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            "description": "This training session is designed to help you deal with the platform compute cluster and data banks. You will launch your first processing batch on the cluster and will learn how to track and manage them. Organized jointly by the Sigenae and bioinfo genotoul platforms.",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/cluster-2/",
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            "name": "Analyse de données RNAseq sous Galaxy",
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            "description": "L’analyse des données biologiques nécessite de plus en plus l’utilisation de ressources et d’environnements informatiques difficiles à maîtriser pour le biologiste.\nCette formation présente et décompose l’utilisation de l’environnement Galaxy.\nEn se basant sur une plateforme web, comme c’est la cas avec Mobyle, cet environnement propose une nouvelle approche pour rendre l’analyse biologique plus aisée pour les non- informaticiens.\nObjectifs \nPrise en main de l’environnement Galaxy et des différentes fonctionnalités proposées.\nOrganisation pédagogique \nLa formation est exclusivement orientée pratique! Il s’agir d’utiliser des données de RNAseq fournies par l’UMR 0598 Agrocampus-Ouest / INRA pour utiliser les outils classiques d’analyse de données RNAseq (Tophat, flagstat, Cufflinks, Cuffcompare, Cuffdiff, ou htseq-count, Deseq…)\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes souhaitant s’initier à l’analyse de données RNAseq.\n",
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            "name": "Initiation à l’analyse de données de type RAD par le pipeline Stacks sous la plateforme web d’analyse de données Galaxy",
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            "description": "Cette formation initie l’utilisation de Stacks dans l’environnement Galaxy.\nEn se basant sur une plateforme web, comme c’est la cas avec Mobyle, nous proposons une nouvelle utilisation de Stacks pour rendre l’analyse biologique plus aisée pour les non- informaticiens.\nObjectifs \nPrincipe de l’analyse de données RAD-seq via Stacks.\nOrganisation pédagogique \nLa formation comprendra un exposé théorique avec démonstrations pratiques.\nLe programme :\n1/ Présentation théorique du fonctionnement global de Stacks. Compter 1h\n2/ Analyse de données RAD avec Stacks sous Galaxy. 3h\na) cartographie génétique\nb) génomique des populations\nc) assemblage de données pairées\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes et bio-informaticiens souhaitant analyser des données de type RAD-seq dans le portail web Galaxy.\n",
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            "name": "HUBzero : Plateforme web open-source de collaboration scientifique",
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            "description": "Les projets de recherche sont de plus en plus multi-disciplinaires et multi-site. Afin de faciliter la gestion de groupe, la gestion de projet et le partage de ressources, de nombreux outils généraux ou dédiés entreprise existent. HUBzero représente la meilleure solution open-source et dédiée science. Nous proposons de vous présenter son fonctionnement global à travers une démonstration interactive.\nObjectifs \nPrise en main de l’environnement HUBzero et des différentes fonctionnalités proposées.\nOrganisation pédagogique \nLa formation est exclusivement orientée démonstration!\nPublic visé\nChercheurs et ingénieurs, biologistes souhaitant s’initier à l’utilisation d’HUBzero pour la gestion de groupes et de projets et le partage de ressources.\n",
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            "name": "Formation continue CNRS",
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            "description": "Phylogénie moléculaire, introduction aux notions d'évolution moléculaire et de phylogénie.\nModèles d'évolution des séquences, méthodes de reconstruction phylogénétiques.\nRecherche de séquences homologues (BLAST), alignement multiples et reconstructions phylogénétiques.\nEvaluation de la pertinence des arbres (bootstrap).\n \n",
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            "name": "DUT Bioinformatique",
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            "description": "A la convergence de la biologie, de l’informatique, cette formation pluridisciplinaire vise à former des techniciens supérieurs possédant une double compétence biologie/informatique capables de produire et de traiter des données biologiques de masse. La formation assurée en 2 ans vise à donner un socle solide de compétences transversales en biologie (génomique, transcriptomique, protéomique…), informatique (programmation, algorithmie, bioinformatiques structurale et intégrative ...) et statistiques, complétée par un travail en groupe ainsi qu’un stage de fin d’année en milieu professionnel. Axée sur les technologies « omiques », cette option propose une professionnalisation rapide pour un domaine en pleine croissance et donne des compétences solides pour  continuer vers un master ou un doctorat.\n \n",
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            "name": "Artificial Intelligence and Machine Learning in Life Sciences: from foundations to applications",
            "shortName": "AI & ML in LS",
            "description": "Artificial intelligence (AI) has permeated our lives, transforming how we live and work. Over the past few years, a rapid and disruptive acceleration of progress in AI has occurred, driven by significant advances in widespread data availability, computing power and machine learning. Remarkable strides were made in particular in the development of foundation models - AI models trained on extensive volumes of unlabelled data. Moreover, given the large amounts of omics data that are being generated and made accessible to researchers due to the drop in the cost of high-throughput technologies, analysing these complex high-volume data is not trivial, and the use of classical statistics can not explore their full potential. As such, Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) have been recognized as key opportunity areas, as evidenced by a number of ongoing activities and efforts throughout the community.\r\n\r\nHowever, beyond the technological advances, it is equally important that the individual researchers acquire the necessary knowledge and skills to fully take advantage of Machine Learning. Being aware of the challenges, opportunities and constraints that ML applications entail, is a critical aspect in ensuring high quality research in life sciences.\r\n\r\nRecognizing this need, this week-long training will bring together experts from four ELIXIR Nodes and deliver a hands-on, high-intensity course available for members from all ELIXIR Nodes.\r\n\r\nLearners will be guided across the various steps in Machine Learning, from the foundational concepts, through the deep learning and generative AI techniques, closely complemented by insights into the existing reporting (DOME Recommendations) and regulatory frameworks (EU AI Act).",
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            "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",
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                "Text mining"
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            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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            "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": [
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                    "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": 382,
            "name": "Introduction à l'analyse de données transcriptomiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est de se familiariser avec les étapes d’analyses des données transcriptomiques ou RNA-seq avec référence pour extraire les gènes et fonctions différentiellement exprimés. 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\n\r\nAprès une introduction à la transcriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité des données transcriptomiques,\r\n- aligner des données transcriptomiques sur un génome de référence,\r\n- estimer le nombre de séquences par gènes,\r\n- construire et faire une analyse d’expression différentielle des gènes\r\n- faire une analyse de l’enrichissement fonctionnel des gènes différentiellement exprimés",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_1775",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy",
