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            "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",
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "updated_at": "2024-01-18T14:13:49.810934Z",
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            "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.",
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        {
            "id": 271,
            "name": "Bioinformatique pour le traitement de données de séquençage (NGS) : analyse de transcriptome",
            "shortName": "",
            "description": "OBJECTIFS\r\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit\r\n- Comprendre les résultats obtenus, les paramètres et leurs impacts sur les analyses\r\n- Savoir choisir et utiliser les principaux outils d'analyse\r\n- Être autonome pour utiliser un pipeline d'analyse\r\n- Savoir manipuler les fichiers de séquences : préparation et filtration\r\n- Savoir évaluer la qualité des données\r\n- Savoir analyser les résultats avec ou sans génome de référence\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\r\n- Notions du système linux et des lignes de commande\r\n- Niveau master \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Linux : commandes de base\r\n- Les données NGS : fichiers, manipulation de base, nettoyage\r\n- Mapping : principaux outils et pratique\r\n- Transcriptomique :\r\n. analyse de RNA-seq : expression différentielle des gènes / des ARNs (comptage et DESeq2) ; comparaison d'échantillons issus de conditions différentes\r\n. post-analyse : analyse GO, interrogation bases de connaissances (ex : KEGG), création de graphique (en R)\r\n. analyse couplée transcriptome / traductome",
            "homepage": "",
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            "keywords": [
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "accessConditions": "PUBLICS :\r\n- Biologistes, professionnels des sciences du vivant ayant besoin d'analyser des données de séquençage\r\n- Ingénieurs ou chercheurs en bioinformatique\r\n- Bioanalystes\r\n \r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\r\n- Notions du système linux et des lignes de commande\r\n- Niveau master",
            "maxParticipants": 12,
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        {
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            "name": "SHORT-READ ALIGNMENT AND SMALL SIZE VARIANTS CALLING",
            "shortName": "",
            "description": "This training session, organized jointly with the Sigenae platform, is designed to introduce NGS data, in particular Illumina Solexa technologies with command line. You will discover the new sequence formats, the assembly formats and the known biases of these technologies. You will use mapping on reference genome software, polymorphisms detection with the GATK pipeline and alignment visualization software.\r\n\r\nThis training is focused on the practice. It consists of modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nDay 1 (09:00 am to 12:30 am): Fastq format / Sequence quality. Read mapping.\r\nDay 1 (14:00 pm to 17:00 pm): SAM format. Visualisation.\r\nDay 2 (09:00 am to 17:00 am): Variant calling. VCF format. Variant annotation (SNPeff / SNPsift).\r\n \r\nThe session will take place in the room ‘salle de formation’ at INRAE center of Toulouse-Auzeville.\r\n\r\nPrerequisites: ability to use a Unix environment (see Unix training) and Cluster (see Cluster training).\r\n \r\nTool box: FastQC, BWA, Samtools, Picard tools, GATK, SnpSift / SnpEff, IGV.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/alignment-and-small-size-variants-calling/",
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            "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_0102",
                "http://edamontology.org/topic_2885"
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
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        {
            "id": 385,
            "name": "IMGT® Webinar series",
            "shortName": "IMGT® Webinar series",
            "description": "A serie of five webnaires to understand IMGT databases and tools\r\n\r\nWebinar 1: Comprehensive Guide to IMGT®, The International ImMunoGeneTics Information System®\r\nWebinar 2: IMGT research axis I: IMGT biocuration pipeline and IMGT annotated data in IMGT databases and tools\r\nWebinar 3: IMGT research axis II: Analysis and exploration of the expressed IG and TR repertoires with IMGT tools\r\nWebinar 4: IMGT research axis III: databases and tools for the analysis of the proteins, structures and engineered antibodies\r\nWebinar 5: IMGT-KG: a knowledge graph in immunogenetics",
            "homepage": "https://www.imgt.org/IMGTeducation/webinar.php",
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                "http://edamontology.org/topic_2814",
                "http://edamontology.org/topic_3930",
                "http://edamontology.org/topic_3948"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "Immunogenetics",
                "Monoclonal antibody"
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        {
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            "name": "Advanced Python",
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            "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",
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                    "name": "BioinfOmics",
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
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            "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": 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": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_1317"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "2D/3D",
                "Protein/protein interaction modelisation"
            ],
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                    "name": "INRAE",
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                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
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            ],
