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            "name": "Principes FAIR  & Git Initiation",
            "shortName": "FAIR & GIT - Initiation",
            "description": "Objectifs\r\n- Principes FAIR :\r\n    Connaître les principes FAIR\r\n    Être capable de prendre en compte les principes FAIR dans l'ensemble des étapes d'un projet impliquant la \r\n    collecte et/ou l'analyse de données\r\n- Initiation à Git :\r\n    Savoir définir ce qu’est un outil de gestion de version\r\n    Être capable d’initialiser un entrepôt Git pour un projet\r\n    Être capable de définir quels fichiers inclure/exclure d’un projet\r\n    Savoir enregistrer localement une nouvelle version pour un projet\r\n    Savoir partager des modifications locales avec tous les contributeurs d’un projet\r\n    Savoir gérer des modifications en parallèle en utilisant les branches\r\n   Connaître les bonnes pratiques pour contribuer à projet tiers\r\n\r\nProgramme : \r\n- Principes FAIR\r\n    Présentation des principes FAIR\r\n    Exemples de bonnes pratiques dans la gestion des données : description, organisation du stockage, \r\n    traitements et analyses, mise en accès\r\n- Initiation à Git\r\n    Présentation des avantages de la gestion de versions (projets individuels & projets collaboratifs)\r\n    Présentation des principes de fonctionnement de Git\r\n    Présentation et mise en œuvre des commandes principales de Git (clone, checkout, add, rm, commit, merge,\r\n    push, pull) ; en ligne de commande ou en utilisant une interface graphique (GitHub et GitLab)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/fair_git",
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            "name": "Soumission de données et métadonnées à EMBL-EBI",
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            "description": "Processus et outils mis en place dans le cadre des projets AgroDiv et BReIF pour soumettre des données dans les archives EMBL-EBI associées à des descriptions riches des échantillons séquencés dans BioSamples.",
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            "name": "Gestion des données d’expériences de phénotypage de plantes : standards et cas d’utilisation",
            "shortName": "FAIR Data Pheno",
            "description": "Cette formation donnera un aperçu des pratiques et méthodes actuelles pour la standardisation des données de phénotypage des plantes, et ce de manière de traiter la variabilité et l'hétérogénéité inhérentes aux jeux de données de recherche et de sélection.\r\nLe but de cette formation est double : 1) diffuser les bonnes pratiques pour une gestion FAIR des données de phénotypage de plantes, 2) consolider une formation modulaire adaptée à un maximum de besoins, du débutant qui souhaite partager des données standardisées dans Recherche Data Gouv, à l'utilisateur avancé qui souhaite faire de la sémantique ou utiliser des portails de données fédérés. La formation se déroulera avec une alternance de présentations générales et techniques et d'ateliers pratiques.",
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            "name": "MIAPPE, Minimum Information About Plant Phenotyping Experiments",
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            "description": "The Minimal Information About Plant Phenotyping Experiments (MIAPPE, www.miappe.org) standard has been designed by ELIXIR, EMPHASIS and Bioversity international to guide plant scientist in the management of experimental data. Furthermore, since genetic studies relies on the integration and the linking between phenotype and genotype datasets, relevant section of MIAPPE are beginning to be used for genotyping standards.\r\nThis formation will cover a general introduction of the MIAPPE principles and some examples to illustrate different use cases on the usage of MIAPPE for plant phenotyping data standardization.",
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        {
            "id": 379,
            "name": "Manipulating  & Visualizing Data with R",
            "shortName": "R - DataViz",
            "description": "Objectifs\r\n- Importer, structurer, transformer et exporter un tableau de données avec R\r\n- Générer des figures de qualité pour, par exemple, une publication scientifique\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction au tidyverse (metapackage pour manipuler, visualiser et analyser des données)\r\n- Import et export de tableaux de données (csv, excel, google sheet, etc.)\r\n- Manipulation de tableaux de données avec dplyr et tidyr (filtre, aggregation, jointure)\r\n- Manipulation de chaînes de caractères et de dates avec stringr et lubridate\r\n- Introduction aux concepts de visualisation de données\r\n- Apprendre à utiliser ggplot2 grâce à esquisse\r\n- Partager ses résultats avec Quarto",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/r_dataviz",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0092"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Preregistration required using: https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/preinscription",
            "maxParticipants": 18,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/299/?format=api"
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                    "name": "ABiMS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://abims.sb-roscoff.fr/sites/default/files/abims.png",
            "updated_at": "2025-02-21T08:47:18.779528Z",
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                "Graduate",
                "Professional (initial)",
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            ],
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            ],
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            "hoursPresentations": 2,
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            "personalised": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/716/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 374,
            "name": "Environments and best practices for using the BiRD cluster",
            "shortName": "Best practices BiRD cluster",
            "description": "Objectives\r\n- Understand and implement the principles of reproducible science in analysis and development projects\r\n- Acquire basic commands necessary for optimal use of the cluster\r\n\r\nPedagogical Content\r\n- Introduction to reproducibility\r\n- Best practices on code history and sharing: Git\r\n- Conda environment\r\n- Presentation of the computing cluster\r\n- Introduction to workflows using Snakemake",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/cluster/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
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            "prerequisites": [
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            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Have an account on the BiRD cluster.",
            "maxParticipants": 20,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/596/?format=api"
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                {
                    "id": 16,
                    "name": "BiRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api"
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            "logo_url": null,
