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            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\n\r\nLes objectifs du module Métagénomique sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
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            "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 ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement. Être familier avec le vocabulaire et les étapes de base de l’analyse de données de séquençage : nettoyage, assemblage, mapping",
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            "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 2/4 : Alignement de séquences",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose un cycle de découverte de la bioinformatique à destination des chercheur·euses, enseignant·es-chercheur·euses, ingénieur·es, technicien·nes et doctorant·es en biologie. Aucun pré-requis en informatique n'est attendu.\r\nLe cycle est constitué de quatre modules de deux jours:\r\n- Banques de données et BLAST\r\n- Alignement de séquences\r\n- Prédiction de gènes et annotation de protéines\r\n- Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire\r\nCes modules peuvent être suivis indépendamment, mais ont une cohérence. Suivre chaque module peut aider à une meilleure compréhension des modules suivants.\r\nLes fiches descriptives des différents modules sont accessibles sur le site web de Bilille.\r\nLes objectifs du module 2 sont :\r\n- Découvrir les différents types d'alignement pour les séquences protéiques et nucléiques\r\n- Savoir choisir le logiciel et les paramètres adaptés à une problématique (alignement local, global, multiple...)\r\n- Comprendre les méthodes algorithmiques pour l'alignement de séquences\r\n- Comprendre les paramètres des logiciels\r\n- Etre capable d'analyser un résultat d'alignement avec un regard critique",
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            "accessConditions": "- Savoir utiliser un ordinateur (Windows…) : naviguer sur internet (Internet Explorer ou Firefox), utiliser un traitement de texte (Word ou OpenOffice).\r\n- Etre familier avec les banques de données, Blast et formats de séquences (idéalement avoir suivi le module 1/4 « Banques de données et Blast » du cycle d'initiation à la bioinformatique).",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 2/5 : Analyses de variants",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 5 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 4: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\n- Module 5: Métagénomique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 2 sont :\r\n- Comprendre les grands principes de la détection de variants\r\n- Réaliser les différentes étapes du post-traitement des données d’alignement à la détection de variants\r\n- Adapter l’analyse en fonction du type de données NGS générées\r\n- Comprendre la structure des données de variants\r\n- Savoir annoter des variants\r\n- Etre capable d’interpréter une liste de variants grâce aux outils libres disponibles",
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                "Exomes",
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                "Genomics (DNA-seq)",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/5 : Analyses ADN",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 5 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 4: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\n- Module 5: Métagénomique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 1 sont :\r\n- Apprendre à manipuler des données de séquençage d’ADN\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et du nettoyage des lectures\r\n- Présenter les méthodes et outils d'alignement\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et des alignements sur une référence\r\n- Introduction à l’assemblage des lectures sans référence\r\n- Utiliser la plateforme Galaxy pour ces analyses",
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            "description": "This course offers to develop and enhance advanced Linux shell command line and scripting skills for the processing and analysis of NGS data. We will work on a HPC server and use linux powerful commands to allow to analyze big amount of biological data.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings/linuxJedi/",
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/560/?format=api"
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            "description": "En matière de prospectives scientifiques, l’INSU OA, le CNRS et l’IRD ambitionnent de caractériser la biodiversité environnementale afin d’étudier l’impact du changement global sur les milieux et de l’anthropisation de la planète. Ces enjeux nécessitent l’acquisition de connaissances sur la biodiversité pour répondre aux grands défis planétaires (e.g. modéliser, anticiper, prévenir les catastrophes écologiques), aux objectifs de développement durable, et contribuer aux grandes transitions de la société dans un contexte de changement climatique.\r\n\r\nLe metabarcoding est aujourd’hui une des approches incontournable dans la description des écosystèmes pour répondre à ces enjeux scientifiques; elle offre une caractérisation exhaustive de la diversité taxonomique (composition en espèces et abondances) d’un écosystème via le séquençage massif de marqueurs d’intérêts (e.g. ARN ribosomaux 16S, 18S, gène COX, …) et le post-traitement bio-informatique des données générées.\r\n\r\nL’Action Nationale de Formation CNRS-INSU MetaBioDiv, portée par l’Institut Méditerranéen d’Océanologie (Armougom F., MIO) et la Délégation Régionale Côte d’Azur CNRS (DR20, Pierrette Finsac), propose à la communauté scientifique une formation sur la caractérisation de la biodiversité taxonomique d’écosystèmes (procaryotes et micro-eucaryotes) par le prisme du séquençage haut-débit Illumina (Miseq) et du traitement bio-informatique associé (outils R sous Rstudio).",
