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            "description": "1 à 4 séances de deux jours par an\n",
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                "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",
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                "homology and structural pattern matching",
                "Homology/orthology prediction",
                "Structural Bioinformatics",
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                "Sequence annotation",
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                "Sequence Algorithm",
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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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            "costs": [
                "770 TTC pour les académiques  et 1540 TTC pour les privés"
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            "keywords": [
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                "Biostatistics",
                "Biological network inference and analysis",
                "Dimension reduction",
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                "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.",
            "maxParticipants": 30,
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                    "name": "CNRS - IFB",
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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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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/505/?format=api"
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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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                "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"
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                    "name": "SIB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SIB/?format=api"
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                {
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                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB%20-%20ELIXIR-FR/?format=api"
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        {
            "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",
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            "costs": [
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                "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"
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            "openTo": "Everyone",
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                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
                },
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                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
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            "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",
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            "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",
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            "name": "Fc3-Bio",
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            "description": "1 à 4 séances de deux jours par an\n",
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                "Comparative and de novo structure modeling",
                "Post-translational modifications",
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                "NGS Data Analysis",
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        {
            "id": 395,
            "name": "AlphaFold et au-delà : Modélisation de la structure 3D des protéines avec des outils d’IA / AlphaFold & beyond: 3D Protein Structure Modeling with AI Tools",
            "shortName": "AlphaFold",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique organise en partenariat avec l'IDRIS et les plateformes PRABI-AMS, BIOI2, CUBIC, RPBS et Bilille une nouvelle formation intitulée: “AlphaFold et au-delà : Modélisation de la structure 3D des protéines avec des outils d’IA / AlphaFold & beyond: 3D Protein Structure Modeling with AI Tools”.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=43",
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                "http://edamontology.org/topic_1317",
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            "keywords": [
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                    "name": "IFB",
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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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            "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).",
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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": [
                "Priced"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_3474"
            ],
            "keywords": [
                "Text mining"
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            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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                {
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                }
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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                "Life scientists",
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                "Bioinformaticians"
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées",
            "hoursPresentations": 5,
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        {
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            "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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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 3/5 : Analyses RNA-seq - partie 1 (bioinformatique)",
            "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 5 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 4: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\n- Module 5: Métagénomique\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- Savoir réaliser une analyse transcriptomique par RNA-seq avec ou sans (de novo) génome de référence à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur la qualité des lectures obtenues par le séquenceur\r\n- Connaître et savoir paramétrer les outils nécessaires à l’analyse",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "Gene expression differential analysis",
                "Transcript and transcript variant analysis",
                "Transcriptomics (RNA-seq)",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\nAvoir 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": "Fc3-Bio",
            "shortName": "",
            "description": "1 à 4 séances de deux jours par an\n",
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                "Comparative and de novo structure modeling",
                "Post-translational modifications",
                "Dynamic and thermodynamic structure properties analysis",
                "NGS Data Analysis",
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                "Structure-based screening",
                "Sequence Algorithm",
                "Ligand-Based Screening (QSAR)",
                "Sequence analysis",
                "2D/3D",
                "ADME/tox",
                "Small chemical compound libraries",
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                "Homology/orthology prediction",
                "Structural Bioinformatics",
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                "Pattern matching",
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        {
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            "name": "Galaxy : RNAseq de novo/avec référence & cleaning",
            "shortName": "",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 2/5 : Analyses de variants",
            "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 5 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 4: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\n- Module 5: Métagénomique\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 2 sont :\r\n- Comprendre les grands principes de la détection de variants\r\n- Réaliser les différentes étapes du post-traitement des données d’alignement à la détection de variants\r\n- Adapter l’analyse en fonction du type de données NGS générées\r\n- Comprendre la structure des données de variants\r\n- Savoir annoter des variants\r\n- Etre capable d’interpréter une liste de variants grâce aux outils libres disponibles",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "maxParticipants": null,
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        {
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            "name": "FROGS formation : tools for bioinformatics and statistics analyses with amplicon metagenomics data",
            "shortName": "",
            "description": "This training session, organized by Bioinfo Genotoul, Sigenae, NED (GenPhySE) and TWB, is designed to help you to deal with NGS data of 16S, 18S ... DNA produced with MiSeq from Illumina and Roche 454 technologies in the Galaxy workbench.\nYou will discover how to use our Galaxy instance, clean reads, clusterize them, do the taxonomic affiliation and perform statistics to interpret your results.\nPrerequisites: knowledge of R or in another programming language\n",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/metagenomic-amplicons-and-stats-with…",
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            "accessConditions": "Subscribe by the web page : http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/training-2/galaxy-training/.\nPrices : 165 euros per day for academic people, 550 per day otherwise.\n",
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            "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",
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            "name": "Analyse de données métagénomiques 16S",
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            "description": "\n\n\n\n\n\n\n\nObjectifs\nCette formation est dédiée à l'analyse de données de type \"métagénomique amplicon\" issues des technolo-gies de séquençage 454 et Illumina. La formation couvre les grandes étapes d'un pipeline d'analyse bioinformatique sous Galaxy (FROGS) pour transformer les séquences en tables d'abondances puis présente des outils statistiques sous R (phyloseq) qui permettent de décrire et comparer les échantillons à partir de ces tables.\n\n \nProgramme\n\nJours 1 et 2 : Analyses Bioinformatiques sous Galaxy\nIntroduction générale\nBrefs rappels sur l'environnement Galaxy\nPrésentation des données issues des différentes technologies de séquençage\nPrétraitement des données\nClustering des séquences, construction des OTUs\nDétection de chimères\nAnnotation taxonomique\nFiltrage des données de comptages\nOutils de visualisation\nConstruction de workflow et configuration de FROGS\nLimite des données et des méthodes \nJour 3 et 4 :  Analyses Statistiques sous Rstudio\nIntroduction générale\nImport, manipulation et visualisation des données\nMesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\nOrdination et réduction de dimension : MDS\nClustering et Heatmap\nComparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis\n▫ Introduction générale\n▫ Brefs rappels sur l'environnement Galaxy\n▫ Présentation des données issues des différentes technologies de séquençage ▫ Prétraitement des données\n▫ Clustering des séquences, construction des OTUs\n▫ Détection de chimères\n▫ Annotation taxonomique\n▫ Filtrage des données de comptages\n▫ Outils de visualisation\n▫ Construction de workflow et configuration de FROGS\n▫ Limite des données et des méthodes\n\n\n\n\n\nJour 3 : Analyses Statistiques sous Rstudio\n\n\t▫  Introduction générale\n\t\n\n\t▫  Import et manipulation des données\n\t\n\n\t▫  Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\n\t\n\n\t▫  Ordination et réduction de dimension : MDS\n\t\n\n\t▫  Clustering et Heatmap\n\t\n\n\t▫  Comparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis \n\t\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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