Training List
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{ "count": 370, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=340&ordering=-hoursPresentations", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=300&ordering=-hoursPresentations", "results": [ { "id": 291, "name": "Formation au logiciel R", "shortName": "Formation au logiciel R", "description": "Introduction au logiciel R et à son utilisation pour réaliser des graphiques et faire des analyses statistiques basiques en biologie. Introduction aux bibliothèques R utiles en biologie.", "homepage": "http://www.prabi.fr/spip.php?article273", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 14, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 19, "name": "PRABI-AMSB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/PRABI-AMSB/?format=api" } ], "logo_url": null, "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [ "Professional (initial)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "- Acquérir les compétences nécessaires à l’utilisation du logiciel R\r\n- Connaître les principales analyses statistiques nécessaires en biologie et les utiliser sous R\r\n- Réaliser des graphiques sous R\r\n- Connaitre les bibliothèques R utiles en Biologie", "hoursPresentations": 9, "hoursHandsOn": 12, "hoursTotal": 21, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/437/?format=api" ] }, { "id": 349, "name": "Reproducible Research", "shortName": "", "description": "The following topics and tools are covered in the course:\r\n\r\n Data management\r\n Project organisation\r\n Git\r\n Conda\r\n Snakemake\r\n Nextflow\r\n R Markdown\r\n Jupyter\r\n Docker\r\n Singularity\r\n\r\nAt the end of the course, students should be able to:\r\n\r\n Use good practices for data analysis and management\r\n Clearly organise their bioinformatic projects\r\n Use the version control system Git to track and collaborate on code\r\n Use the package and environment manager Conda\r\n Use and develop workflows with Snakemake and Nextflow\r\n Use R Markdown and Jupyter Notebooks to document and generate automated reports for their analyses\r\n Use Docker and Singularity to distribute containerized computational environments", "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/training_reproducible_research/", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Open to South Green close collaborators", "maxParticipants": 20, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 24, "name": "South Green", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api" } ], "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png", "updated_at": "2023-12-04T15:16:00.921744Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "At the end of the course, students should be able to:\r\n\r\n Use good practices for data analysis and management\r\n Clearly organise their bioinformatic projects\r\n Use the version control system Git to track and collaborate on code\r\n Use the package and environment manager Conda\r\n Use and develop workflows with Snakemake and Nextflow\r\n Use R Markdown and Jupyter Notebooks to document and generate automated reports for their analyses\r\n Use Docker and Singularity to distribute containerized computational environments", "hoursPresentations": 8, "hoursHandsOn": 13, "hoursTotal": 21, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/567/?format=api" ] }, { "id": 375, "name": "RNASeq Analysis", "shortName": "RNASeq Analysis", "description": "Objectives\r\n- Understand the key steps in RNASeq data analysis for a differential expression study\r\n- Know how to perform command-line analysis using Snakemake.\r\n\r\nPedagogical Content\r\nDay 1\r\n- Principle of RNASeq technology: objectives and experimental design.\r\n- Data quality assessment (FastQC, MultiQC).\r\n- Sequence alignment to a reference genome (STAR).\r\n\r\nDay 2\r\n- Differential gene expression analysis (HTSeqCount, DESeq2).\r\n- Functional annotation (GO, Kegg).\r\n- Using the Snakemake workflow system.\r\n- Comparison between RNASeq and 3’SRP methods.\r\n\r\nThe theoretical part is followed by a pipeline run step-by-step on a test dataset. \r\nIt will be possible to start an analysis on your own data.", "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/rnaseq/", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Familiarity with basic Linux commands.", "maxParticipants": 12, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 16, "name": "BiRD", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api" } ], "logo_url": null, "updated_at": "2024-02-08T16:07:26.347245Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 7, "hoursHandsOn": 7, "hoursTotal": 14, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/603/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/640/?format=api" ] }, { "id": 374, "name": "Environments and best practices for using the BiRD cluster", "shortName": "Best practices BiRD cluster", "description": "Objectives\r\n- Understand and implement the principles of reproducible science in analysis and development projects\r\n- Acquire basic commands necessary for optimal use of the cluster\r\n\r\nPedagogical Content\r\n- Introduction to reproducibility\r\n- Best practices on code history and sharing: Git\r\n- Conda environment\r\n- Presentation of the computing cluster\r\n- Introduction to workflows using Snakemake", "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/cluster/", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Have an account on the BiRD cluster.", "maxParticipants": 20, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/596/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 16, "name": "BiRD", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api" } ], "logo_url": null, "updated_at": "2024-02-08T15:56:16.390499Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 7, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": 7, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/602/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/641/?format=api" ] }, { "id": 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" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 15, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 24, "name": "South Green", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api" } ], "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png", "updated_at": "2023-01-24T10:21:58.467251Z", "audienceTypes": [ "Professional (initial)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "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, "hoursHandsOn": 6, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/441/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/450/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/562/?format=api" ] }, { "id": 313, "name": "RNA-Seq analysis", "shortName": "", "description": "Introduction to RNA-Seq analysis", "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//rnaseq/", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Open to South Green close collaborators", "maxParticipants": 15, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 24, "name": "South Green", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api" } ], "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png", "updated_at": "2023-12-04T15:04:39.023455Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 6, "hoursHandsOn": 8, "hoursTotal": 14, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/473/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/471/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/563/?format=api" ] }, { "id": 358, "name": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy", "shortName": "Analyse données RNA-seq sous Galaxy", "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.\r\n\r\nProgramme\r\nBioinformatique :\r\n* Obtenir des données de qualité : nettoyage, filtrage, qualité\r\n* Aligner les lectures sur un génome de référence\r\n* Détecter de nouveaux transcrits\r\n* Quantifier l’expression des gènes\r\n* Préparer et déployer unensemble d’analyses sur plusieurs échantillons\r\n\r\nBiostatistique :\r\n* Construire un plan d’expérience simple\r\n* Normaliser les données de comptage\r\n* Identifier les gènes différentiellements exprimés\r\n* Se sensibiliser aux tests multiples\r\n\r\nAnalyse de protocoles Bioinformatique et Biostatistiques issus de la littérature", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_0102", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Gene expression differential analysis", "RNA-seq", "Transcriptomics" ], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "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": [ { "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": "2025-01-23T15:20:05.977558Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.", "hoursPresentations": 6, "hoursHandsOn": 12, "hoursTotal": 18, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/583/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/690/?format=api" ] }, { "id": 347, "name": "Introduction to Microbial Comparative Genomics", "shortName": "", "description": "This course offers an introduction to microbial genomics analysis.\r\nIt includes 5 issues: assembly, genome annotation, circos visualization, pan-genome construction, pan-GWAS.", "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//bacterialGenomics/", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [ "genomics", "Structural genomics", "Genome analysis" ], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Open to South Green close collaborators", "maxParticipants": 20, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/174/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/771/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/772/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/773/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 24, "name": "South Green", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api" } ], "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png", "updated_at": "2023-12-04T14:54:55.468140Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 5, "hoursHandsOn": 5, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/558/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/561/?format=api" ] }, { "id": 363, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605", "http://edamontology.org/topic_3474" ], "keywords": [ "Text mining" ], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "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": [ { "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": 353, "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun / shotgun metagenomics", "shortName": "Shotgun metagenomics", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nIntroduction générale sur les données métagénomiques\r\nAssignation taxonomique\r\nNettoyage des données brutes\r\nAssemblage / Binning\r\nPrédiction de gènes procaryotes\r\nAnnotation fonctionnelle\r\nConclusion, limites des méthodes", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3697" ], "keywords": [ "Metagenomics" ], "prerequisites": [ "Linux/Unix", "Cluster" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "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": [ { "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": "2024-01-18T13:16:49.313752Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.", "hoursPresentations": 5, "hoursHandsOn": 7, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/572/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/694/?format=api" ] }, { "id": 380, "name": "INTRODUCTION TO PYTHON", "shortName": "Python", "description": "The Toulouse Genotoul bioinformatics platform, organizes a 2 days long training course for non computer scientist and biologists aiming at learning the foundation of Python programming. In this training you will learn the basics of programming (variables, functions, control structures such as “if” condition, “for” loop”), writing simple programs which read files, and write results to others. The training course does not require any knowledge in programming, but basic Linux/bash commands are required (cd, ls).