Training List
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{ "count": 370, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=300&ordering=-organisedByOrganisations", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=260&ordering=-organisedByOrganisations", "results": [ { "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" } ], "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)" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Life scientists", "Biologists" ], "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", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 2, "hoursTotal": 3, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/599/?format=api" ] }, { "id": 370, "name": "Introduction à l'analyse de données de métabarcoding 16S avec Galaxy", "shortName": "", "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils pour analyses de données de métabarcoding 16S. 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\nAprès une introduction au métabarcoding 16S, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de métabarcoding ,\r\n- analyser et visualiser une communauté microbienne à partir de données de métabarcoding 16S", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3697", "http://edamontology.org/topic_0637" ], "keywords": [ "Galaxy", "Metabarcoding" ], "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)\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" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2024-02-08T11:18:18.945136Z", "audienceTypes": [ "Undergraduate", "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "id": 131, "name": "16S Microbial Analysis with mothur", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/16S%20Microbial%20Analysis%20with%20mothur/?format=api" } ], "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Analyze of 16S rRNA sequencing data using the mothur toolsuite in Galaxy\r\n- Using a mock community to assess the error rate of your sequencing experiment\r\n- Visualize sample diversity using Krona and Phinch", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 2, "hoursTotal": 3, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/595/?format=api" ] }, { "id": 371, "name": "Introduction à l'analyse de données métatranscriptomiques avec Galaxy", "shortName": "", "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils d’analyse de données métatranscriptomiques dans le but de comprendre les fonctions d’une communauté microbienne. 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 métatranscriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- assigner des taxons à des données de métatranscriptomiques,\r\n- extraire des informations fonctionnelles au sein de données de métatranscriptomiques,\r\n- combiner informations taxonomiques et fonctionnelles pour faciliter la compréhension des fonctions d’une communauté microbienne", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3697", "http://edamontology.org/topic_0085", "http://edamontology.org/topic_3941", "http://edamontology.org/topic_1775" ], "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" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2024-02-08T11:22:23.706233Z", "audienceTypes": [ "Undergraduate", "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "id": 132, "name": "Metatranscriptomics analysis using microbiome RNA-seq data", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Metatranscriptomics%20analysis%20using%20microbiome%20RNA-seq%20data/?format=api" } ], "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Choose the best approach to analyze metatranscriptomics data\r\n- Understand the functional microbiome characterization using metatranscriptomic results\r\n- Understand where metatranscriptomics fits in ‘multi-omic’ analysis of microbiomes\r\n- Visualise a community structure", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 2, "hoursTotal": 3, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 367, "name": "Introduction à l'analyse de données de séquençage avec contrôle qualité et alignement sur un génome de référence avec Galaxy", "shortName": "", "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", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091", "http://edamontology.org/topic_0102" ], "keywords": [ "Quality Control", "Galaxy", "Mapping" ], "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" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2024-02-08T11:22:59.733596Z", "audienceTypes": [ "Undergraduate", "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "id": 128, "name": "Mapping with Galaxy", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Mapping%20with%20Galaxy/?format=api" }, { "id": 127, "name": "Quality Control with Galaxy", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Quality%20Control%20with%20Galaxy/?format=api" } ], "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", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 2, "hoursTotal": 3, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/593/?format=api" ] }, { "id": 373, "name": "Introduction à la segmentation des nucléoles et extraction de caractéristiques avec Galaxy", "shortName": "", "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes à l’analyse d’images. 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 à l’analyse d’images, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- télécharger des images depuis un répertoire d’images publiques,- segmenter une image\r\n- extraire les caractéristiques des images", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3383", "http://edamontology.org/topic_3382" ], "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)\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" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2024-02-08T11:28:41.024508Z", "audienceTypes": [ "Undergraduate", "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "id": 134, "name": "Nucleoli segmentation and feature extraction using CellProfiler", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Nucleoli%20segmentation%20and%20feature%20extraction%20using%20CellProfiler/?format=api" } ], "learningOutcomes": "At the end, learners would be able to:\r\n- How to download images from a public image repository.