            "updated_at": "2024-02-08T15:56:16.390499Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
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            "hoursPresentations": 7,
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            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/602/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/641/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 349,
            "name": "Reproducible Research",
            "shortName": "",
            "description": "The following topics and tools are covered in the course:\r\n\r\n    Data management\r\n    Project organisation\r\n    Git\r\n    Conda\r\n    Snakemake\r\n    Nextflow\r\n    R Markdown\r\n    Jupyter\r\n    Docker\r\n    Singularity\r\n\r\nAt the end of the course, students should be able to:\r\n\r\n    Use good practices for data analysis and management\r\n    Clearly organise their bioinformatic projects\r\n    Use the version control system Git to track and collaborate on code\r\n    Use the package and environment manager Conda\r\n    Use and develop workflows with Snakemake and Nextflow\r\n    Use R Markdown and Jupyter Notebooks to document and generate automated reports for their analyses\r\n    Use Docker and Singularity to distribute containerized computational environments",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/training_reproducible_research/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
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            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Open to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 20,
            "contacts": [],
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T15:16:00.921744Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "At the end of the course, students should be able to:\r\n\r\n    Use good practices for data analysis and management\r\n    Clearly organise their bioinformatic projects\r\n    Use the version control system Git to track and collaborate on code\r\n    Use the package and environment manager Conda\r\n    Use and develop workflows with Snakemake and Nextflow\r\n    Use R Markdown and Jupyter Notebooks to document and generate automated reports for their analyses\r\n    Use Docker and Singularity to distribute containerized computational environments",
            "hoursPresentations": 8,
            "hoursHandsOn": 13,
            "hoursTotal": 21,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/567/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 348,
            "name": "Advanced HPC Trainings",
            "shortName": "",
            "description": "This course continues the explanation on how to work on HPC Southgreen clusters. It is intended for experienced users, with the goals of improving LC user productivity and minimizing the obstacles. New notions and tools are presented such as job arrays, basic softwares installation,module environment and singularity. All these notions will be developped.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//Advanced_HPC/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "HPC",
                "SLURM"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Oprn to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 20,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/589/?format=api"
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                {
                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T14:46:58.108350Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "All"
            ],
            "difficultyLevel": "",
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/557/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/565/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 347,
            "name": "Introduction to Microbial Comparative Genomics",
            "shortName": "",
            "description": "This course offers an introduction to microbial genomics analysis.\r\nIt includes 5 issues: assembly, genome annotation, circos visualization, pan-genome construction, pan-GWAS.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//bacterialGenomics/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "genomics",
                "Structural genomics",
                "Genome analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Open to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 20,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/174/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/771/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/772/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/773/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T14:54:55.468140Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
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            "hoursPresentations": 5,
            "hoursHandsOn": 5,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/558/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/561/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 343,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 6/6 : Analyses RNA-seq, biostatistique - version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé 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",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module «Analyses RNA-seq–partie 1 (bioinformatique)» de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et la façon d’obtenir une table de comptage",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
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            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 66,
                    "name": "University of Lille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20of%20Lille/?format=api"
                },
                {
                    "id": 56,
                    "name": "INSERM",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api"
                },
                {
                    "id": 52,
                    "name": "CNRS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 3,
                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
            "updated_at": "2024-12-09T17:39:41.502706Z",
            "audienceTypes": [],
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 5/6 : Analyses RNA-seq, bioinformatique- version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé 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 5 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",
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            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\nAvoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement.",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 3/6 : Métagénomique - version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé 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",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 2/6 : Analyses de variants- version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé 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",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "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",
            "maxParticipants": null,