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            "description": "The program provides an introduction to biostatistical approaches. The principles, methodologies, uses, and applications of statistical methods in biological and clinical research will be presented. Practical trainings on computer with the R software are planned. The bases of the R programming language will be introduced and statistical approaches presented in the theoretical session will be applied.\n",
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            "description": "Séminaires et conférences invitées : 6 par an en moyenne\nDIU Oncogénétique\nDESC Cytogénétique\n",
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            "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 1/4 : Banques de données et Blast",
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            "description": "Bilille propose un cycle de découverte de la bioinformatique à destination des chercheur·euses, enseignant·es-chercheur·euses, ingénieur·es, technicien·nes et doctorant·es en biologie. Aucun pré-requis en informatique n'est attendu.\r\nLe cycle est constitué de quatre modules de deux jours:\r\n- Banques de données et BLAST\r\n- Alignement de séquences\r\n- Prédiction de gènes et annotation de protéines\r\n- Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire\r\nCes modules peuvent être suivis indépendamment, mais ont une cohérence. Suivre chaque module peut aider à une meilleure compréhension des modules suivants.\r\nLes fiches descriptives des différents modules sont accessibles sur le site web de Bilille.\r\nLes objectifs du module 1 sont :\r\n- Découvrir différentes banques de données de séquences généralistes\r\n- Savoir interroger les banques de données et réaliser des requêtes pertinentes\r\n- Comprendre la structure des données\r\n- Savoir utiliser de manière optimale le logiciel Blast en fonction de l'application visée (ex : recherche d’homologie, prédiction de gènes…)\r\n- Etre capable d'analyser un résultat avec un regard critique",
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            "description": "LABGeM's researchers are involved in different training programs in collaboration with :\nthe University of Paris Saclay: master GENIOMHE, master MSSB, master NRBCe\nthe University Denis Diderot: master M2BI\nthe University Paris Descartes: master IMVI\nthe Institut Pasteur: Training ‘Analyse des génomes’\n",
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            "description": "Cette formation est dédiée aux chercheurs, ingénieurs et doctorants et dispensée en anglais par des experts internationaux de la génomique.\r\nLes points forts de la formation :\r\n\r\n    Des sessions de formation pratiques aux outils d’analyse génomique\r\n    Des experts des grands centres nationaux et internationaux (Université d’Evry – Paris-Saclay, Inrae, CEA, CNRS, Université du Luxembourg, EMBL-EBI)\r\n    Format résidentiel tout inclus dans un cadre accueillant et propice au networking\r\n    Effectif limité à 15 participants pour une qualité optimale des sessions pratiques\r\n    Formation éligible à la prise en charge employeurs ou OPCO",
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            "description": "This course offers an introduction to metabarcoding analyses at two different levels/steps: bioinformatics with FROGS pipeline in the Galaxy environment, biostatistics with PhyloSeq R package. This includes preprocessing, clustering and OTU picking, taxonomic assignation, estimation of diversity, visualization of statistics results.\r\nPrerequisites\r\nGalaxy, R knowledge\r\n\r\nProgram\r\nIntroduction to metagenomics and metabarcoding\r\nPre-processing, Clustering, taxonomic affiliation (FROGS)\r\nHandling and visualizing OTU table using PhyloSeq R package (PhyloSeq)\r\n\r\n\r\nLearning objectives\r\nManipulate tools available for metabarcoding analysis\r\nStudy sample diversity by using NGS and post-NGS analysis tools\r\nVisualize diversity metrics in metabarcoding approach​\r\n\r\n\r\nInstructors\r\nJulie Orjuela - julie.orjuela@ird.fr\r\nFlorentin Constancias - florentin.constancias@cirad.fr\r\nAlexis Dereeper - alexis.dereeper@ird.fr",
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            "name": "Python avancé",
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            "description": "\nObjectifs\n\nEtre autonome pour des manipulations simples visant à extraire, reformater des données issues de fichiers texte.\n \n\n \n \n \n \nProgramme\n\n- Expressions régulières\n- Gestion des erreurs\n- Biopython\n- Réalisation de programmes simples\n",
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            "description": "This course offers an introduction to RNASeq analyses using two different workflow management systems: Galaxy and TOGGLe. This includes reference-based mapping, estimates of transcript levels, differential expression (DE) analyses, visualization of statistics results.\r\nPrerequisites\r\nWorkflow management system (Galaxy, TOGGLe)\r\n\r\nProgram\r\nMapping of RNASeq against a transcriptome reference with kallisto (Galaxy)\r\nMapping of RNASeq against an annotated genome reference with TopHat (TOGGLe)\r\nDifferential expression analysis using EdgeR and DESeq2\r\nPlots, clustering, co-expression network: degust, WGCNA\r\n\r\n\r\nLearning objectives\r\nManipulate packages/tools available for searching DE genes\r\nThink about different normalisation methods\r\nDetect differentially expressed genes\r\nCompare results between two approaches\r\n\r\n\r\nInstructors\r\nAlexis Dereeper - alexis.dereeper@ird.fr\r\nSebastien Cunnac - sebastien.cunnac@ird.fr\r\nSebastien Ravel - sebastien.ravel@cirad.fr\r\nChristine Tranchant  - christine.tranchant@ird.fr",
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