\r\n\r\nThis training focuses on practice. It consists of modules with a large variety of exercises described hereunder (PROVISIONAL SCHEDULE):\r\n\r\nUsing a Jupyter notebook (Day 1).\r\nUsing variables (Day 1).\r\nBasic operations and functions (Day 1).\r\nReading a file, writing to a file (Day 1).\r\nCharacter string manipulation (Day 1).\r\nLists and dictionaries (Day 2).\r\nThe if and for controls (Day 2).\r\nBases of algorithms (Day 2).", "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/python/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3307" ], "keywords": [ "Python Language" ], "prerequisites": [ "Linux/Unix" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 12, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/642/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 15, "name": "MIAT", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 22, "name": "Genotoul-bioinfo", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api" } ], "logo_url": "http://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png", "updated_at": "2024-06-03T14:42:40.276985Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "id": 142, "name": "Introduction to python", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20python/?format=api" } ], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 5, "hoursHandsOn": 9, "hoursTotal": 14, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/635/?format=api" ] }, { "id": 360, "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands", "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines", "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.\r\n\r\nProgramme\r\nVisualiser :\r\n* Maîtriser les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PyMOL.\r\nComprendre :\r\n* Analyser des structures 3D de protéines (RX ou RMN).\r\n* Identifier des homologues avec HHpred.\r\n* Modéliser par prédiction sa protéine d’intérêt avec Alphafold2.\r\nPrédire :\r\n* Savoir calculer des meilleures poses de ligands avec Autodock.\r\n* Prédir et modéliser les mutations in silico.\r\n\r\n- Points forts et limites des différents outils\r\n- ️“hand- on tutorials”\r\n- Plus une session dédiée : «bring your own protein»", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_1317" ], "keywords": [ "Protein structures", "2D/3D", "Protein/protein interaction modelisation" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "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": [], "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png", "updated_at": "2024-01-18T14:36:41.185563Z", "audienceTypes": [ "Professional (initial)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.", "hoursPresentations": 4, "hoursHandsOn": 8, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/585/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/699/?format=api" ] }, { "id": 394, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "none" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Pre-registration required.", "maxParticipants": 18, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/821/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 65, "name": "SBR", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SBR/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 4, "name": "ABiMS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api" } ], "logo_url": "https://abims.sb-roscoff.fr/sites/default/files/abims.png", "updated_at": "2025-02-21T08:31:00.096988Z", "audienceTypes": [ "Undergraduate", "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "All" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 4, "hoursHandsOn": 4, "hoursTotal": 8, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/710/?format=api" ] }, { "id": 299, "name": "Initiation à Galaxy / Galaxy Initiation", "shortName": "Galaxy Initiation", "description": "Objectifs\r\n- Savoir exploiter l’environnement Galaxy pour être en mesure d’analyser ses données.\r\n- Être en mesure de créer ses workflows.\r\nProgramme\r\n- Téléchargement des données à traiter.\r\n- Manipulation de fichiers.\r\n- Traitement des données.\r\n- Visualisation des résultats.\r\n- Création de workflows.\r\n- Partage de résultats et de workflows.", "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/galaxy_init", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0769" ], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 18, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 4, "name": "ABiMS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api" } ], "logo_url": "https://abims.sb-roscoff.fr/sites/default/files/abims.png", "updated_at": "2025-02-21T08:33:02.803009Z", "audienceTypes": [ "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "All" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 4, "hoursHandsOn": 3, "hoursTotal": 7, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/620/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/446/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/500/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/519/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/711/?format=api" ] }, { "id": 250, "name": "Linux For Jedi", "shortName": "", "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/", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Open to South Green close collaborators", "maxParticipants": 15, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 24, "name": "South Green", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api" } ], "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 4, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 14, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/469/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/382/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/560/?format=api" ] }, { "id": 362, "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées", "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3170" ], "keywords": [ "Statistical differential analysis", "RNA-seq" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "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": [ { "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": "2024-01-18T14:50:06.093352Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Objectifs