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            "name": "Summer School Multi-omics Data Analysis and Integration",
            "shortName": "",
            "description": "Researchers often have access to or generate multiple omics data (RNAseq, metabolomics, lipidomics, proteomics…) within a single study. Although each omics data is usually analyzed individually, combining complementary data can yield a better understanding of the mechanisms involved in biological processes. Several integrative approaches are now available to combine such data, coming essentially from two families of methods, namely multivariate statistical analyses and network-based approaches. During this summer school both methodologies will be covered, introducing RGCCA and mixOmics for multivariate analyses and WGCNA and SNF for network-based strategies. To get meaningful biological information, the interpretation of statistical results needs to be done contextualizing them in the available biological knowledge. To address this major step we need to be able to access and interrogate databases. We will harness this subject introducing semantic web and knowledge graphs in the context of metabolic networks.\r\n\r\nDuring the School, significant time will be devoted to hands-on and the program will be divided into three phases / topics:\r\n- Multivariate statistical analyses (Instructors: Arnaud Gloaguen & Jimmy Vandel)\r\n- Network-based approaches (Instructors: Morgane Térézol & Marie-Galadriel Brière)\r\n- Results contextualisation: an introduction to metabolic models, web semantic and knowledge graphs (Instructors: Jean-Clément Gallardo, Maxime Delmas & Marco Pagni)\r\n\r\nThe participants will work in groups and shortly present the application of what they have learned to their own project.",
            "homepage": "https://www.sib.swiss/training/course/20230903_MODAI",
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            "keywords": [
                "Biological network inference and analysis",
                "Multivariate analyses",
                "Semantic web",
                "Knowledge representation"
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            "name": "Ecole Thématique de Bioinformatique Intégrative / Integrative Bioinformatics Training School",
            "shortName": "ETBII",
            "description": "Dans l’objectif de développer et fédérer des compétences en bioinformatique intégrative au sein de la communauté, l’IFB propose une nouvelle école thématique ayant un double objectif :\r\n- une montée en compétences théoriques et pratiques des bioinformaticiens,\r\n- la constitution de matériel pédagogique partagé sur ce sujet.\r\n\r\nCette école rassemble une équipe pédagogique de 10 personnes et pourra accueillir 30 participants pour sa première édition.\r\nL’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation des ressources de calcul et de la plateforme pédagogique de l’Institut Français de Bioinformatique.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques \r\n\r\nLa formation a pour but :\r\n- d’introduire les concepts de bases et les différents types d’approches utilisées en bioinformatique intégrative,\r\n- de proposer un approfondissement et une mise en pratique d’une de ces approches sur un/des jeux de données intégrant différents types de données omiques. Cette mise en oeuvre permettra de balayer l’ensemble des points d’attention d’une analyse intégrative,  de la préparation des données jusqu’à l’interprétation des résultats,\r\n- de créer, améliorer et partager les ressources pédagogiques (supports de formation, jeux de données, tutoriels) sur le thème de la bioinformatique intégrative.\r\n\r\nA la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.\r\n\r\nPré-requis\r\n- Connaissances de base en Unix/shell, R et/ou Python \r\n- Autonomie dans la gestion de son poste de travail (installation de librairies et maîtrise des environnements de packaging type conda)",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/etbii/",
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                "770 TTC pour les académiques  et 1540 TTC pour les privés"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366"
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            "keywords": [
                "Methodology",
                "Biostatistics",
                "Biological network inference and analysis",
                "Dimension reduction",
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                "Data Integration",
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            ],
            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats",
                "Basic knowledge of R"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Cette formation est ouverte à toute la communauté mais cette première édition s’adresse en priorité à des bioinformaticien·ne·s des plateformes membres et équipes associées IFB souhaitant contribuer à la constitution de matériel pédagogique pour se préparer au montage de futures formations sur ce thème.",
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            "learningOutcomes": "A la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales  en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.",
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            "name": "Analysis of NGS data with R",
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            "description": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-19025-Analyses-NGS-avec-R.html?axe=98\n",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/pdf/16147.pdf",
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                "NGS Data Analysis",
                "Analysis of RNAseq data",
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                "R Language",
                "Variant analysis",
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                "Statistical Genetics",
                "Transcriptomics (RNA-seq)",
                "Genomics (DNA-seq)"
