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            "description": "A serie of five webnaires to understand IMGT databases and tools\r\n\r\nWebinar 1: Comprehensive Guide to IMGT®, The International ImMunoGeneTics Information System®\r\nWebinar 2: IMGT research axis I: IMGT biocuration pipeline and IMGT annotated data in IMGT databases and tools\r\nWebinar 3: IMGT research axis II: Analysis and exploration of the expressed IG and TR repertoires with IMGT tools\r\nWebinar 4: IMGT research axis III: databases and tools for the analysis of the proteins, structures and engineered antibodies\r\nWebinar 5: IMGT-KG: a knowledge graph in immunogenetics",
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            "name": "Diplôme Universitaire en Bioinformatique Intégrative",
            "shortName": "DU-Bii",
            "description": "La bioinformatique est devenue une compétence incontournable pour l'analyse de données de nature diverse : génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, structures macromoléculaires, réseaux d'interactions. L'appropriation par les biologistes des méthodes et outils de biostatistique et bioinformatique intégrative est un enjeu majeur pour la montée en compétence des équipes de recherche et des plateformes de service.\r\n\r\nL'université Paris Diderot propose en partenariat avec l'Institut Français de Bioinformatique (IFB) la deuxième édition du Diplôme Universitaire en Bioinformatique intégrative (DU-Bii). Cette formation s’adresse en priorité à des biologistes en demande d'évolution ou de reconversion professionnelle ayant déjà acquis des compétences (formation courte, autoapprentissage, expérience de terrain) en informatique ou bioinformatique/biostatistique (environnement Unix, Python ou R ou autre langage de programmation). Les prérequis sont décrits sur le portail “DU” de l’université Paris Diderot, qui présente le DU-Bii et le DU complémentaire \"Création, Analyse et Valorisation de données omiques\" (DUO).\r\n\r\nLe DU-Bii fournira une formation théorique et pratique, complétée par une période d'immersion sur l'une des plateformes régionales de l'IFB, qui mobilisera, dans le cadre d'un projet tutoré, l'ensemble des méthodes et outils appris durant les cours pour réaliser un projet personnel de bioinformatique intégrative. Ce projet combinera des données propres à chaque participant produites dans son laboratoire (principe BYOD : “Bring Your Own Data”) ou collectées à partir de bases de données publiques.\r\n\r\nRenseignements et candidatures : fcsdv@univ-paris-diderot.fr\r\nInscriptions : voir la page page du DU-Bii de l'Université Paris Diderot\r\nContacts Paris-Diderot : Bertrand.Cosson@univ-paris-diderot.fr \r\nContacts IFB : Helene.Chiapello@inra.fr, Jacques.van-Helden@univ-amu.fr",
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            "description": "Processing, statistical analysis, and annotation of metabolomics data is a complex task for experimenters since it involves many steps and requires a good knowledge of both the methodology and software tools. The Workflow4Metabolomics.org (W4M) online infrastructure provides a user-friendly and high-performance environment with advanced computational modules for building, running, and sharing complete workflows for LC-MS, GC-MS, FIA and NMR analysis. Such features are of major values for teaching computational metabolomics to experimenters, and previous courses using W4M since 2014 have been very successful.",
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            "description": "Description : La formation EBAII IFB Aviesan de niveau 1 propose une expérience d'apprentissage intensive conçue pour les biologistes, qu'ils soient ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs ou praticiens, qui sont confrontés à l'analyse de données NGS (Next-Generation Sequencing) mais qui ne disposent pas encore des compétences bioinformatiques nécessaires, ou qui cherchent à renforcer leurs compétences existantes.\r\n\r\nContenu : Cette formation est structurée autour d'une combinaison de sessions théoriques et d'ateliers pratiques. Les participants auront l'occasion d'explorer diverses thématiques, notamment le traitement de données de variants, ChIP-Seq, Bulk RNA-Seq, et Single-Cell RNA-Seq. De plus, ils recevront une introduction aux technologies \"long reads\".\r\n\r\nObjectifs généraux:\r\nAcquérir une compréhension approfondie des concepts liés à l'analyse de données NGS.\r\nMaîtriser les outils informatiques nécessaires pour effectuer ces analyses.\r\nInterpréter les résultats des analyses de données NGS.",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 3/6 : Métagénomique - version 2020",
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            "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 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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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\n- Avoir 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. Etre familier avec le vocabulaire et les étapes de base de l’analyse de données de séquençage : nettoyage, assemblage, mapping",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses RNA-seq  (sous Galaxy)- version 2023",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, 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- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\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- Découvrir les fonctionnalités courantes de Galaxy, et savoir les utiliser.\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",
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "La première journée du module permettra aux personnes n’ayant pas suivi le module Analyses ADN du cycle de rattraper les pré-requis nécessaires à la suite de la formation (initiation à Galaxy, nettoyage et qualités des séquences, mapping). Des concepts basiques en statistique (moyenne, variance, p-value) sont nécessaires pour être à l’aise dans la quatrième journée.",
            "maxParticipants": null,
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        {
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            "name": "Workshop nf-core et sarek",
