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            "name": "Linux - Initiation / Linux for Beginners",
            "shortName": "Linux Init",
            "description": "Objectifs :\r\n- Être capable de se connecter à une machine Linux\r\n- Être capable de transférer des fichiers à partir de/vers une machine Linux\r\n- Être capable de naviguer dans le système de fichiers\r\n- Être capable d’examiner le contenu d’un fichier et de gérer l’espace disque\r\n- Être capable de gérer les droits d’accès aux répertoires et aux fichiers.\r\n- Être capable de gérer le lancement, l’interruption et l’arrêt de processus",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/linux_init",
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                "Analysis of RNAseq data",
                "Linux",
                "Sequence Algorithm",
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                "Transcriptomics (RNA-seq)",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "name": "Cluster",
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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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            "costs": [
                "Priced",
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "You need to register (via the website) and pay 170 euros a day for academic and 550 euros a day for a private.",
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                    "name": "MIAT 0875",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/529/?format=api"
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        {
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            "name": "Initiation à Linux / Introduction to Linux",
            "shortName": "Initiation à Linux",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nÀ l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.\r\n\r\nProgramme\r\n* Connexion (ssh) et transferts de fichiers (scp, rsync)\r\n* Interfaces graphiques (Gnome, KDE) / émulateurs\r\n* Aide en ligne\r\n* Utilisation du shell : le rappel des commandes, l’historique, la complétion\r\n* Système de fichiers : arborescence et chemin d’accès, le répertoire d’accueil…\r\n* Gestion des fichiers et des répertoires\r\n* Principe de protection : les attributs sur les fichiers, les droits d’accès",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_0605"
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "BioinfOmics",
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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                "Professional (continued)"
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                "Biologists"
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            "learningOutcomes": "À l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.",
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        {
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            "name": "Linux et script pour la bioinformatique",
            "shortName": "",
            "description": "Pour la plupart des tâches communes, le système Linux (libre et gratuit) peut avantageusement remplacer les systèmes d'exploitation propriétaires tels que Windows ou MacOS. Les énormes avantages de Linux sont sa gratuité, son évolution constante et l'inexistence des virus. Ce stage est une initiation à l'utilisation du système d'exploitation Linux et des lignes de commande pour les non informaticiens, ainsi qu'une initiation à l'écriture et l'emploi de scripts (petits programmes) pour faciliter l'analyse de données. Il s'agit pour des débutants ou quasi débutants Linux d'utiliser le système et d'acquérir l'autonomie nécessaire pour résoudre les besoins communs simples d'analyse par la combinaison des méthodes à travers des scripts.\n \n",
            "homepage": "http://cnrsformation.cnrs.fr/stage-17285-Linux-et-script-pour-la-bioinformatique…",
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        {
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            "name": "Python scripts for bioinformatics and Linux",
            "shortName": "Scripts en Python pour la bioinformatique et environnement Linux",
            "description": "OBJECTIFS\r\n- Connaître les principes et les avantages du système Linux\r\n- Connaître et savoir utiliser les commandes de base permettant de lancer des programmes sous Linux\r\n- Comprendre et savoir lancer des scripts\r\n- Être capable d'écrire des scripts en Python\r\n- Acquérir de l'autonomie pour effectuer des analyses bioinformatiques qui combinent plusieurs outils \r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoires, etc. \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Linux : lignes de commandes, principales commandes, redirection\r\n- Lancer, créer et modifier des scripts\r\n- Notions de variables, de boucles, de choix\r\n- Programmation de scripts : utilisation de paramètres et de variables, combinaison d'outils et de logiciels, écriture des résultats dans un ou plusieurs fichiers\r\n- Création d'un pipeline d'outils",
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            "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",
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                "Programming Languages & Computer Sciences",
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        {
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            "name": "Initiation à R",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\n- Présenter le langage de programmation R et ses principes.\n- Utiliser les principales fonctionnalités de ce langage pour effectuer des calculs mathématiques, statistiques ou des représentations graphiques.\n- Attention : ce module n'est ni un module de statistique, ni un module d'analyse statistique des données.\n\nProgramme\n\n- Structures et manipulation de données.\n- Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…).\n- Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot).\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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            "id": 134,
            "name": "Initiation à l'analyse de données avec R",
            "shortName": "",
            "description": "Le cours s’adresse à des personnes qui veulent apprendre ou ré-apprendre à utiliser les statistiques à bon escient pour leurs propres projets. L’objectif est de présenter et expliquer les principales notions de statistiques utiles pour décrire un jeu de données, en explorer les propriétés afin d’en tirer des conclusions robustes, utiliser à bon escient les méthodes les plus courantes (tests d’hypothèse, ACP, …) et savoir lire, interpréter (et éventuellement aborder d’un œil critique) les résultats présentés dans les publications. Nous utiliserons le moins possible le formalisme mathématique mais insisterons sur les propriétés des méthodes, leurs pré-requis, l’interprétation des résultats. Nous aborderons les notions d’analyse exploratoire, ACP, clustering, estimation, échantillonnage, régression, tests d’hypothèse, planification d’expérience\nCe cours est une initiation à l’analyse de données. Il est préférable d’avoir une connaissance minimale de R. Dans le cas contraire, un tutoriel d’initiation est disponible sur la page web du cours et les notions de base de R seront rappelées pendant la pratique. Pour les personnes n’ayant jamais utilisé R, il peut être utile d’avoir des connaissances de base en programmation, quel que soit le langage.\nLes cours seront donnés en Français et alterneront théorie et pratique avec RStudio. Il est demandé à chaque participant de venir avec un ordinateur portable chargé sur lequel il aura préalablement installé les éléments nécessaires (R, Rstudio et les fichiers de données sur lesquels nous travaillerons). La liste complète des fichiers et logiciels nécessaires sera disponible sur la page web du cours une dizaine de jours avant le début de la session.\nderniere session: Mar 2016\n \n",
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            "name": "Perl avancé",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nAller plus loin avec Perl afin d’être autonome pour des manipulations complexes visant à extraire et reformater des données issues de fichiers texte.\n\n \n \n \n \nProgramme\n\n- Expressions régulières\n- Fonctions\n- Prise en main de Bioperl\n \n \nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences et de fichiers de résultats d’outils bionformatiques.\n \n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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            "description": "\nObjectifs\n\nInitiation à la programmation.\nIdentifier les possibilités offertes par l’écriture de quelques lignes de code.\nRéalisation de tâches simples d’extraction et de reformatage d’informations issues de fichiers texte.\n \n\n \nProgramme\n\n- Présentation de PERL\n- Variables PERL\n- Structures de contrôle\n- Gestion de fichiers\n- Réalisation de programmes simples\n \nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences et de fichiers de résultats d’outils bioinformatiques. \n \n",
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            "description": "Cette formation sur 3 jours est destinée à des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant acquérir des compétences théoriques et pratiques sur les principes \"FAIR\" (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) appliqués à un projet d'analyse et/ou de développement.",
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            "learningOutcomes": "A l'issue de cette formation, les participants pourront mettre en oeuvre les principes de la science reproductible : encapsuler un environnement de travail (Docker, Singularity), concevoir et exécuter des workflows (Snakemake), gérer des versions de code (Git), passer à l’échelle sur un cluster de calcul (Slurm), gérer des environnements logiciels (Conda) et assurer la traçabilité de leur analyse à l’aide de Notebooks (Jupyter).",
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