Training List
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{ "count": 370, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=220&ordering=accessConditions", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=180&ordering=accessConditions", "results": [ { "id": 195, "name": "NGS et Cancer (Canceropôle) : Analyse A-RNASeq", "shortName": "", "description": "", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/322/?format=api" ] }, { "id": 291, "name": "Formation au logiciel R", "shortName": "Formation au logiciel R", "description": "Introduction au logiciel R et à son utilisation pour réaliser des graphiques et faire des analyses statistiques basiques en biologie. Introduction aux bibliothèques R utiles en biologie.", "homepage": "http://www.prabi.fr/spip.php?article273", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 14, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 19, "name": "PRABI-AMSB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/PRABI-AMSB/?format=api" } ], "logo_url": null, "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [ "Professional (initial)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "- Acquérir les compétences nécessaires à l’utilisation du logiciel R\r\n- Connaître les principales analyses statistiques nécessaires en biologie et les utiliser sous R\r\n- Réaliser des graphiques sous R\r\n- Connaitre les bibliothèques R utiles en Biologie", "hoursPresentations": 9, "hoursHandsOn": 12, "hoursTotal": 21, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/437/?format=api" ] }, { "id": 267, "name": "WAVES Training 2019", "shortName": "", "description": "Bilille and ATGC organize a workshop to train users to WAVES, a Web Application for Versatile Enhanced Bioinformatic Services.", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 3, "name": "IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IFB/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 3, "name": "Bilille", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api" }, { "id": 7, "name": "ATGC", "url": 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M1 et M2R Magistère Européen de Génétique – UE Génétique Moléculaire des Maladies Génétiques (depuis 2011).\n\n", "homepage": "http://www.france-bioinformatique.fr", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "Master" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 13, "name": "Formation interne pipeline DEVA detection de variants par NGS", "shortName": "", "description": "", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "NGS Data Analysis" ], "prerequisites": [], 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Les concepts FAIR, initialement définis dans le contexte d’ouverture des données de la recherche, seront ici adaptés pour cadrer avec un projet type de développement et/ou analyse bioinformatique/biostatistique. Ainsi, la formation n’abordera pas les aspects “FAIR” spécifiques aux données mais introduira plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses.", "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-bioinfo-training/", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0769" ], "keywords": [ "Computing Environments", "NGS Sequencing Data Analysis", "Workflow development" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 3, "name": "IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IFB/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [ { "id": 43, "name": "IFB-core", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB-core/?format=api" }, { "id": 64, "name": "I2BC", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/I2BC/?format=api" } ], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://www.france-bioinformatique.fr/wp-content/uploads/logo-ifb-couleur.svg", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A la fin de cette formation, les participants pourront mettre en oeuvre les principes de la science reproductible : encapsuler un environnement de travail, concevoir et exécuter des workflows, gérer des versions de code, passer à l’échelle sur un cluster de calcul, gérer des environnements logiciels et assurer la traçabilité de leur analyse à l’aide de Notebooks.", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/462/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/502/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/421/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/416/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/508/?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_0622", "http://edamontology.org/topic_3299" ], "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/698/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/584/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/696/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/697/?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" ] }, { "id": 376, "name": "Train-the-Trainer", "shortName": "TtT", "description": "The programme objective is to give instructors tools and tips for providing an enriching learning experience to trainees, irrespective of topic, and to include best-practice guidance on course and training material development.", "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=25", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/556/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/639/?format=api" ], "elixirPlatforms": [ { "id": 1, "name": "Training", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api" } ], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 4, "name": "IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api" }, { "id": 6, "name": "Elixir-FR", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/Elixir-FR/?format=api" }, { "id": 63, "name": "TAGC", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/TAGC/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 29, "name": "IFB Core", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api" } ], "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/961/course/section/152/logo_TtT_MRS_def.png", "updated_at": "2024-03-21T15:33:43.289130Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "All" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "By the end of Session 1, participants will be able to:\r\n\r\nList the steps of good instructional design.\r\nDefine cognitive load.\r\nDistinguish between bad and good cognitive load.\r\nClarify why we start with learning outcomes.\r\nGive examples of effective learning strategies.\r\nConnect learning strategies to the cognitive processes they promote.\r\nSelect appropriate learning outcomes within the learning constraints.\r\nAssess your teaching outlook/practices in relation to what you’ve learned.\r\nDesign learning experiences that align with learning outcomes.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 2, participants will be able to:\r\n\r\nDesign a mini-training:\r\nWrite SMART Learning Outcomes \r\nIdentify target audience\r\nDraw a concept map\r\nSelect content\r\nDeliver \r\nProvide and receive targeted feedback\r\nCreate a plan from lesson to session\r\nCreate a plan from session to full course\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 3, participants will be able to:\r\n\r\nDescribe what makes training effective.