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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 Métagénomique (sous Galaxy)- version 2023",
            "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",
            "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 « 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": "Interactive Online Companionship - R formation",
            "shortName": "IOC - R",
            "description": "InforBio offers online bioinformatics training tailored to the needs of research labs, with small group sessions to ensure personalized learning. Our program is designed to help you acquire key skills for independent data analysis.\r\n\r\nWe offer a comprehensive 6-month program, including a post-training feedback session to support practical application.\r\n\r\nTraining Program\r\nR Training (January to March 2025) – 10 sessions of 2.5 hours – €800 for academics\r\nThis course covers the basics of R: data organization and filtering, basic statistical analyses, and creating publication-ready graphics. The goal is to make you self-sufficient in using R for your own analyses.\r\n\r\n\r\nKey Highlights:\r\nSmall group sessions for interactive and personalized learning.\r\nTailored feedback on your own data to reinforce the learning process.\r\nLimited spots available, registration is now open.",
            "homepage": "https://inforbio.github.io/ioc_r_scrnaseq.html",
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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",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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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",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "Genomics (DNA-seq)",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/5 : Analyses ADN",
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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 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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            "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": "Exploration de la Diversité Taxonomique  des Ecosystèmes par Metabarcoding",
            "shortName": "",
            "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).",
            "homepage": "https://anfmetabiodiv.mio.osupytheas.fr",
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            "name": "H2020-AGENT Datathon on experimental phenotypic data management using the FAIRDOM platform",
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            "description": "INRAE will host a datathon on experimental phenotypic data management using the FAIRDOM platform, and submission workflow using curation & validation tools.\r\nThis datathon is intended for H2020-AGENT project members only. Attendees will bring their own experimental phenotypic data",
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        {
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            "name": "Ateliers NGS, Master BIBS U-Psud",
            "shortName": "",
            "description": "NA\n",
            "homepage": "http://www.bibs.u-psud.fr/m2_ami2b.php",
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        {
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            "name": "R Biostats Network",
            "shortName": "",
            "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": "Le 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 sur 2 jours avec une alternance de présentations générales et techniques et d'ateliers pratiques.",
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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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