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/6 : Analyses ADN - version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé 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 « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 4/6 : Analyses ChIP-seq - 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 4 sont :\r\n- Savoir détecter les pics et obtenir un signal\r\n- Comprendre les différentes structures de données\r\n- Savoir effectuer les contrôles qualité\r\n- Savoir effectuer une analyse d’enrichissement de motifs\r\n- Etre capable de préparer ses résultats pour leur annotation\r\n- Comprendre comment croiser plusieurs résultats de ChIP-seq",
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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                    "name": "University of Lille",
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                },
                {
                    "id": 56,
                    "name": "INSERM",
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                },
                {
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            "updated_at": "2024-12-09T17:40:36.320632Z",
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        {
            "id": 304,
            "name": "Initiation à Galaxy",
            "shortName": "Bilille Galaxy Init",
            "description": "Bilille organise régulièrement des formations d'initiation à l'outil Galaxy d'une journée, destinée aux biologistes et médecins désirant découvrir le traitement bioinformatique de données via une interface conviviale.\r\n\r\nGalaxy est très répandu pour l’analyse de données omiques, telles que données de séquençage ou données de puces à ADN. \r\nC'est l'environnement qui est utilisé lors du cycle de formation “Analyse de données de séquençage à haut-débit”.",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
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            "accessConditions": "Ouvert en priorité aux participants du cycle Analyse NGS organisé par Bilille.",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
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                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
            "updated_at": "2024-12-09T17:41:37.266949Z",
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        },
        {
            "id": 326,
            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données d'une plateforme IBISA",
            "shortName": "FAIR data IBISA",
            "description": "Cette session de formation a pour but de former des responsables et membres de plateformes IBISA aux principes FAIR de gestion des données .\r\nLa formation se déroule sur 2 jours avec une alternance de présentation générales,  et techniques, témoignages et ateliers pratiques pour travailler sur différents sujets : PGD de structure, métadonnées, sécurité des données,...etc.\r\nA la fin de cette formation auront \r\n- acquis des connaissances théoriques et pratiques sur la gestion selon les principes FAIR de leurs données dans le contexte de la Science Ouverte\r\n- identifié des pistes d'amélioration pour la gestion des données de leur plateforme.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=16",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3420",
                "http://edamontology.org/topic_0219",
                "http://edamontology.org/topic_3571"
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            "keywords": [
                "Données"
            ],
            "prerequisites": [
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            "contacts": [
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                    "id": 3,
                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IFB/?format=api"
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                    "name": "IFB-core",
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                    "id": 29,
                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
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            "updated_at": "2023-08-22T14:25:08.237204Z",
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            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A la fin de cette formation, les participants connaîtront et pourront mettre en œuvre les principes de la science ouverte pour gérer leurs jeux de données dans un projet :\r\n- Les principes fondamentaux de l’Open Data en biologie et santé, y compris dans ses aspects juridiques ;\r\n- Les bonnes pratiques et outils de gestion des données d’un projet en bioinformatique, en lien avec les ressources de l’infrastructure IFB ;\r\n- Le PGD : séances théoriques et pratiques de construction d’un PGD sur des exemples de jeux de données omiques ;\r\n- Le choix des métadonnées : panorama des ressources existantes pour choisir des métadonnées et mise en pratique pour annoter des jeux de données omiques en vue de la publication des données dans une banque internationale ou un dataverse institutionnel.",
            "hoursPresentations": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/513/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 322,
            "name": "Introduction to Structural variant detection analyses",
            "shortName": "",
            "description": "Program\r\n\r\n*  Handling mapping tools suitable for ILLUMINA and ONT data (bwa, minimap2)\r\n*  SNP detection from mapping of short reads against a reference genome: SNP calling, filters and SNP annotation. Examples of possible studies based on SNP arrays\r\n* Detecting Structural Variations (SV) in short and long reads (breakdancer, sniffle)\r\n* SV detection from genome assembly and comparison (minimap2, nucmer, assemblytics, siry)",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//sv/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "prerequisites": [
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                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-01-24T10:41:28.470404Z",
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            ]
        },
        {
            "id": 313,
            "name": "RNA-Seq analysis",
            "shortName": "",
            "description": "Introduction to RNA-Seq analysis",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//rnaseq/",
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                    "id": 24,
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
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            "personalised": false,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/563/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 312,
            "name": "Introduction to python",
            "shortName": "",
            "description": "This course provides an introduction to programming using python. At the end of the training, participants should be able to write simple python programs to handle biological data and to understand more complex programs written by others.\r\nNote : This course in currently available only in french",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//python/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Open to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 15,
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
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    ]
}