\r\nDescribe what makes a trainer effective.\r\nIdentify strategies that facilitate active, interactive, and collaborative learning.\r\nList factors of motivation and demotivation.\r\nEvaluate what instructors can do to motivate and avoid demotivating learners.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 4, participants will be able to\r\n\r\nDescribe the differences between formative and summative assessment\r\nExplain why frequent feedback is important\r\nList and describe a few techniques for formative feedback", "hoursPresentations": 12, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/607/?format=api" ] }, { "id": 15, "name": "IFSBM", "shortName": "", "description": "\nUFR médecine Paris-Sud (mai 2015). Big data en médecine. Acquisition et analyse des données de haut débit dans le but de détecter des variants génomiques (CGH, exome, génome), étudier les profils d’expression ou le statut épigénétique des cellules (expression array, RNA-seq, ChiP-seq, medip-seq).\n \nUFR médecine Paris-Sud (janvier 2015) Méthodologie en biologie moléculaire et cellulaire et analyse d’article\n\n", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "Autre (Diplôme universitaire, école d'ingénieur ...)" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 39, "name": "Introduction to bioinformatics for 1st year Master in integrative Plant Biology, Strasbourg University", "shortName": "", "description": "2H / year of hands-on introduction to bioinformatics for 1st year Master in integrative Plant Biology, Strasbourg University\n", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "Master (M1 uniquement)" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 273, "name": "Phylogénie moléculaire", "shortName": "", "description": "- Acquérir des connaissances théoriques et pratiques en phylogénie moléculaire\n- Être autonome dans la conduite d'une analyse phylogénétique\n- Maîtriser le choix, le paramétrage et l'exploitation des résultats des programmes de phylogénie\n", "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-20466-Phylogenie-moleculaire.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 59, "name": "LBBE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/LBBE/?format=api" } ], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/UMR_5558_LBBE.jpg", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/403/?format=api" ] }, { "id": 259, "name": "INTRODUCTION À L'ANALYSE DE DONNÉES", "shortName": "", "description": "\nL'utilisation de plus en plus répandue de techniques d’imagerie et de séquençage à haut-débit en biologie est en train de révolutionner les sciences du vivant et de modifier en profondeur leurs pratiques. Dans ce contexte, des outils statistiques sont développés pour permettre d’analyser ces données de hautes dimensions, et la maîtrise de ces outils devient de plus en plus nécessaire pour produire des résultats de bonne qualité. Ce cours de 4 semaines couvrira les étapes nécessaires pour mettre en place un processus d’analyse de données, depuis la planification de l’expérience jusqu’à la fouille des données en passant par l’échantillonnage, les test d’hypothèses, la modélisation statistique etc.\nCe cours s’adresse en priorité aux étudiants de première année de thèse de l’Institut Pasteur. Tout étudiant en thèse sera automatiquement inscrit à ce cours, mais les élèves de 2e année, de 3e année ou les post-doctorants peuvent également s’inscrire, dans la limite des places disponibles. Il est à noter que le cours est obligatoire pour les étudiants de 1ère année. Des dispenses partielles ou totales sont possibles pour les étudiants qui ont déjà des connaissances en statistique, en mathématique ou en physique. Le cours déroulera sur 4 semaines, 4 jours par semaine, trois heures par jour. Chaque séance de trois heures alternera cours magistral et mise en pratique. Il y aura deux sessions : la première commencera le 22 octobre 2018 et la deuxième le 14 janvier 2019.\nChacune de ces deux sessions sera précédée d’une séance d’introduction à l’informatique. Cette séance proposera des notions d’architecture de l’ordinateur, de système d’organisation des fichiers et de format de fichiers. Chaque session sera également suivie d’un cours optionnel sur l’analyse et le traitement des images.\nPour plus d’information, ainsi que pour les inscriptions au module optionnel et les demandes d’exemption, rendez-vous sur la page du cours : https://c3bi.pasteur.fr/introduction-to-data-analysis-2018-19/\nThèmes abordés\nLe module d’analyse de données couvrira un large champ de notions nécessaires aux étudiants pour planifier leurs expériences, analyser et explorer leurs données, interpréter les résultats et générer des figures à des fins de publication. Il abordera des notions de base en statistique, dont les analyses uni- et multivariées, les analyses descriptives, les distributions statistiques usuelles utilisées en biologie, ainsi que les tests d’hypothèses. Les exercices et travaux pratiques seront réalisés avec R et RStudio. Plusieurs séances seront consacrées à une introduction à l’utilisation du langage de programmation R avant d’aborder les notions de statistiques et d’analyse de données.\nLe module d’analyse d’images introduira les principes de base de l’analyse d’image, et portera plus particulièrement sur l’extraction d’information quantitative d’images de microscopie. Ce cours est destiné aux personnes ayant peu ou pas d’expérience en analyse d’image. Il sera très orienté sur la pratique : des cours magistraux de courte durée seront immédiatement suivis de sessions pratiques. Il aidera à la fois les microscopistes débutants et experts qui n’ont jamais eu de formation concrète en analyse d’image.\n \n\n", "homepage": "https://www.pasteur.fr/fr/introduction-data-analysis", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [ "Biostatistics", "Statistical Tests", "Regression", "Dimension reduction", "Image analysis", "Descriptive statistics", "Multivariate analyses" ], "prerequisites": [ "Master (M2 uniquement)" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "\n\n \n\n\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 12, "name": "INCEPTION", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/INCEPTION/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/391/?format=api" ] }, { "id": 116, "name": "Initiation à l’analyse de données de type RAD par le pipeline Stacks sous la plateforme web d’analyse de données Galaxy", "shortName": "", "description": "Cette formation initie l’utilisation de Stacks dans l’environnement Galaxy.\nEn se basant sur une plateforme web, comme c’est la cas avec Mobyle, nous proposons une nouvelle utilisation de Stacks pour rendre l’analyse biologique plus aisée pour les non- informaticiens.\nObjectifs \nPrincipe de l’analyse de données RAD-seq via Stacks.\nOrganisation pédagogique \nLa formation comprendra un exposé théorique avec démonstrations pratiques.\nLe programme :\n1/ Présentation théorique du fonctionnement global de Stacks. 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