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            "name": "Introduction à l'analyse de données de séquençage avec contrôle qualité et alignement sur un génome de référence avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes communes à toutes les analyses de données de séquençage : le contrôle qualité des données et l’alignement sur un génome de référence. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction aux données de séquençage, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de séquençage,\r\n- améliorer la qualité de données de séquençage\r\n- aligner des données sur un génome de référence",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
            ],
            "keywords": [
                "Quality Control",
                "Galaxy",
                "Mapping"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
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                    "name": "CNRS - IFB",
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
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                "Professional (initial)",
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            ],
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                {
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Quality%20Control%20with%20Galaxy/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Assess short reads FASTQ quality using FASTQE 🧬😎 and FastQC\r\n- Assess long reads FASTQ quality using Nanoplot and PycoQC\r\n- Perform quality correction with Cutadapt (short reads)\r\n-  Summarise quality metrics MultiQC\r\n- Process single-end and paired-end data\r\n- Define what mapping is\r\n- Perform mapping of reads on a reference genome\r\n- Evaluate the mapping output",
            "hoursPresentations": 1,
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            ]
        },
        {
            "id": 261,
            "name": "COURS PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN PYTHON",
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            "description": "The ever growing usage of high throughput technologies in Biology is revolutionizing the life sciences and profoundly changing its practices. Scripting languages are used on a daily basis in life science labs in order to mine huge data sets produced by high-throughput devices. This two-week course will give participants basic knowledge in python and state-of-the-art machine learning methods to analyze their own data sets.\nDescription:\nThis course is intended for PhD students, engineers and research scientists willing to acquire knowledge in scientific programming. Throughout the course, we will use Python language to lead participants from the basics of computer programming to more advanced techniques such as practical machine learning techniques.\n",
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            "description": "The LABGeM team at Genoscope regularly organizes training courses dedicated to the analysis of bacterial genomes via the use of the MicroScope platform at the University of Évry.\n \nThe course \"Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform\" lasting 4.5 days is aimed at:\nacquiring theoretical and practical knowledge of genome annotation tools (structural and functional annotation, metabolic networks annotation)\nknowing how to interpret the results of functional annotation tools\nknowing how to carry out various comparative analyzes: analyzes of conserved syntenia, pan-genomes, phylogenetic and metabolic profiles\nlearning to interpret the results of metabolic network prediction tools and search for candidate genes for enzymatic activities\napplying those tools to the analysis of genomes of interest to the participants \nEach session is made up of half theory and half practical work. During the training, participants have the opportunity to work on their own data during practical work.\n \nThis training is aimed at doctoral students, engineers, researchers, experienced biological or medical laboratory technicians. It concerns both people who already have an annotation project on the MicroScope platform and wishing to deepen its use, as well as those wishing to learn microbial genomics.\n \n \nIn addition, if you are a user of the MicroScope platform and you have already followed the training \"Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform\" a few years ago we have implemented a new training , the \"MicroScope Platform - Advanced Course\" training in order to update your knowledge on the latest evolutions of the platform and to deepen some of its major functionalities.\n \nThis training, lasting 2 days, will consolidate your use of the platform but also go further:\nPresentation of the evolutions of the MicroScope platform\nPresentation of the new flagship features of the MicroScope platform\nPresentation of tools for RNA-seq analyzes\nDeepening of the functionalities allowing the exploration of the bacterial metabolism\n",
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        {
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            "name": "Summer School Multi-omics Data Analysis and Integration",
            "shortName": "",
            "description": "Researchers often have access to or generate multiple omics data (RNAseq, metabolomics, lipidomics, proteomics…) within a single study. Although each omics data is usually analyzed individually, combining complementary data can yield a better understanding of the mechanisms involved in biological processes. Several integrative approaches are now available to combine such data, coming essentially from two families of methods, namely multivariate statistical analyses and network-based approaches. During this summer school both methodologies will be covered, introducing RGCCA and mixOmics for multivariate analyses and WGCNA and SNF for network-based strategies. To get meaningful biological information, the interpretation of statistical results needs to be done contextualizing them in the available biological knowledge. To address this major step we need to be able to access and interrogate databases. We will harness this subject introducing semantic web and knowledge graphs in the context of metabolic networks.\r\n\r\nDuring the School, significant time will be devoted to hands-on and the program will be divided into three phases / topics:\r\n- Multivariate statistical analyses (Instructors: Arnaud Gloaguen & Jimmy Vandel)\r\n- Network-based approaches (Instructors: Morgane Térézol & Marie-Galadriel Brière)\r\n- Results contextualisation: an introduction to metabolic models, web semantic and knowledge graphs (Instructors: Jean-Clément Gallardo, Maxime Delmas & Marco Pagni)\r\n\r\nThe participants will work in groups and shortly present the application of what they have learned to their own project.",
