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            "name": "Analyses Single Cell RNA-seq (ScRNA-seq) avec R",
            "shortName": "",
            "description": "Cette formation introduira notamment la librairie Seurat permettant la manipulation et l'analyse de données Single Cell RNA-seq ainsi que la visualisation des résultats d'analyse\r\n\r\n- Rappels des concepts du séquençage Single Cell RNA-seq\r\n- Importation des données Single Cell dans R\r\n- Intégration de données Single Cell multiples\r\n- Quality Check et pré-traitement des données\r\n- Normalisation de données\r\n- Identification de marqueurs\r\n- Clustering et assignation cellulaire\r\n- Analyse différentielle des groupes cellulaires\r\n- Savoir intégrer les données de spatialisation\r\n- Savoir intégrer les données de trajectoire\r\n- Savoir intégrer les données de communication cellulaire\r\n- Savoir intégrer les données d'épigénétique (ATAC-seq)",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyses-single-cell-rna-seq-scrna-seq-avec-r?axe=176",
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            "keywords": [
                "Bioinformatics & Biomedical",
                "R Language",
                "R",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R",
                "R programming"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Maîtrise du langage R\r\nAvoir suivi le stage \"Langage R : introduction\" ou niveau équivalent.\r\nAfin de vérifier que votre maîtrise du langage R est suffisante pour pouvoir suivre ce stage, nous vous invitons à effectuer et à renvoyer le test téléchargeable\r\nhttps://cnrsformation.cnrs.fr/data/STG_23294_55153.docx",
            "maxParticipants": 12,
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                    "name": "CNRS formation entreprise",
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            "logo_url": "https://services.cbib.u-bordeaux.fr/utils/logo_cbib.png",
            "updated_at": "2023-08-31T09:19:56.754683Z",
            "audienceTypes": [
                "Graduate",
                "Professional (initial)"
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            "audienceRoles": [
                "Biologists",
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            "learningOutcomes": "- Savoir expertiser et manipuler des données issues d'expériences Single Cell RNA-seq\r\n- Savoir mener une analyse différentielle à de multiples niveaux\r\n- Savoir intégrer des données complémentaires pour l'analyse Single Cell RNA-seq (spatial, trajectoire, cell communication, cell identification...)",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/653/?format=api"
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        {
            "id": 403,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses RNA-seq",
            "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 des modules suivants, à la carte : \r\n- Module Analyses ADN\r\n- Module Analyses RNA-seq, bioinformatique et biostatistique\r\n\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 RNA-seq 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\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
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            "keywords": [
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics (RNA-seq)"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "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.",
            "maxParticipants": null,
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 5/6 : Analyses RNA-seq, bioinformatique- 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 des modules suivants, à la carte : \r\n- Module Analyses ADN\r\n- Module Analyses RNA-seq, bioinformatique et biostatistique\r\n\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 RNA-seq 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\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
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            "keywords": [
                "RNA-seq",
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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\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.",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
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            ]
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        {
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            "name": "Introduction à l'analyse de données transcriptomiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est de se familiariser avec les étapes d’analyses des données transcriptomiques ou RNA-seq avec référence pour extraire les gènes et fonctions différentiellement exprimés. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\n\r\nAprès une introduction à la transcriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité des données transcriptomiques,\r\n- aligner des données transcriptomiques sur un génome de référence,\r\n- estimer le nombre de séquences par gènes,\r\n- construire et faire une analyse d’expression différentielle des gènes\r\n- faire une analyse de l’enrichissement fonctionnel des gènes différentiellement exprimés",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_1775",
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy",
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics (RNA-seq)"
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            "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,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api"
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                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
                }
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            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 144,
                    "name": "Reference-based RNA-Seq data analysis with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Reference-based%20RNA-Seq%20data%20analysis%20with%20Galaxy/?format=api"
                },
                {
                    "id": 145,
                    "name": "Introduction to Transcriptomics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20Transcriptomics/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Check a sequence quality report generated by FastQC for RNA-Seq data\r\n- Explain the principle and specificity of mapping of RNA-Seq data to an eukaryotic reference genome\r\n- Select and run a state of the art mapping tool for RNA-Seq data\r\n- Evaluate the quality of mapping results\r\n- Describe the process to estimate the library strandness\r\n- Estimate the number of reads per genes\r\n- Explain the count normalization to perform before sample comparison\r\n- Construct and run a differential gene expression analysis\r\n- Analyze the DESeq2 output to identify, annotate and visualize differentially expressed genes\r\n- Perform a gene ontology enrichment analysis\r\n- Perform and visualize an enrichment analysis for KEGG pathways",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 7,
