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            "description": "The Toulouse Genotoul bioinformatics platform, in collaboration with the Genotoul Biostatistics platform, and the MIAT unit, organize a 3,5 days long training course for bio-informaticians and biologists aiming at learning sequence analysis. It focuses on (protein coding) gene expression analysis using reads produced by ‘RNA-Seq’. This training session is designed to introduce sequences from ‘NGS’ (Next Generation Sequencing), particularly Illumina platforms (HiSeq). You will discover the standards file formats, learn about the usual biases of this type of data and run different kinds of analyses, such as spliced alignment on a reference genome, novel gene and transcript discovery, expression quantification of coding genes and transcripts. Finally you will be able to extract the differentially expressed genes.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/rnaseq-alignment-transcripts-assemblies-statistics/",
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                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
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            "keywords": [
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                    "name": "training RNASeq biostat part",
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            "name": "Intégration d'outils dans Galaxy",
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            "description": "Galaxy (https://galaxyproject.org/) est une plateforme permettant d’intégrer et d’exécuter via une interface graphique des outils bioinformatiques, normalement utilisables en ligne de commande. Galaxy permet ainsi de faciliter l’utilisation de ces outils par tous, dans un environnement contrôlé,mais aussi de favoriser la reproductibilité des analyses (workflows, …).\nActuellement, > 3 750 outils (disponibles sur https://toolshed.g2.bx.psu.edu/) peuvent être intégrés à Galaxy. Mais tous les outils bioinformatiques dont vous pouvez avoir besoin ne sont pas intégrés dans \nl’environnement Galaxy. Et vous devez ainsi parfois renoncer à utiliser Galaxy et ses avantages pour traiter vos données.\n\nUn workshop est organisé à Clermont-Ferrand le Mercredi 25 Mai 2016. \nN’hésitez pas à faire circuler cette information aux personnes potentiellement intéressées.\nMerci par avance.\nBérénice BATUT\n\n",
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            "name": "Initiation à l'analyse de données avec R",
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            "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",
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            "name": "Analyse de séquences",
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            "description": "\n\n\nLes biologistes sont régulièrement confrontés à des gènes (ou des protéines) de fonctions inconnues ou mal annotés. Dans ce contexte, maîtriser quelques techniques basiques d’analyse de séquences peut se révéler d’une aide précieuse. \nL’objectif de cette formation est de présenter, au travers de l’utilisation de sites web spécialisés, quelques grands principes sur l’analyse de séquence. L’ensemble de la formation combine exposés théoriques (fondements méthodologiques des programmes) et applications pratiques (mise en relation des notions théoriques avec les paramètres des programmes et les résultats obtenus) pour permettre une utilisation autonome et critique de quelques logiciels d’analyse des séquences biologiques.\n\n\n\n",
            "homepage": "https://c3bi.pasteur.fr/training-analyse-de-sequences/",
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            "name": "Bioinformatics of protein--protein interactions for wet lab scientists",
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            "description": "Understanding physical and functional interactions between molecules in living systems is crucial in many biological processes. Several powerful methods and techniques have been developed to generate molecular interaction data, focusing mainly on protein­-protein interactions (PPIs). In particular, PPIs involving partially or completely unstructured regions are building blocks of regulatory and signalling networks that control cell response to external and internal cues. Exploring these interactions may help understanding a protein’s function and behavior, predicting biological processes that a protein of unknown function is involved in, and characterising protein complexes that can be used to modulate or perturb known biological processes and pathways.\n",
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            "name": "Introduction à la Phylogénie Moléculaire : CONCEPTS, METHODES ET OUTILS",
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            "description": "Le C3BI (Institut Pasteur) 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 à tous (inscription obligatoire pour les cours et travaux pratiques dans la limite des places disponibles).\nIl est possible de ne s’inscrire que pour la partie théorique. Ces cours sont dispensés en langue française.\nLundi 14 Novembre (9h30-12h30): Présentation des principales banques de données et BLAST\nMardi 15 Novembre (9h30-11h00): Alignements Multiples\nMercredi 16 Novembre (9h30-11h00): Introduction à la Phylogénie\nJeudi 17 Novembre (9h30-11h00): Modèles d’évolution\nVendredi 18 Novembre (9h30-11h00): Approches par Maximum de Parcimonie\nLundi 21 Novembre (9h30-11h00): Méthodes de Distance\nMardi 22 Novembre (9h30-11h00): Méthodes de Vraisemblance\nMercredi 23 Novembre (13h30-15h00): Reconstruction Phylogénétique & Approches Bayésiennes\nJeudi 24 Novembre (9h30-11h00): Inférence des Forces Sélectives\nVendredi 25 Novembre (9h30-11h00): Choix des Méthodes et Interprétation\nprogramme complet \ninscription par mail à formation@pasteur.fr (avec le sujet “Phylogénie Moléculaire”) + formulaire \n",
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            "name": "Linking gene and function, comparative genomics tools for biologists",
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            "description": "More than twenty years after the first bacterial genome has been sequenced, microbiologists are faced with an avalanche of genomic data. However the quality of the functional annotations of the sequenced proteome is very poor with more than half of the sequenced proteins remaining of unknown function. After taking this course, students should master an array of web-based tools to help to predict gene function. This will allow them to generate in silico based functional predictions and produce illustration for manuscripts that use comparative genomic methods. For background read (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20001958)\n",
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                "Functional and regulatory pathways comparison",
                "Genomes comparison",
                "Comparative genomics",
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        {
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            "name": "Analyse bioinformatique des séquences nucléiques et protéiques",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose des formations en partenariat avec CNRS Formation Entreprises à destination des chercheur-euse-s, enseignant-e-s-chercheur-euse-s, ingénieur-e-s, technicien-ne-s en biologie et médecine. \r\n\r\nObjectifs :\r\n- Comprendre les méthodes de base à utiliser pour mener une analyse de séquences\r\n- Savoir exploiter les ressources bioinformatiques publiques\r\n- Savoir utiliser les logiciels d'alignement, de recherche d'homologie, d'annotation de gènes et de protéines",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyse-bioinformatique-sequences-nucleiques-proteiques?axe=161",