\r\n- How to segment cell nuclei using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to segment cell nucleoli using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to extract features for images, nuclei and nucleoli.", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 2, "hoursTotal": 3, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 368, "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": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0622", "http://edamontology.org/topic_3301", "http://edamontology.org/topic_0219", "http://edamontology.org/topic_0097" ], "keywords": [ "Bacterial isolate", "Galaxy", "Structural and functional annotation of genomes" ], "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 - 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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" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2024-02-08T10:47:23.782242Z", "audienceTypes": [ "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)", "Undergraduate" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "id": 126, "name": "Galaxy 101 for everyone", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Galaxy%20101%20for%20everyone/?format=api" } ], "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", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 2, "hoursTotal": 3, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/592/?format=api" ] }, { "id": 372, "name": "Introduction à l'analyse d’images avec Galaxy", "shortName": "", "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes à l’analyse d’images. 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 à l’analyse d’images, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- extraire des métadonnées d’une image,\r\n- convertir, filtrer et segmenter une image", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3383", "http://edamontology.org/topic_3382" ], "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" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2024-02-08T11:25:36.663764Z", "audienceTypes": [ "Undergraduate", "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "id": 133, "name": "Introduction to image analysis using Galaxy", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20image%20analysis%20using%20Galaxy/?format=api" } ], "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- How to handle images in Galaxy.\r\n- How to perform basic image processing in Galaxy", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 2, "hoursTotal": 3, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 335, "name": "FAIR_bioinfo_@_AuBi", "shortName": "FAIR_bioinfo", "description": "Introduction aux bonnes pratiques en bio-informatique afin de pérenniser son travail de recherche.\r\n\r\nCette formation permet de découvrir les bonnes pratiques dans le cadre d’un travail nécessitant des approches programmatiques (statistiques, programmation d’outils, analyses de données biologiques). Elle s’inscrit aussi dans l’aspect science-ouverte afin de rendre plus facilement disponible et pérenne le travail bio-informatique. Après une introduction aux pratiques FAIR axées notamment sur les notions de reproductibilité et de répétabilité du code, plusieurs approches seront abordées: les bonnes pratiques de partage et gestion des versions des outils utilisés ; la gestion des environnements de travail (conda, docker, singularity) ; découverte du gestionnaire de workflow Snakemake : et enfin la documentation du code avec Rmarkdown et Jupyter.", "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/actualites/pratiques-fair-en-bioinformatique-pour-des-analyses-reproductibles", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091", "http://edamontology.org/topic_0769", "http://edamontology.org/topic_3307", "http://edamontology.org/topic_3068" ], "keywords": [ "Methodology", "Programming Languages & Computer Sciences", "Cloud", "Linux", "Snakemake", "Docker", "R" ], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Having an account on Mesocentre Clermont Auvergne Infrastructure", "maxParticipants": 15, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 87, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api" }, { "id": 94, "name": "Université Clermont Auvergne", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 31, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2023-06-14T10:18:52.160465Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 10, "hoursHandsOn": 20, "hoursTotal": 30, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/537/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/709/?format=api" ] }, { "id": 360, "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": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_1317" ], "keywords": [ "Protein structures", "2D/3D", "Protein/protein interaction modelisation" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png", "updated_at": "2024-01-18T14:36:41.185563Z", "audienceTypes": [ "Professional (initial)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "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.", "hoursPresentations": 4, "hoursHandsOn": 8, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/585/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/699/?format=api" ] }, { "id": 392, "name": "Introduction au language R / Introduction to R langage", "shortName": "Introduction to R langage", "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du langage R et ses principes. Ils seront capables de les appliquer pour effectuer des calculs ou des représentations graphiques simples. Ils seront de plus autonomes pour manipuler leurs tableaux de données.\r\nAttention : ce module n’est ni un module de statistique, ni un module d’analyse statistique des données.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Structures et manipulation de données\r\n* Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…)\r\n* Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot)", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "R Language" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "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": "2025-01-23T14:09:34.394672Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/684/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/679/?format=api" ] }, { "id": 356, "name": "Advanced Python", "shortName": "Advanced Python", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nconnaître les éléments avancés du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches complexes visant à extraire et re-formater des données issues de fichiers textes,\r\ndans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nFonctions\r\nExpressions régulières\r\nGestion des erreurs\r\nBiopython\r\nQuelques modules de bioinformatique\r\nRéalisation de programmes et de Notebooks Jupyter\r\nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Python