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{ "count": 370, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=260&ordering=-id", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=220&ordering=-id", "results": [ { "id": 134, "name": "Initiation à l'analyse de données avec R", "shortName": "", "description": "Le cours s’adresse à des personnes qui veulent apprendre ou ré-apprendre à utiliser les statistiques à bon escient pour leurs propres projets. L’objectif est de présenter et expliquer les principales notions de statistiques utiles pour décrire un jeu de données, en explorer les propriétés afin d’en tirer des conclusions robustes, utiliser à bon escient les méthodes les plus courantes (tests d’hypothèse, ACP, …) et savoir lire, interpréter (et éventuellement aborder d’un œil critique) les résultats présentés dans les publications. Nous utiliserons le moins possible le formalisme mathématique mais insisterons sur les propriétés des méthodes, leurs pré-requis, l’interprétation des résultats. Nous aborderons les notions d’analyse exploratoire, ACP, clustering, estimation, échantillonnage, régression, tests d’hypothèse, planification d’expérience\nCe cours est une initiation à l’analyse de données. Il est préférable d’avoir une connaissance minimale de R. Dans le cas contraire, un tutoriel d’initiation est disponible sur la page web du cours et les notions de base de R seront rappelées pendant la pratique. Pour les personnes n’ayant jamais utilisé R, il peut être utile d’avoir des connaissances de base en programmation, quel que soit le langage.\nLes cours seront donnés en Français et alterneront théorie et pratique avec RStudio. Il est demandé à chaque participant de venir avec un ordinateur portable chargé sur lequel il aura préalablement installé les éléments nécessaires (R, Rstudio et les fichiers de données sur lesquels nous travaillerons). La liste complète des fichiers et logiciels nécessaires sera disponible sur la page web du cours une dizaine de jours avant le début de la session.\nderniere session: Mar 2016\n \n", "homepage": "https://c3bi.pasteur.fr", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Biostatistics", "Programming Languages & Computer Sciences", "Statistical Tests", "R Language", "Descriptive statistics" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "ouvert à tous, sur inscription.\n", "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/534/?format=api" ] }, { "id": 133, "name": "Introduction à la phylogénie moléculaire", "shortName": "", "description": "Le C3BI propose des cours pour acquérir les notions théoriques de phylogénie et maitriser les outils et logiciels.\nLes cours d'”Introduction à la phylogénie moléculaire” sont ouverts EN ACCES LIBRE à tous les Pasteuriens et dispensés en langue française .\nl'après midi les travaux pratiques sont limités à 15 personnes (sur inscription)\n** Mardi 29 septembre\n– 9h30-11h : Méthodes de distance (A. Criscuolo)\n– 14h-15h30 : Méthodes de Maximum de Parcimonie (O. Gascuel)\n** Mercredi 30 septembre\n– 9h30-11h : Modèles d’évolution (O. Gascuel)\n– 14h-15h30 : Méthodes de Maximum de Vraisemblance (O. Gascuel)\n** Jeudi 1er octobre\n– 9h30-11h : Méthodes Bayesiennes (G. Perriere)\n– 14h-15h30 : Inférences des forces sélectives (G. 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Cette formation inclus l’acquisition des connaissances fondamentales et des compétences opérationnelles liées à l’interprétation de ce type de données, à travers des enseignements de biologie, bioinformatique, informatique et statistiques appliquées à la Biologie. Elle se caractérise par une formation orientée vers le développement de web services et l’usage de ressources de calcul distribuées.\n \n", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "Master" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Licence de biologie / lic. 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La formation assurée en 2 ans vise à donner un socle solide de compétences transversales en biologie (génomique, transcriptomique, protéomique…), informatique (programmation, algorithmie, bioinformatiques structurale et intégrative ...) et statistiques, complétée par un travail en groupe ainsi qu’un stage de fin d’année en milieu professionnel. Axée sur les technologies « omiques », cette option propose une professionnalisation rapide pour un domaine en pleine croissance et donne des compétences solides pour continuer vers un master ou un doctorat.\n \n", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "Autre (Diplôme universitaire, école d'ingénieur ...)" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Accessible en formation continue pour des bacheliers des séries S, STL et en formation continue. Accessible directement en 2ème année pour des étudiants ayant validé une année dans le supérieur et ayant des compétences en biologie et des bases en programmation\n \n", "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": 119, "name": "Modules Biologie École Doctorale SVSAE", "shortName": "", "description": "Les UE de bioinformatique de la spécialité AMD sont ouvertes aux doctorants de l'école doctorale SVSAE dans le cadre de leur formation doctorale. 3 UE sont particulièrement suivies : UE « Programmation en perl », UE « Bioistatistiques et programmation sous R » et UE « Génomique et bioinformatique ». Les formations continues proposées dans le domaine de la bioinformatique sont également ouvertes aux étudiants de l'Ecole Doctorale, et permettent de valider un module de biologie. Forme 2 à 3 doctorants par an.\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": 118, "name": "Formation continue CNRS", "shortName": "", "description": "Phylogénie moléculaire, introduction aux notions d'évolution moléculaire et de phylogénie.\nModèles d'évolution des séquences, méthodes de reconstruction phylogénétiques.\nRecherche de séquences homologues (BLAST), alignement multiples et reconstructions phylogénétiques.\nEvaluation de la pertinence des arbres (bootstrap).\n \n", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Phylogeny" ], "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": [] }, { "id": 117, "name": "HUBzero : Plateforme web open-source de collaboration scientifique", "shortName": "", "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", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Autre" ], "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": [] }, { "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. Compter 1h\n2/ Analyse de données RAD avec Stacks sous Galaxy. 3h\na) cartographie génétique\nb) génomique des populations\nc) assemblage de données pairées\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes et bio-informaticiens souhaitant analyser des données de type RAD-seq dans le portail web Galaxy.\n", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Galaxy" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": " \n", "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": 115, "name": "Analyse de données RNAseq sous Galaxy", "shortName": "", "description": "L’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 est exclusivement orientée pratique! Il s’agir d’utiliser des données de RNAseq fournies par l’UMR 0598 Agrocampus-Ouest / INRA pour utiliser les outils classiques d’analyse de données RNAseq (Tophat, flagstat, Cufflinks, Cuffcompare, Cuffdiff, ou htseq-count, Deseq…)\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes souhaitant s’initier à l’analyse de données RNAseq.\n", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "NGS Data Analysis", "Analysis of RNAseq data", "Galaxy" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Pas de pré-requis.\n", "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": [] } ] }