pédagogiques :\r\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\nRéaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.", "hoursPresentations": 4, "hoursHandsOn": 8, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/587/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/695/?format=api" ] }, { "id": 359, "name": "Comparaison de génomes microbiens", "shortName": "Comparaison de génomes microbiens", "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n o Notion de core et pan-génome\r\n o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0622", "http://edamontology.org/topic_3299" ], "keywords": [ "Comparative genomics" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "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": [ { "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": "2024-01-18T14:13:49.810934Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. \r\nConstruire et évaluer la qualité d’un jeu de données. \r\nSavoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.", "hoursPresentations": 3, "hoursHandsOn": 3, "hoursTotal": 6, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/698/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/584/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/696/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/697/?format=api" ] }, { "id": 295, "name": "Introduction to the use of a computing cluster", "shortName": "", "description": "Knowledge of the concepts and best practices for using the computing resources of the mesocenter cluster Clermont Auvergne in a bioinformatics context.\r\nBecome familiar with the work environment of the computing cluster, become autonomous in the use of its resources and learn to use a scheduler. \r\nPresentation of the resources accessible on the cluster (computing nodes, storage spaces, tools).\r\nConcept of jobs, queues and parallel computing.\r\nJob management (submission, follow-up, deletion).", "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091", "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [], "prerequisites": [ "Linux and knowledge of NGS formats" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Have an account on the Mesocentre UCA computing cluster (make a request if necessary on the site https://hub.mesocentre.uca.fr)\r\nAlternation of theoretical courses and practical work.\r\nCOME WITH A LAPTOP with an operational Eduroam connection.\r\nThe training is in French.", "maxParticipants": 10, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 45, "name": "UMR 454 MEDIS INRA-Université Clermont Auvergne", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UMR%20454%20MEDIS%20INRA-Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 31, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api" } ], "logo_url": null, "updated_at": "2023-01-24T10:21:58.347905Z", "audienceTypes": [ "Graduate" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Computer scientists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 3, "hoursHandsOn": 4, "hoursTotal": 8, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/487/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/616/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/461/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/708/?format=api" ] }, { "id": 294, "name": "Linux for Dummies", "shortName": "", "description": "This course offers an introduction to work with Linux. We will describe the Linux environment, the first linux commands so participants can start to utilize command-line tools and feel comfortable using bioinformatics softwares through a linux terminal", "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//linux/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Open to South Green close collaborators", "maxParticipants": 15, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 24, "name": "South Green", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api" } ], "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png", "updated_at": "2023-12-04T15:05:31.847400Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 3, "hoursHandsOn": 4, "hoursTotal": 7, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/468/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/555/?format=api" ] }, { "id": 285, "name": "Linux Avancé / Advanced Linux", "shortName": "Advanced Linux", "description": "Objectifs\r\n- Savoir utiliser des commandes linux pour traiter de grosses quantités de données : fichiers\r\nvolumineux et/ou en grands nombres : recherche, comptage, tri, fusion, …\r\nProgramme\r\n- Introduction\r\n- Décrire (wc, grep)\r\n- Manipuler des fichiers tabulés (cut, sort)\r\n- Rechercher (grep)\r\n- Redirection / Pipeline (stdin, stdout, stderr, >, 2>, &&, |)\r\n- Recherche avancée : notion d’expression régulière (egrep)\r\n- Rechercher/Remplacer haut débit (tr, sed)\r\n- Manipulation de fichier tabulé – mode avancé (awk)\r\n- Traitement séquentiel de nombreux fichiers (for)", "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/linux_advanced", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3316" ], "keywords": [], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Preregistration required using: https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/preinscription", "maxParticipants": 18, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 65, "name": "SBR", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SBR/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 4, "name": "ABiMS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api" } ], "logo_url": "https://abims.sb-roscoff.fr/sites/default/files/abims.png", "updated_at": "2025-02-21T08:42:13.294211Z", "audienceTypes": [ "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 3, "hoursHandsOn": 4, "hoursTotal": 7, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/497/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/435/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/521/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/713/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/624/?format=api" ] } ] }