            "shortName": "",
            "description": "Dans le cadre du réseau métier ingénieur.e.s lillois, bilille organise un workshop de 2 jours autour de la communauté internationale et des pipelines de bioinformatique nf-core, les 8 et 9 Décembre sur le campus Cité Scientifique de l’Université de Lille, à Villeneuve d’Ascq.\r\n\r\nLe projet nf-core a été créé en 2018 afin de proposer et maintenir de manière collaborative des pipelines d’analyse de bioinformatique en Nextflow selon des standards stricts de qualité et de reproductibilité, tout en facilitant leur mise en œuvre sur la majorité des infrastructures de calcul. La communauté, très active, qui s’organise autour de cette collection de pipelines rassemble des scientifiques du monde entier, issus de parcours très divers.\r\n\r\nÀ l’occasion de cet atelier, nous accueillerons Maxime Garcia (Seqera labs, Stockholm), membre de l’équipe d’administration nf-core et développeur principal du pipeline d’analyse de variants génomique Sarek. Il présentera la communauté aux participant.e.s et les formera à l’utilisation de ces pipelines d’analyse, en alternant les présentations avec des mises en pratique. Il présentera également les outils de développement mis en place par nf-core pour permettre aux participant.e.s de contribuer aux outils existants et de proposer, si elles et ils le souhaitent, leurs propres pipelines selon les standards de la communauté.",
            "homepage": "https://ums-plbs.univ-lille.fr/workshop-nf-core-et-sarek-avec-maxime-garcia",
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Cet atelier s’adressant à un public averti en bioinformatique et/ou en biostatistiques, nous attendons des participant.e.s ayant déjà acquis une certaine familiarité avec les compétences suivantes :\r\n- Utilisation courante de la ligne de commande sous Unix\r\n- Utilisation des logiciels d’analyse de données de séquençage à haut débit\r\n- Utilisation de ressources de calcul intensif (cloud, cluster, …)\r\n- Connaissances de base sur les gestionnaires de workflow (Nextflow, SnakeMake, CWL, Galaxy,…)\r\n\r\nUne familiarité avec Nextflow, Conda et des gestionnaires de containers (Docker/Singularity) sera également utile, sans être toutefois obligatoire.",
            "maxParticipants": 20,
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        {
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            "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 3/4 : Prédiction de gènes et annotation de protéines",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose un cycle de découverte de la bioinformatique à destination des chercheur·euses, enseignant·es-chercheur·euses, ingénieur·es, technicien·nes et doctorant·es en biologie. Aucun pré-requis en informatique n'est attendu.\r\nLe cycle est constitué de quatre modules de deux jours:\r\n- Banques de données et BLAST\r\n- Alignement de séquences\r\n- Prédiction de gènes et annotation de protéines\r\n- Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire\r\nCes modules peuvent être suivis indépendamment, mais ont une cohérence. Suivre chaque module peut aider à une meilleure compréhension des modules suivants.\r\nLes fiches descriptives des différents modules sont accessibles sur le site web de Bilille.\r\nLes objectifs du module 3 sont :\r\n- découvrir les logiciels liés à la prédiction de gènes et à l'annotation de protéines\r\n- acquérir la méthodologie pour prédire les gènes présents sur un génome qu'il soit bactérien ou eucaryote\r\n- acquérir la méthodologie pour analyser la séquence protéique prédite et en déduire la fonction possible de la protéine, avoir une idée de sa localisation cellulaire et de sa structure\r\n- être capable d'analyser les résultats obtenus par les logiciels avec un regard critique",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "Autre",
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                "Sequence annotation",
                "Pattern matching",
                "Protein inference and validation"
            ],
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Savoir utiliser un ordinateur (Windows...) : naviguer sur internet (Internet Explorer ou Firefox), utiliser un traitement de texte (Word ou OpenOffice).\r\n- Être familié avec les banques de données, Blast, formats de séquences et alignements de séquences (idéalement avoir suivi le module 1/4 « Banques de données et Blast » et le module 2/4 « Alignements de séquences » du cycle d'initiation à la bioinformatique).",
            "maxParticipants": null,
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses de variants (sous Galaxy)- version 2023",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, 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- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\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 de variants sont :\r\n-\tComprendre les grands principes de la détection de variants\r\n-\tRéaliser les différentes étapes du post-traitement des données d’alignement à la détection de variants\r\n-\tAdapter l’analyse en fonction du type de données NGS générées\r\n-\tComprendre la structure des données de variants\r\n-\tSavoir annoter des variants\r\n-\tEtre 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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            "accessConditions": "-\tEtre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation Bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n-\tAvoir 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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            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
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        {
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            "name": "Galaxy Beyond Basics: Mastering Workflows, Automation, and Scalability",
            "shortName": "Galaxy avancée",