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics (RNA-seq)"
            ],
            "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,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api"
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            "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"
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                    "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"
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
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            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
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            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 144,
                    "name": "Reference-based RNA-Seq data analysis with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Reference-based%20RNA-Seq%20data%20analysis%20with%20Galaxy/?format=api"
                },
                {
                    "id": 145,
                    "name": "Introduction to Transcriptomics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20Transcriptomics/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Check a sequence quality report generated by FastQC for RNA-Seq data\r\n- Explain the principle and specificity of mapping of RNA-Seq data to an eukaryotic reference genome\r\n- Select and run a state of the art mapping tool for RNA-Seq data\r\n- Evaluate the quality of mapping results\r\n- Describe the process to estimate the library strandness\r\n- Estimate the number of reads per genes\r\n- Explain the count normalization to perform before sample comparison\r\n- Construct and run a differential gene expression analysis\r\n- Analyze the DESeq2 output to identify, annotate and visualize differentially expressed genes\r\n- Perform a gene ontology enrichment analysis\r\n- Perform and visualize an enrichment analysis for KEGG pathways",
            "hoursPresentations": 1,
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            "hoursTotal": 8,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/637/?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": [
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                "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": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
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            "sponsoredBy": [
                {
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                    "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": [
                {
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                    "name": "AuBi",
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                {
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                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 31,
                    "name": "AuBi",
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            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
            "updated_at": "2024-02-08T11:22:23.706233Z",
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            "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": 385,
            "name": "IMGT® Webinar series",
            "shortName": "IMGT® Webinar series",
            "description": "A serie of five webnaires to understand IMGT databases and tools\r\n\r\nWebinar 1: Comprehensive Guide to IMGT®, The International ImMunoGeneTics Information System®\r\nWebinar 2: IMGT research axis I: IMGT biocuration pipeline and IMGT annotated data in IMGT databases and tools\r\nWebinar 3: IMGT research axis II: Analysis and exploration of the expressed IG and TR repertoires with IMGT tools\r\nWebinar 4: IMGT research axis III: databases and tools for the analysis of the proteins, structures and engineered antibodies\r\nWebinar 5: IMGT-KG: a knowledge graph in immunogenetics",
            "homepage": "https://www.imgt.org/IMGTeducation/webinar.php",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_2814",
                "http://edamontology.org/topic_3930",
                "http://edamontology.org/topic_3948"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "Immunogenetics",
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            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/339/?format=api"
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                {
                    "id": 46,
                    "name": "IMGT",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IMGT/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": null,
            "updated_at": "2024-12-04T10:46:29.357307Z",
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            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "",
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            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
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            "personalised": false,
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        },
        {
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            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données de recherche en sciences de la vie",
            "shortName": "FAIR data",
            "description": "Présentation et application des principes FAIR de gestion des données dans un projet bioinformatique.\r\nL’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins impliqués dans des projets d’analyse bioinformatique de jeux de données omiques et souhaitant mettre en œuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) tout au long du déroulement du projet. La formation abordera les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présentera sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées par l’IFB pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-data-training/",
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                "http://edamontology.org/topic_3571",
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            "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.",
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        {
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            "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",
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            ],
            "keywords": [
                "Données"
            ],
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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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        },
        {
            "id": 305,
            "name": "Initiation à Git / Git Initiation",
            "shortName": "Git Initiation",
            "description": "Objectifs\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\nProgramme :\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\npush, pull) ; en ligne de commande ou en utilisant une interface graphique (GitHub et GitLab)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/training/courses",
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                    "name": "ABiMS",
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                "Professional (continued)"
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        },
        {
            "id": 365,
            "name": "BIGomics, Génomique Comparative",
            "shortName": "BOGC",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://bioagro.edu.umontpellier.fr/files/2021/04/HAA906V_Bigomics.pdf",
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                "http://edamontology.org/topic_0797",
                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0780"
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            "keywords": [
                "Phylogeny",
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                    "name": "IRD",
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                }
