\r\n Import, manipulation et visualisation des données\r\n Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\r\n Ordination et réduction de dimension : MDS\r\n Clustering et Heatmap\r\n Comparaison d’échantillons : PERMANOVA, adonis\r\n\r\nMise en application sur données personnelles ou publiques", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3697" ], "keywords": [ "Metabarcoding" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "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": "2026-02-12T10:53:42.895487Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données de type “metabarcoding” issues de la technologie de séquençage Illumina. 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Preprocessing of the expression matrix (Theory and Practice)\r\n- Quality control\r\n- Normalization\r\n- Dimensionality reduction (HVG, PCA, UMAP)\r\n- Detection of expression biases\r\n\r\nIII. Annotation (Theory and Practice)\r\n- Clustering\r\n- Marker genes\r\n- Cell type identification\r\n- Analysis of marker gene lists with the R package ClusterProfiler\r\n\r\nIV. Practical Workshop “Bring your own data”\r\n- Semi-autonomous execution of primary analysis on learners’ own data", "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/singlecell/", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "1. Good knowledge of R or having completed the training “Bioanalysis Training: Introduction to the R Programming Language.”\r\n\r\n2. Have your own data or data of interest collected from public databases (cellXgene, Single Cell Portal, …).", "maxParticipants": 20, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://bird.univ-nantes.io/website/images/logo/logo.svg", "updated_at": "2026-03-26T14:34:54.143222Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] } ] }