            "description": "Join us for an intensive, week-long, in-person training designed to elevate your Galaxy expertise to new heights. This workshop is tailored for data scientists, advanced Galaxy users, and team leaders who need to scale, automate, and publish their data analysis workflows for batch processing and production-level applications.\r\n\r\nOver five days, you’ll embark on a comprehensive journey through Galaxy’s advanced capabilities:\r\n\r\nMonday: Introduction & Workflow Development\r\n\r\nStart with a welcome and icebreaker to foster collaboration, followed by a brief overview of Galaxy and its workflow features. Dive into hands-on workflow development, where you’ll learn to design clean, efficient workflows, customize them with parameters, and generate user-friendly workflow reports—combining theory with practical application.\r\n\r\nTuesday: Workflow FAIRification, Documentation, and Export\r\n\r\nBegin with a recap of Day 1, then explore UseGalaxy.fr and its unique features. Learn to annotate workflows with metadata, apply best practices for FAIR compliance, and implement tests to ensure reliability. Publish your workflows to WorkflowHub and Dockstore via the IWC. Develop high-resolution workflow visualizations and create interactive tutorials using a “Choose Your Own Tutorial” approach. Finally, master workflow export by creating RO-Crates for reproducibility and submitting workflows to LifeMonitor for performance tracking.\r\n\r\nWednesday: Scaling Workflows & Galaxy Using Command-Line and API\r\n\r\nStart with a recap and real-world examples of large-scale Galaxy projects. Learn to execute workflows from the command line using Planemo, automate batch processing with shell scripts, and analyze performance for efficiency. Discover how to scale Galaxy use with BioBlend, designing Python scripts for batch workflow execution and evaluating scalability. The day concludes with an introduction to the “Bring Your Own Work” session.\r\n\r\nThursday: Bring Your Own Work (BYOW)\r\n\r\nDedicate the day to applying your new skills to your own projects. With guidance from trainers, refine your workflows, troubleshoot challenges, and implement solutions using your personal data. Collaborate with peers, document your progress, and optimize your workflows to leave with actionable results for your research.\r\n\r\nFriday: Storage, Data Management, Recap, and Closing\r\n\r\nThe final half-day begins with a recap of the week’s progress, followed by a session on “Bring Your Own Storage”, exploring how to integrate personal or institutional storage with Galaxy. Learn about managing databases in Galaxy and the IDC (Intergalactic Data Commission) effort for efficient data organization. The workshop concludes with a general recap, supplementary exercises, and feedback and closing remarks, ensuring you leave with a comprehensive understanding and resources for continued success.\r\n\r\nThis training will be conducted in French, while the materials (slides) will be in English.\r\n\r\nLearning Objectives\r\nAt the end of the workshop, you will be able to:\r\n\r\nWorkflow development\r\n    Understand the key aspects of workflows by identifying their core components and purpose.\r\n    Create clean, non-repetitive workflows by applying best practices for process design.\r\n    Use workflow parameters to customize and optimize workflows for specific tasks.\r\n    Generate user-friendly workflow reports to display workflow results in a structured way.\r\nWorkflow FAIRyfication\r\n    Annotate a Galaxy workflow with essential metadata to ensure it is findable and reusable.\r\n    Apply best practices to data analysis workflows to improve consistency and interoperability.\r\n    Implement robust tests to validate workflow reliability and accuracy.\r\n    Publish a Galaxy workflow on WorkflowHub and Dockstore via its integration into the IWC, demonstrating enhanced findability,accessibility, interroperability and usability for the scientific community.\r\nWorkflow Documentation\r\n    Design a high-resolution workflow image optimized for documentation and presentations.\r\n    Develop a hands-on tutorial with a “Choose Your Own Tutorial” approach, including:\r\n        A step-by-step tutorial with skeleton generation from the workflow.\r\n        A real-time tutorial that runs and explains the workflow interactively.\r\n    Produce a final documentation package that includes both tutorial formats and high-resolution visuals.\r\nWorkflow Export\r\n    Apply the process of creating a Galaxy Workflow Run RO-Crate by packaging a workflow with its metadata, inputs, and outputs, ensuring it is reproducible and FAIR-compliant.\r\n    Evaluate the completeness and accuracy of a Galaxy Workflow Run RO-Crate by reviewing its structure, metadata, and included files for adherence to best practices.\r\n    Submit a workflow to LifeMonitor, analyzing the platform’s feedback to assess workflow performance and improve its reliability for future use.\r\nWorkflow Scaling using command-line\r\nExecute workflows from the command line using the Planemo run subcommand, demonstrating the ability to run and monitor workflows outside the Galaxy interface.\r\nDevelop simple shell scripts to automate the execution of multiple workflows concurrently or sequentially, optimizing efficiency and scalability.\r\nAnalyze the performance and resource usage of workflows run via shell scripts, evaluating the effectiveness of scaling strategies for large-scale data processing.\r\nScaling Galaxy Use with the API and BioBlend\r\nUtilize the BioBlend library to programmatically interact with Galaxy, executing workflows, managing datasets, and automating repetitive tasks.\r\nDesign a Python script using BioBlend to scale Galaxy workflows for batch processing, ensuring efficient resource use and reproducibility.\r\nEvaluate the performance and scalability of workflows executed via BioBlend, comparing results with manual Galaxy interactions to identify improvements.\r\n“Bring Your Own Work”\r\nApply the concepts and tools learned during the training to develop or refine your own workflows using your personal data, with guidance from trainers.\r\nTroubleshoot challenges in your workflow or data analysis, implementing solutions with the support of trainers and peers.\r\nDemonstrate progress in your project by documenting your workflow, results, and any optimizations made during the sessions.\r\n\r\nRequirements\r\nPrior knowledge and experience using Galaxy\r\nPrior knowledge and experience using command line\r\nFluent in French (materials will be in English and discussions will happen in French)\r\nYour own computer\r\nOptional but encouraged: your own workflow and dataset for the Bring Your Own Work (BYOW) session. The workflow and the dataset must be shareable and non-sensitive (i.e., they must not contain any patient-related information or confidential data). The dataset size must be small.",
