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            "name": "HUBzero : Plateforme web open-source de collaboration scientifique",
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            "description": "Les projets de recherche sont de plus en plus multi-disciplinaires et multi-site. Afin de faciliter la gestion de groupe, la gestion de projet et le partage de ressources, de nombreux outils généraux ou dédiés entreprise existent. HUBzero représente la meilleure solution open-source et dédiée science. Nous proposons de vous présenter son fonctionnement global à travers une démonstration interactive.\nObjectifs \nPrise en main de l’environnement HUBzero et des différentes fonctionnalités proposées.\nOrganisation pédagogique \nLa formation est exclusivement orientée démonstration!\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes souhaitant s’initier à l’utilisation d’HUBzero pour la gestion de groupes et de projets et le partage de ressources.\n",
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            "name": "EBAII A&A - Ecole EBAII Assemblage & Annotation / Assembly & Annotation EBAII school",
            "shortName": "EBAII Assemblage & Annotation / Assembly & Annotation EBAii school",
            "description": "Objectifs\r\nLa formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS), pour l'assemblage et l'annotation de novo de génomes. Cette édition de l’école aborde les nouveaux enjeux technologiques: elle s’articulera autour des différentes étapes qui mèneront à l’obtention d’un génome annoté à partir de données “long reads” et “hybride” : contrôle qualité des données, assemblage, scaffolding, polishing, annotation structurale et fonctionnelle (en session parallèle pour les procaryotes et les eucaryotes). \r\nL’école vise à introduire les concepts, à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats. Elle est basée sur une alternance de courtes sessions théoriques et d’ateliers pratiques. Les participants bénéficieront d’un tutorat personnalisé pour élaborer leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur équipe.\r\nAttention : le tutorat n'a pas pour vocation de réaliser l’analyse complète des données des participants.\r\nPublic visé\r\nCette formation est destinée aux biologistes (ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs, praticiens…) confrontés à l’analyse de données NGS, et qui ne disposent pas des compétences bioinformatiques suffisantes.",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/ebaii2022_genomique/",
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            "learningOutcomes": "Initiation au traitement des données de génomique obtenues par séquençage à haut débit\r\nAssemblage et annotation de novo de génomes\r\nL’école vise à introduire les concepts, à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats. Elle est basée sur une alternance de courtes sessions théoriques et d’ateliers pratiques. Les participants bénéficieront d’un tutorat personnalisé pour élaborer leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur équipe.",
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            "name": "Reproducible Research",
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            "description": "The following topics and tools are covered in the course:\r\n\r\n    Data management\r\n    Project organisation\r\n    Git\r\n    Conda\r\n    Snakemake\r\n    Nextflow\r\n    R Markdown\r\n    Jupyter\r\n    Docker\r\n    Singularity\r\n\r\nAt the end of the course, students should be able to:\r\n\r\n    Use good practices for data analysis and management\r\n    Clearly organise their bioinformatic projects\r\n    Use the version control system Git to track and collaborate on code\r\n    Use the package and environment manager Conda\r\n    Use and develop workflows with Snakemake and Nextflow\r\n    Use R Markdown and Jupyter Notebooks to document and generate automated reports for their analyses\r\n    Use Docker and Singularity to distribute containerized computational environments",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/training_reproducible_research/",
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            "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",
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                    "name": "INRAE",
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "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",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 3/6 : Métagénomique - version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 3 sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "prerequisites": [
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement. Etre familier avec le vocabulaire et les étapes de base de l’analyse de données de séquençage : nettoyage, assemblage, mapping",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
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                    "name": "CNRS",
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                {
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                    "name": "UDL",
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/548/?format=api"
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        {
            "id": 286,
            "name": "Utilisation du cluster - SLURM / Cluster usage - SLURM",
            "shortName": "Cluster SLURM",
            "description": "Objectifs\r\n- Disposer des concepts et de bonnes pratiques d’utilisation des ressources de calcul.\r\n- Être capable d’utiliser les ressources de calcul de la plateforme en toute autonomie.\r\nProgramme\r\n- Introduction : les équipements (calcul et stockage), espaces de travail, les outils et les données.\r\n- Calcul parallèle : concepts, ressources\r\n- Soumission de jobs (srun, sbatch)\r\n- Monitorer, vérifier, controler les jobs (squeue, scontrol, scancel, sacct).\r\n- Base de l’optimisation d’un job\r\n- Solutions de parallélisation des jobs : (--array)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/cluster_slurm",
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        {
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            "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 3/4 : Prédiction de gènes et annotation de protéines",