Language" ], "prerequisites": [ "Python - basic knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "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": "2024-01-18T13:17:08.789820Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Advanced", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nconnaître les éléments avancés du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches complexes visant à extraire et re-formater des données issues de fichiers textes,\r\ndans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/575/?format=api" ] }, { "id": 284, "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy", "shortName": "Analyse de données NGS sous Galaxy", "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien\r\n\r\nProgramme\r\nThéorie\r\n* Présentation des différents types de technologies de séquençage (lectures longues et courtes)\r\n\r\nPratique : Analyse des données de séquençage d’un génome bactérien\r\n* Contrôle qualité\r\n* Assemblage de-novo\r\n* Nettoyage des données\r\n* Assemblage\r\n* Visualisation et statistiques sur l’assemblage\r\n* Alignement de lectures sur un génome de référence et visualisation\r\nTous les TPs seront réalisés sous l’environnement d’exécution de traitements Galaxy.", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0092", "http://edamontology.org/topic_0102", "http://edamontology.org/topic_0196", "http://edamontology.org/topic_3168" ], "keywords": [ "Galaxy", "NGS" ], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "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": "2024-01-18T13:51:11.796060Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "All" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Connaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien", "hoursPresentations": 3, "hoursHandsOn": 3, "hoursTotal": 6, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/582/?format=api" ] }, { "id": 363, "name": "Introduction au text-mining avec AlvisNLP", "shortName": "Introduction to text-mining with AlvisNLP", "description": "Objectifs pédagogiques\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées\r\n\r\nProgramme\r\n* Présentation du text-mining et de la Reconnaissance des Entités Nommées (REN)\r\n* Travaux Pratiques sur des techniques de REN en utilisant AlvisNLP\r\n* Projection de lexiques\r\n* Application de patrons\r\n* Apprentissage automatique", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605", "http://edamontology.org/topic_3474" ], "keywords": [ "Text mining" ], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "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": "2024-01-18T14:56:19.822106Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists", "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées", "hoursPresentations": 5, "hoursHandsOn": 7, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/588/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/680/?format=api" ] }, { "id": 296, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Galaxy" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "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": "2024-01-18T12:44:57.722597Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "All" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "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.", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 5, "hoursTotal": 6, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/442/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/580/?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_3308", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Statistical differential analysis", "RNA-seq" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "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)" ], "audienceRoles": [ "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/587/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/695/?format=api" ] }, { "id": 357, "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse", "shortName": "Introduction à tidyverse", "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "R Language", "Tidyverse" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "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": "2024-01-18T13:15:41.633863Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nutiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\nlire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\nmanipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\nmettre en forme et pivoter les tables de données", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/700/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/579/?format=api" ] }, { "id": 361, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Linux" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "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": "2024-01-18T14:43:04.391836Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "À l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 5, "hoursTotal": 6, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/586/?format=api" ] }, { "id": 355, "name": "Initiation à Python / Introduction to Python", "shortName": "Introduction to Python", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nmaitriser les éléments de base du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches simples d’extraction d’informations, dans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrésentation de Python\r\nVariables Python\r\nStructures de contrôle\r\nGestion de fichiers\r\nRéalisation de programmes simples et de Notebooks Jupyter\r\nMise en pratique avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Python Language" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", 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des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches simples d’extraction d’informations, dans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python.", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/701/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/574/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/691/?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_3308", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_0102", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Gene expression differential analysis", "RNA-seq", "Transcriptomics" ], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "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": "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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