            "hoursTotal": 8,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/637/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 358,
            "name": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy",
            "shortName": "Analyse données RNA-seq sous Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.\r\n\r\nProgramme\r\nBioinformatique :\r\n* Obtenir des données de qualité : nettoyage, filtrage, qualité\r\n* Aligner les lectures sur un génome de référence\r\n* Détecter de nouveaux transcrits\r\n* Quantifier l’expression des gènes\r\n* Préparer et déployer unensemble d’analyses sur plusieurs échantillons\r\n\r\nBiostatistique :\r\n* Construire un plan d’expérience simple\r\n* Normaliser les données de comptage\r\n* Identifier les gènes différentiellements exprimés\r\n* Se sensibiliser aux tests multiples\r\n\r\nAnalyse de protocoles Bioinformatique et Biostatistiques issus de la littérature",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
            ],
            "keywords": [
                "Gene expression differential analysis",
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 10,
                    "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",
            "updated_at": "2025-01-23T15:20:05.977558Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.",
            "hoursPresentations": 6,
            "hoursHandsOn": 12,
            "hoursTotal": 18,
            "personalised": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/690/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 362,
            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées",
            "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "Statistical differential analysis",
                "RNA-seq"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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                {
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T14:50:06.093352Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Objectifs pédagogiques :\r\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\nRéaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.",
            "hoursPresentations": 4,
            "hoursHandsOn": 8,
            "hoursTotal": 12,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/786/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/587/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/695/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 19,
            "name": "Analyse primaire de données issues de  séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de NGS. Application aux outils de mapping et d’assemblage.\nProgramme\nThéorie \n•Présentation des différents types de séquenceurs\n•Les grandes familles d’algorithmes de mapping de lectures courtes d’assemblage et les outils associés\nPratique\nAnalyse des données de séquençage d’un génome bactérien\n•Contrôle qualité\n•Assemblage de-novo\noNettoyage des données\noAssemblage\noVisualisation et statistiques sur l’assemblage\n•Comparaison à un génome de référence :\noMapping des lectures sur un génome proche\noVisualisation du mapping \n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Galaxy",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [],
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            "sponsoredBy": [],
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            "logo_url": "",
            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
            "audienceTypes": [],
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            "difficultyLevel": "",
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            "hoursPresentations": null,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/246/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 369,
            "name": "Introduction au profilage taxonomique et visualisation de communautés microbiennes à partir de données métagénomiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils d’analyse de données de métagénomiques pour caractériser et visualiser des communautés microbiennes. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à la métagénomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- assigner des taxons à des données de métagénomiques,\r\n- visualiser une communauté microbienne à partir d’assignations taxonomiques",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3697",
                "http://edamontology.org/topic_3174",
                "http://edamontology.org/topic_0637"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "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": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
                },
                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 87,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api"
                },
                {
                    "id": 96,
                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 31,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
            "updated_at": "2024-02-08T11:23:11.090144Z",
            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 130,
                    "name": "Taxonomic Profiling and Visualization of Metagenomic Data",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Taxonomic%20Profiling%20and%20Visualization%20of%20Metagenomic%20Data/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Explain what taxonomic assignment is\r\n- Explain how taxonomic assignment works\r\n- Apply Kraken and MetaPhlAn to assign taxonomic labels\r\n- Apply Krona and Pavian to visualize results of assignment and understand the output\r\n- Identify taxonomic classification tool that fits best depending on their data",
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            "name": "Analyse de données RNAseq sous Galaxy",
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            "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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        {
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            "name": "Initiation à l’utilisation de Galaxy",