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            "logo_url": "https://raw.githubusercontent.com/SouthGreenPlatform/trainings/gh-pages/images/southgreenlong.png",
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        },
        {
            "id": 287,
            "name": "Introduction to Oxford Nanopore Technology data analyses",
            "shortName": "Introduction to ONT data analyses",
            "description": "This course offers an introduction to ONT data analysis. It includes 5 issues: basecalling, reads quality control, assemblies and polishing/correction, contig quality and structural variants detection.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//ont/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3673",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
                "http://edamontology.org/topic_3168"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats"
            ],
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            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 15,
            "contacts": [],
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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": "2023-01-24T10:21:58.467251Z",
            "audienceTypes": [
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            ],
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                "Biologists"
            ],
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            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "SG-ONT-slides",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/SG-ONT-slides/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "* Understanding limits and advantages of ONT technology\r\n* Manipulating ONT data on a virtual machine on jupyter environment\r\n* Handling mapping, assembly, polishing tools and be able to analyse your own data\r\n* Detecting structural variations using long reads",
            "hoursPresentations": 6,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/450/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/562/?format=api"
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        },
        {
            "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": [
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                    "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"
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
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            "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": [],
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            "hoursPresentations": 10,
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            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/709/?format=api"
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        },
        {
            "id": 274,
            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données de recherche en sciences de la vie",
            "shortName": "FAIR data",
            "description": "Présentation et application des principes FAIR de gestion des données dans un projet bioinformatique.\r\nL’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins impliqués dans des projets d’analyse bioinformatique de jeux de données omiques et souhaitant mettre en œuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) tout au long du déroulement du projet. La formation abordera les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présentera sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées par l’IFB pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-data-training/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3420",
                "http://edamontology.org/topic_3571",
                "http://edamontology.org/topic_0219"
            ],
            "keywords": [
                "Données"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "public",
            "maxParticipants": null,
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            "sponsoredBy": [
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                    "id": 3,
                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IFB/?format=api"
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            "organisedByOrganisations": [
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                    "name": "IFB-core",
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                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
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            "logo_url": "https://www.france-bioinformatique.fr/wp-content/uploads/logo-ifb-couleur.svg",
            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "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,
            "hoursHandsOn": null,
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            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/418/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/404/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/465/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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": [
                "Free"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3420",
                "http://edamontology.org/topic_0219",
                "http://edamontology.org/topic_3571"
            ],
            "keywords": [
                "Données"
            ],
            "prerequisites": [
                "Biologists"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "private for IBISA platform staff",
            "maxParticipants": 30,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/162/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/116/?format=api"
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            "sponsoredBy": [
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                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IFB/?format=api"
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                    "name": "IFB-core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB-core/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 29,
                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/1/core_admin/logocompact/300x300/1654772049/IFB-HAUT-COULEUR-PETIT.png",
            "updated_at": "2023-08-22T14:25:08.237204Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
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            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "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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            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/627/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/513/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 384,
            "name": "EBAII - Ecole de Bioinformatique niveau intermédiaire",
            "shortName": "EBAII N2",
            "description": "Objectifs: L’école s’articulera autour de trois ateliers thématiques en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq, variants DNA-seq), et abordera la visualisation et l’intégration des données. \r\n\r\nEnvironnement de travail: L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation de commandes en ligne (terminal Linux) et du langage R. \r\n\r\nPrérequis: Les candidats doivent avoir acquis les compétences enseignées durant l’école de niveau débutant: un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366",
                "http://edamontology.org/topic_0092",
                "http://edamontology.org/topic_3168",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Biostatistics",
                "Sequence analysis",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS)  avec un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [],
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            "logo_url": "https://www.sb-roscoff.fr/sites/www.sb-roscoff.fr/files/styles/large/public/images/station-biologique-roscoff-roscoff-4404.jpg",
            "updated_at": "2024-12-05T07:33:48.573507Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "",
            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/644/?format=api"
            ]
        }
    ]
}