            "homepage": "https://www.sib.swiss/training/course/20230903_MODAI",
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0602",
                "http://edamontology.org/topic_2269",
                "http://edamontology.org/topic_0089"
            ],
            "keywords": [
                "Biological network inference and analysis",
                "Multivariate analyses",
                "Semantic web",
                "Knowledge representation"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": null,
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                    "name": "Training",
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                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api"
                },
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                    "id": 100,
                    "name": "SIB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SIB/?format=api"
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            "updated_at": "2023-04-26T16:14:06.237852Z",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/532/?format=api"
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        {
            "id": 320,
            "name": "Ecole Thématique de Bioinformatique Intégrative / Integrative Bioinformatics Training School",
            "shortName": "ETBII",
            "description": "Dans l’objectif de développer et fédérer des compétences en bioinformatique intégrative au sein de la communauté, l’IFB propose une nouvelle école thématique ayant un double objectif :\r\n- une montée en compétences théoriques et pratiques des bioinformaticiens,\r\n- la constitution de matériel pédagogique partagé sur ce sujet.\r\n\r\nCette école rassemble une équipe pédagogique de 10 personnes et pourra accueillir 30 participants pour sa première édition.\r\nL’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation des ressources de calcul et de la plateforme pédagogique de l’Institut Français de Bioinformatique.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques \r\n\r\nLa formation a pour but :\r\n- d’introduire les concepts de bases et les différents types d’approches utilisées en bioinformatique intégrative,\r\n- de proposer un approfondissement et une mise en pratique d’une de ces approches sur un/des jeux de données intégrant différents types de données omiques. Cette mise en oeuvre permettra de balayer l’ensemble des points d’attention d’une analyse intégrative,  de la préparation des données jusqu’à l’interprétation des résultats,\r\n- de créer, améliorer et partager les ressources pédagogiques (supports de formation, jeux de données, tutoriels) sur le thème de la bioinformatique intégrative.\r\n\r\nA la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.\r\n\r\nPré-requis\r\n- Connaissances de base en Unix/shell, R et/ou Python \r\n- Autonomie dans la gestion de son poste de travail (installation de librairies et maîtrise des environnements de packaging type conda)",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/etbii/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "770 TTC pour les académiques  et 1540 TTC pour les privés"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366"
            ],
            "keywords": [
                "Methodology",
                "Biostatistics",
                "Biological network inference and analysis",
                "Dimension reduction",
                "Semantic web",
                "Integration of heterogeneous data",
                "Data Integration",
                "Tool integration"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats",
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Cette formation est ouverte à toute la communauté mais cette première édition s’adresse en priorité à des bioinformaticien·ne·s des plateformes membres et équipes associées IFB souhaitant contribuer à la constitution de matériel pédagogique pour se préparer au montage de futures formations sur ce thème.",
            "maxParticipants": 30,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api"
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            "sponsoredBy": [
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                    "id": 1,
                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
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                    "id": 4,
                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api"
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                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
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            "updated_at": "2024-12-03T15:46:48.157120Z",
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                "Computer scientists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales  en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.",
            "hoursPresentations": null,
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            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/489/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/505/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 365,
            "name": "BIGomics, Génomique Comparative",
            "shortName": "BOGC",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://bioagro.edu.umontpellier.fr/files/2021/04/HAA906V_Bigomics.pdf",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0797",
                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0780"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Inscription via un formulaire Moodle",
            "maxParticipants": 50,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/573/?format=api"
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                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://raw.githubusercontent.com/SouthGreenPlatform/trainings/gh-pages/images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2024-03-20T11:30:31.480815Z",
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            "difficultyLevel": "",
