Training List
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{ "count": 370, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=340&ordering=-hoursTotal", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=300&ordering=-hoursTotal", "results": [ { "id": 377, "name": "RNASEQ ALIGNMENT, QUANTIFICATION AND TRANSCRIPT DISCOVERY WITH STATISTICS", "shortName": "RNASeq bioinfo / biostat", "description": "The Toulouse Genotoul bioinformatics platform, in collaboration with the Genotoul Biostatistics platform, and the MIAT unit, organize a 3,5 days long training course for bio-informaticians and biologists aiming at learning sequence analysis. It focuses on (protein coding) gene expression analysis using reads produced by ‘RNA-Seq’. This training session is designed to introduce sequences from ‘NGS’ (Next Generation Sequencing), particularly Illumina platforms (HiSeq). You will discover the standards file formats, learn about the usual biases of this type of data and run different kinds of analyses, such as spliced alignment on a reference genome, novel gene and transcript discovery, expression quantification of coding genes and transcripts. Finally you will be able to extract the differentially expressed genes.", "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/rnaseq-alignment-transcripts-assemblies-statistics/", "is_draft": false, "costs": [ "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)", "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)", "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3308", "http://edamontology.org/topic_0203" ], "keywords": [ "NGS Data Analysis", "Expression" ], "prerequisites": [ "Langage R de base", "Linux/Unix", "Cluster" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Register on the training page : https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/training-2/training/", "maxParticipants": 12, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/642/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/739/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/300/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 15, "name": "MIAT", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 33, "name": "Genotoul-biostat", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-biostat/?format=api" }, { "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": "2024-03-26T13:50:49.516413Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists", "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [ { "id": 135, "name": "training RNASEQ Bioinfo part", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/training%20RNASEQ%20Bioinfo%20part/?format=api" }, { "id": 136, "name": "training RNASeq biostat part", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/training%20RNASeq%20biostat%20part/?format=api" } ], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": 21, "personalised": false, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/612/?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": 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": 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": 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": 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": 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": 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": 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": 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": 351, "name": "Introduction au language R / Introduction to R langage", "shortName": "Introduction to R langage", "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du langage R et ses principes. Ils seront capables de les appliquer pour effectuer des calculs ou des représentations graphiques simples. Ils seront de plus autonomes pour manipuler leurs tableaux de données.\r\nAttention : ce module n’est ni un module de statistique, ni un module d’analyse statistique des données.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Structures et manipulation de données\r\n* Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…)\r\n* Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot)", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "R Language" ], "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": "2024-01-18T12:51:01.486572Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/570/?format=api" ] }, { "id": 356, "name": "Advanced Python", "shortName": "Advanced Python", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nconnaître les éléments avancés du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches complexes visant à extraire et re-formater des données issues de fichiers textes,\r\ndans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nFonctions\r\nExpressions régulières\r\nGestion des erreurs\r\nBiopython\r\nQuelques modules de bioinformatique\r\nRéalisation de programmes et de Notebooks Jupyter\r\nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Python Language" ], "prerequisites": [ "Python - 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": "2024-01-18T13:17:08.789820Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Advanced", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nconnaître les éléments avancés du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches complexes visant à extraire et re-formater des données issues de fichiers textes,\r\ndans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/575/?format=api" ] }, { "id": 355, "name": "Initiation à Python / Introduction to Python", "shortName": "Introduction to Python", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nmaitriser les éléments de base du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches simples d’extraction d’informations, dans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrésentation de Python\r\nVariables Python\r\nStructures de contrôle\r\nGestion de fichiers\r\nRéalisation de programmes simples et de Notebooks Jupyter\r\nMise en pratique avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Python Language" ], "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": "2024-01-18T13:16:05.304441Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nmaitriser les éléments de base du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches simples d’extraction d’informations, dans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python.", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/701/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/574/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/691/?format=api" ] }, { "id": 392, "name": "Introduction au language R / Introduction to R langage", "shortName": "Introduction to R langage", "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du langage R et ses principes. Ils seront capables de les appliquer pour effectuer des calculs ou des représentations graphiques simples. Ils seront de plus autonomes pour manipuler leurs tableaux de données.\r\nAttention : ce module n’est ni un module de statistique, ni un module d’analyse statistique des données.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Structures et manipulation de données\r\n* Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…)\r\n* Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot)", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "R Language" ], "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": "2025-01-23T14:09:34.394672Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/684/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/679/?format=api" ] }, { "id": 357, "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse", "shortName": "Introduction à tidyverse", "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "R Language", "Tidyverse" ], "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": "2024-01-18T13:15:41.633863Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nutiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\nlire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\nmanipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\nmettre en forme et pivoter les tables de données", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/700/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/579/?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": 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": 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, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "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" } ], "organisedByOrganisations": [ { "id": 87, "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" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 31, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2024-06-06T08:06:54.982689Z", "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, "hoursHandsOn": 7, "hoursTotal": 8, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/637/?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": 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 - 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