            "homepage": "https://training.galaxyproject.org/training-material/events/2026-10-12-Advanced-Galaxy-Training.html#overview",
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            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, 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- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\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 ChIP-seq sont :\r\n Savoir analyser des données de ChIP-seq, du peak-calling à la découverte de motifs :\r\n-\tSavoir détecter les pics et obtenir un signal\r\n-\tComprendre les différentes structures de données\r\n-\tSavoir effectuer les contrôles qualité\r\n-\tSavoir effectuer une analyse d’enrichissement de motifs\r\n-\tEtre capable de préparer ses résultats pour leur annotation\r\n-\tComprendre comment croiser plusieurs résultats de ChIP-seq",
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            "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 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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 6 sont :\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",
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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",
            "is_draft": false,
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            "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 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/6 : Analyses ADN - version 2020",
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            "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 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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 1 sont :\r\n- Apprendre à manipuler des données de séquençage d’ADN\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et du nettoyage des lectures\r\n- Présenter les méthodes et outils d'alignement\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et des alignements sur une référence\r\n- Introduction à l’assemblage des lectures sans référence\r\n- Utiliser la plateforme Galaxy pour ces analyses",
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            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, 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- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\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 Métagénomique sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/6 : Analyses ADN - version 2020",
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            "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 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\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 1 sont :\r\n- Apprendre à manipuler des données de séquençage d’ADN\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et du nettoyage des lectures\r\n- Présenter les méthodes et outils d'alignement\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et des alignements sur une référence\r\n- Introduction à l’assemblage des lectures sans référence\r\n- Utiliser la plateforme Galaxy pour ces analyses",
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            "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 2/4 : Alignement de séquences",
            "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 2 sont :\r\n- Découvrir les différents types d'alignement pour les séquences protéiques et nucléiques\r\n- Savoir choisir le logiciel et les paramètres adaptés à une problématique (alignement local, global, multiple...)\r\n- Comprendre les méthodes algorithmiques pour l'alignement de séquences\r\n- Comprendre les paramètres des logiciels\r\n- Etre capable d'analyser un résultat d'alignement avec un regard critique",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "Sequence Algorithm",
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                "Pattern matching",
                "Multiple sequence alignment"
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Savoir utiliser un ordinateur (Windows…) : naviguer sur internet (Internet Explorer ou Firefox), utiliser un traitement de texte (Word ou OpenOffice).\r\n- Etre familier avec les banques de données, Blast et formats de séquences (idéalement avoir suivi le module 1/4 « Banques de données et Blast » du cycle d'initiation à la bioinformatique).",
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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 Data Analysis",
                "Panels (amplicons, captures)",
                "Exomes",
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                "NGS Sequencing Data Analysis"
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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\n- Avoir 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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        {
            "id": 149,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/5 : Analyses ADN",
            "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 1 sont :\r\n- Apprendre à manipuler des données de séquençage d’ADN\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et du nettoyage des lectures\r\n- Présenter les méthodes et outils d'alignement\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et des alignements sur une référence\r\n- Introduction à l’assemblage des lectures sans référence\r\n- Utiliser la plateforme Galaxy pour ces analyses",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "Assembly of genomes and transcriptomes",
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                "Galaxy - Basic usage"
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