            "shortName": "Initiation Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nCette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Prise en main d’un portail Galaxy\r\n* Utilisation de l’historique\r\n* Téléchargement des données à traiter\r\n* Manipulation de fichiers\r\n* Paramétrage et exécution d’outils\r\n* Récupération et visualisation de résultats",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "learningOutcomes": "Cette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\n\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.",
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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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                "Metagenomics",
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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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        {
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            "name": "Introduction à l'annotation de génomes bactériens avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est cette formation de se familiariser avec les étapes et les outils pour annoter des génomes bactériens. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de l’annotation de génomes bactériens en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’annotation de génomes bactériens, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- faire tourner une série d’outils pour annoter un génome bactérien avec différents éléments génomiques,\r\n- évaluer l’annotation\r\n- visualiser un génome bactérien et ses annotations",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_3301",
                "http://edamontology.org/topic_0097",
                "http://edamontology.org/topic_0622",
                "http://edamontology.org/topic_0219"
            ],
            "keywords": [
                "Bacterial isolate",
                "Galaxy",
                "Structural and functional annotation of genomes"
            ],
            "prerequisites": [
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            ],
            "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",
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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",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
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                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
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                    "name": "AuBi",
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                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Bacterial%20Genome%20Annotation/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Run a series of tools to annotate a draft bacterial genome for different types of genomic components\r\n- Evaluate the annotation\r\n- Process the outputs to format them for visualization needs\r\n- Visualize a draft bacterial genome and its annotations",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
            "hoursTotal": 3,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/598/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 366,
            "name": "Initiation à l’utilisation de la plateforme de bio-analyse Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est de se familiariser avec l’interface utilisateur de Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à Galaxy, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- Importer des données\r\n- Identifier des outils\r\n- Faire une analyse\r\n- Gérer un historique\r\n- Créer un workflow",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "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)",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api",
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            "sponsoredBy": [
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                    "name": "CNRS - IFB",
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            "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",
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            "name": "Galaxy : sRNAseq",
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            "description": "As the command line training but with Galaxy. Organized jointly by the Sigenae and Bioinfo Genotoul platforms.\n",
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            "name": "Traitements bioinfo RNA-seq ",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nConnaitre les concepts et méthodes bioinformatiques utilisées pour l’analyse de données RNA-Seq eucaryote et procaryote.\n\n \nProgramme\n\nThéorie\nBases biologiques des études d’expression\nSéquençage NGS et RNA-Seq, présentation des différents types de séquenceurs\nMéthodes d’alignements spécifiques au RNA-Seq\nReconstruction de transcrits\nAssemblage de novo de transcriptomes\nQuantification\n \nPratique\nTP sur des données de type euraryote\nContrôle qualité\nNettoyage des données\nAlignement sur un génome de référence et épissage\nVisualisation de l’alignement\nDécouverte de nouveaux transcrits\nObtention d’un tableau de comptage\n \nLien avec d'autres modules \nL'analyse statistique des résultats du type d’analyses bioinformatiques effectuées dans ce module est traitée dans le module 16 [Stats & RNA-seq.\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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        {
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            "name": "Initiation à l’analyse de données de type RAD par le pipeline Stacks sous la plateforme web d’analyse de données Galaxy",
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            "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",
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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",
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            "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",
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                "http://edamontology.org/topic_0091",
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            "name": "RNASeq data analysis",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectives :\n    Understand the main steps in analyzing RNAseq data for a differential gene expression study\n    How to perform a command line analysis with Snakemake\nAlternating between theoretical and practical parts.\nPrerequisite: knowledge of command line usage or having followed the \"Introduction to the command line\" training course.\n\n",
            "homepage": "http://www.pf-bird.univ-nantes.fr/training/",
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                "Gene expression differential analysis",
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                "Transcriptomics (RNA-seq)"
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