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        {
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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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            "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",
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            "description": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-19025-Analyses-NGS-avec-R.html?axe=98\n",
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        {
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            "name": "Advanced sequence analysis",
            "shortName": "",
            "description": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-19019-Analyse-avancee-de-sequences.h...\n",
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        {
            "id": 336,
            "name": "Pipelines et méthodes bioinformatiques pour l'analyse de données de séquençage (NGS)",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose des formations en partenariat avec CNRS Formation Entreprises à destination des chercheur-euse-s, enseignant-e-s-chercheur-euse-s, ingénieur-e-s, technicien-ne-s en biologie et médecine. \r\n\r\nObjectifs :\r\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit (NGS)\r\n- Comprendre les paramètres des méthodes et leur impact sur les résultats\r\n- Apprendre à identifier les outils d'analyse en fonction du jeu de données\r\n- Être autonome pour analyser des données dans un gestionnaire de workflow comme Galaxy\r\n- Savoir manipuler les fichiers de lecture de séquençage : extraction, préparation, filtrage / nettoyage\r\n- Savoir évaluer la qualité des données de séquençage\r\n- Savoir analyser des données de séquençage de génomes (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental\r\n- Savoir analyser des données de RNA-seq (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/pipelines-et-methodes-bioinformatiques-pour-analyse-de-donnees-de-sequencage",
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            ]
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        {
            "id": 393,
            "name": "Pandas : gérer, analyser, visualiser vos données efficacement",
            "shortName": "",
            "description": "Les objectifs de cette formation sont :\r\n- Importer, exporter, gérer, analyser des données tabulaires\r\n- Calculer des données dérivées\r\n- Combiner et interroger des données complexes\r\n- Calculer des statistiques descriptives des données\r\n- Visualiser et synthétiser les données sous formes graphiques",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/python-et-module-pandas-pour-gerer-et-analyser-donnees?mc=Pandas",
            "is_draft": false,
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                "Python Language"
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            "accessConditions": "- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire, organisation des données\r\n- Connaissance de base de la programmation en Python (activité régulière d'écriture de scripts en Python)\r\n- Maitrise d'un environnement de développement ou éditeur de programmes/scripts",
            "maxParticipants": 12,
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            "learningOutcomes": "Jour 1\r\nMatin :\r\n- Initiation Pandas, structures de données Series et DataFrame, chargement de données à partir de fichiers de données tabulaires\r\nAprès-midi :\r\n- Requêtes et outils de sélection\r\n\r\nJour 2\r\nMatin :\r\n- Fusion, concaténation, jointure de tables, regroupement de sous-ensembles\r\nAprès-midi :\r\n- Indexation simple et multiple, réindexation, export et sauvegarde\r\n\r\nJour 3\r\nMatin :\r\n- Visualisation et réalisation de graphiques\r\nAprès-midi :\r\n- Analyse de données des participants",
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            "description": "Training organized by CNRS Entreprises\n",
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            "name": "Phylogénie moléculaire",
            "shortName": "",
            "description": "- Acquérir des connaissances théoriques et pratiques en phylogénie moléculaire\n- Être autonome dans la conduite d'une analyse phylogénétique\n- Maîtriser le choix, le paramétrage et l'exploitation des résultats des programmes de phylogénie\n",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-20466-Phylogenie-moleculaire.html",
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            "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",
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                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
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        {
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            "name": "Initiation à Linux / Introduction to Linux",
            "shortName": "Initiation à Linux",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nÀ l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.\r\n\r\nProgramme\r\n* Connexion (ssh) et transferts de fichiers (scp, rsync)\r\n* Interfaces graphiques (Gnome, KDE) / émulateurs\r\n* Aide en ligne\r\n* Utilisation du shell : le rappel des commandes, l’historique, la complétion\r\n* Système de fichiers : arborescence et chemin d’accès, le répertoire d’accueil…\r\n* Gestion des fichiers et des répertoires\r\n* Principe de protection : les attributs sur les fichiers, les droits d’accès",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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                "Professional (continued)"
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            "learningOutcomes": "À l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.",
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        {
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            "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands",
            "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.\r\n\r\nProgramme\r\nVisualiser :\r\n* Maîtriser les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PyMOL.\r\nComprendre :\r\n* Analyser des structures 3D de protéines (RX ou RMN).\r\n* Identifier des homologues avec HHpred.\r\n* Modéliser par prédiction sa protéine d’intérêt avec Alphafold2.\r\nPrédire :\r\n* Savoir calculer des meilleures poses de ligands avec Autodock.\r\n* Prédir et modéliser les mutations in silico.\r\n\r\n- Points forts et limites des différents outils\r\n- ️“hand- on tutorials”\r\n- Plus une session dédiée : «bring your own protein»",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_1317"
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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            "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.",
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        {
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            "name": "Comparaison de génomes microbiens",
            "shortName": "Comparaison de génomes microbiens",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n   o Notion de core et pan-génome\r\n   o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n   o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.",
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. \r\nConstruire et évaluer la qualité d’un jeu de données. \r\nSavoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.",
            "hoursPresentations": 3,
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