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            "hoursPresentations": 16,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/605/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/591/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 159,
            "name": "Analyse de données metabarcoding",
            "shortName": "",
            "description": "Nous avons le plaisir de vous annoncer la tenue d'une formation sur l'analyse de données metabarcoding en mai 2018.\nCelle-ci vous proposera : \n- une formation complète à l'outil FROGS sous Galaxy\n- l'intervention de plusieurs experts du domaine avec exposés thématiques et tutoriaux \n- le tout sur 5j, du 14 au 18 mai prochain\nCette semaine thématique est co-organisée entre la cellule bioinformatique de l’ifremer à Brest, la plateforme MIGALE de Jouy et  la plate-forme ABiMS de Roscoff qui accueillera la formation.\nRetrouver les détails du programme ici : \nhttp://tiny.ifremer.fr/formation-metabarcoding-2018\nSi cette formation vous intéresse, merci de bien vouloir compléter le formulaire d'inscription (disponible dans le  lien ci-dessus).\n----------------------------------------\nWe are pleased to announce a training on metabarcoding data analysis in May 2018.\nThis one will propose to you:\n- complete training in the FROGS tool under Galaxy\n- the intervention of several experts in the field with thematic presentations and tutorials\n- all on  5days , from May 14 to 18\nThis theme week is co-organized with the IFREMER bioinformatic team (Brest) , the Migale bioinformatic platform(Jouy en Josas)  and  the ABiMS (Roscoff) bioinformatic platform and would take place in Roscoff..\nFind the details of the program here:\nhttp://tiny.ifremer.fr/formation-metabarcoding-2018\nIf you are interested in this training, please complete the registration form (see link above).\nTrainning will be in French with slides in English.\n",
            "homepage": "http://tiny.ifremer.fr/formation-metabarcoding-2018",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Ecology",
                "Biodiversity",
                "Microbial ecology",
                "NGS Data Analysis",
                "Metagenomics",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Dates et lieu\nDu 14 au 18 mai 2018\nStation Biologique de Roscoff\nPublic visé\nDoctorants, ITA, chercheurs, enseignants et ingénieurs impliqués dans des projets concrets d’analyse de données de metabarcoding.\nPré-requis\nAvoir une connaissance de l'environnement Galaxy et un projet d'analyse de données de metabarcoding.\nNombre de participants attendus\n18 participants.\nEtant donné le nombre limité de places pour cette formation, une sélection des participants sera réalisée dans le cas où nous aurions reçu plus de 18 candidatures.\nFrais d'inscription\n600€ HT (tarif unique)\nCes frais d'inscription comprennent les déjeuners et diners qui seront pris au restaurant Gulf Stream à Roscoff.\n",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [],
            "elixirPlatforms": [],
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            "hoursPresentations": null,
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        {
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            "name": "Fc3-Bio",
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            "description": "1 à 4 séances de deux jours par an\n",
            "homepage": "http://www.fc3bio.fr/",
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            "keywords": [
                "Comparative and de novo structure modeling",
                "Post-translational modifications",
                "Dynamic and thermodynamic structure properties analysis",
                "NGS Data Analysis",
                "Virtual screening",
                "Structure-based screening",
                "Sequence Algorithm",
                "Ligand-Based Screening (QSAR)",
                "Sequence analysis",
                "2D/3D",
                "ADME/tox",
                "Small chemical compound libraries",
                "Structure analysis",
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        {
            "id": 155,
            "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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                "Autre",
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Savoir utiliser un ordinateur (Windows...) : naviguer sur internet (Internet Explorer ou Firefox), utiliser un traitement de texte (Word ou OpenOffice).\r\n- Être familié avec les banques de données, Blast, formats de séquences et alignements de séquences (idéalement avoir suivi le module 1/4 « Banques de données et Blast » et le module 2/4 « Alignements de séquences » du cycle d'initiation à la bioinformatique).",
            "maxParticipants": null,
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
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        {
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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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            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_3474"
            ],
            "keywords": [
                "Text mining"
            ],
            "prerequisites": [
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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            "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,
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        {
            "id": 53,
            "name": " Analyse de données génomiques et post-­‐génomiques",
            "shortName": "",
            "description": "Formation annuelle  des  Hospices  Civils  de  Lyon,  organisée  par  l’EBS/SB-­HCL/PRABI sur deux jours, en partenariat avec la  plateforme de protéomique de Dijon.\n",
            "homepage": "http://www.france-bioinformatique.fr",
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            "keywords": [
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        {
            "id": 50,
            "name": "Fc3-Bio",
            "shortName": "",
            "description": "1 à 4 séances de deux jours par an\n",
            "homepage": "http://www.fc3bio.fr/",
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            ],
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