            "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 3 sont :\r\n- découvrir les logiciels liés à la prédiction de gènes et à l'annotation de protéines\r\n- acquérir la méthodologie pour prédire les gènes présents sur un génome qu'il soit bactérien ou eucaryote\r\n- acquérir la méthodologie pour analyser la séquence protéique prédite et en déduire la fonction possible de la protéine, avoir une idée de sa localisation cellulaire et de sa structure\r\n- être capable d'analyser les résultats obtenus par les logiciels avec un regard critique",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses ChIP-seq  (sous Galaxy)- version 2023",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\n\r\nLes objectifs du module Analyses ChIP-seq sont :\r\n Savoir analyser des données de ChIP-seq, du peak-calling à la découverte de motifs :\r\n-\tSavoir détecter les pics et obtenir un signal\r\n-\tComprendre les différentes structures de données\r\n-\tSavoir effectuer les contrôles qualité\r\n-\tSavoir effectuer une analyse d’enrichissement de motifs\r\n-\tEtre capable de préparer ses résultats pour leur annotation\r\n-\tComprendre comment croiser plusieurs résultats de ChIP-seq",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "accessConditions": "-\tEtre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation Bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n-\tAvoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement",
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        {
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            "name": "Bioinformatics School, Sao Paulo",
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            "name": "IFSBM (UFR medecine paris sud) : Big Data",
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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": "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)",
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            "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",
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                    "name": "IBiSA",
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                    "name": "Sorbonne Université",
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            "name": "Initiation à la ligne de commande",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser à l’utilisation de la ligne de commande pour un usage sur un cluster de\r\ncalcul afin d’acquérir les bases pour le traitement de données biologiques.\r\nPrésentation de l’infrastructure du cluster de calcul du Mésocentre Clermont Auvergne.\r\nIntroduction à l’environnement Linux.\r\nInitiation à un langage de scripting avec le shell Bash.\r\nManipulation en ligne de commande de fichiers de données d'origine biologique.\r\nComment se connecter au serveur de calcul.\r\nApprentissage du langage informatique Bash et comment naviguer dans un environnement Linux.\r\nExercices pratiques de saisie de commandes sur un terminal sans interface graphique.\r\nApprentissage de la gestion de fichiers, comment les créer, gérer les droits d’accès, les manipuler et les transférer sur le\r\ncluster de calcul ou les récupérer sur son poste de travail local.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/",
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            "prerequisites": [
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Avoir un compte sur le cluster de calcul du Mésocentre Clermont Auvergne (faire une demande le cas échéant sur le site\r\nhttps://hub.mesocentre.uca.fr)\r\nVENIR AVEC UN ORDINATEUR PORTABLE muni d’une connexion à Eduroam opérationnelle.",
            "maxParticipants": 10,
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                    "name": "UMR 454 MEDIS INRA-Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UMR%20454%20MEDIS%20INRA-Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
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        {
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            "name": "Diplôme Universitaire en Bioinformatique Intégrative",
            "shortName": "DU-Bii",
            "description": "La bioinformatique est devenue une compétence incontournable pour l'analyse de données de nature diverse : génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, structures macromoléculaires, réseaux d'interactions. L'appropriation par les biologistes des méthodes et outils de biostatistique et bioinformatique intégrative est un enjeu majeur pour la montée en compétence des équipes de recherche et des plateformes de service.\r\n\r\nL'université Paris Diderot propose en partenariat avec l'Institut Français de Bioinformatique (IFB) la deuxième édition du Diplôme Universitaire en Bioinformatique intégrative (DU-Bii). Cette formation s’adresse en priorité à des biologistes en demande d'évolution ou de reconversion professionnelle ayant déjà acquis des compétences (formation courte, autoapprentissage, expérience de terrain) en informatique ou bioinformatique/biostatistique (environnement Unix, Python ou R ou autre langage de programmation). Les prérequis sont décrits sur le portail “DU” de l’université Paris Diderot, qui présente le DU-Bii et le DU complémentaire \"Création, Analyse et Valorisation de données omiques\" (DUO).\r\n\r\nLe DU-Bii fournira une formation théorique et pratique, complétée par une période d'immersion sur l'une des plateformes régionales de l'IFB, qui mobilisera, dans le cadre d'un projet tutoré, l'ensemble des méthodes et outils appris durant les cours pour réaliser un projet personnel de bioinformatique intégrative. Ce projet combinera des données propres à chaque participant produites dans son laboratoire (principe BYOD : “Bring Your Own Data”) ou collectées à partir de bases de données publiques.\r\n\r\nRenseignements et candidatures : fcsdv@univ-paris-diderot.fr\r\nInscriptions : voir la page page du DU-Bii de l'Université Paris Diderot\r\nContacts Paris-Diderot : Bertrand.Cosson@univ-paris-diderot.fr \r\nContacts IFB : Helene.Chiapello@inra.fr, Jacques.van-Helden@univ-amu.fr",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/dubii/",
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                    "name": "Université Paris-Diderot",
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        {
            "id": 126,
            "name": "Linux initiation",
            "shortName": "",
            "description": "",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
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            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "Linux"
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