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            "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,
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            "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": 333,
            "name": "Improve your command line skills by learning a few words of Perl",
            "shortName": "",
            "description": "This “Perl one-liners” training session is organized by the Sigenae platform. Perl one-liners are small and awesome Perl programs that fit in a single line of code and perform many operations such as replacing of text, spacing, deleting, calculation, manipulation in files and many more. This training will allow you to discover the power of Perl on the command line and learn how to use it to automate your file manipulations and command line generation with classical file formats such as tabulated text, fastq, sam/bam, and vcf.\r\n\r\nThis training lasts one day and is focused on practice. It consists of 3 parts with a large variety of exercises:\r\n\r\nIntroduction to Perl and its characteristics: Perl is a widely used programming language for data processing and task automation. We will introduce the main characteristics of Perl and discuss why it is particularly suited for biologists who want to manipulate files and generate command lines.\r\nPerl on the command line: we will show how to use Perl on the command line to perform common tasks, such as searching and replacing strings, merging files, and loop over lists of files.\r\nConcrete examples: we will present several concrete examples drawn from biology, such as extracting information from genomic sequence files, converting files between different formats, and generating command lines for data biology tools.\r\n \r\nThe session will take place in the room ‘salle de formation MIAT’ at INRAE center of Toulouse-Auzeville.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/onelineperl/",
            "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": [],
            "keywords": [
                "Perl Langage"
            ],
            "prerequisites": [
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                "Cluster"
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                    "name": "MIAT 0875",
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
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            "updated_at": "2023-04-06T13:37:15.444074Z",
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/531/?format=api"
            ]
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        {
            "id": 376,
            "name": "Train-the-Trainer",
            "shortName": "TtT",
            "description": "The programme objective is to give instructors tools and tips for providing an enriching learning experience to trainees, irrespective of topic, and to include best-practice guidance on course and training material development.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=25",
            "is_draft": false,
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            "keywords": [],
            "prerequisites": [],
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            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api",
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                    "name": "Training",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api"
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            ],
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                {
                    "id": 4,
                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api"
                },
                {
                    "id": 6,
                    "name": "Elixir-FR",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/Elixir-FR/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "TAGC",
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
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            "updated_at": "2024-03-21T15:33:43.289130Z",
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                "Professional (continued)"
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                "All"
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "By the end of Session 1, participants will be able to:\r\n\r\nList the steps of good instructional design.\r\nDefine cognitive load.\r\nDistinguish between bad and good cognitive load.\r\nClarify why we start with learning outcomes.\r\nGive examples of effective learning strategies.\r\nConnect learning strategies to the cognitive processes they promote.\r\nSelect appropriate learning outcomes within the learning constraints.\r\nAssess your teaching outlook/practices in relation to what you’ve learned.\r\nDesign learning experiences that align with learning outcomes.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 2, participants will be able to:\r\n\r\nDesign a mini-training:\r\nWrite SMART Learning Outcomes \r\nIdentify target audience\r\nDraw a concept map\r\nSelect content\r\nDeliver \r\nProvide and receive targeted feedback\r\nCreate a plan from lesson to session\r\nCreate a plan from session to full course\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 3, participants will be able to:\r\n\r\nDescribe what makes training effective.\r\nDescribe what makes a trainer effective.\r\nIdentify strategies that facilitate active, interactive, and collaborative learning.\r\nList factors of motivation and demotivation.\r\nEvaluate what instructors can do to motivate and avoid demotivating learners.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 4, participants will be able to\r\n\r\nDescribe the differences between formative and summative assessment\r\nExplain why frequent feedback is important\r\nList and describe a few techniques for formative feedback",
            "hoursPresentations": 12,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/607/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 379,
            "name": "Manipulating  & Visualizing Data with R",
            "shortName": "R - DataViz",
            "description": "Objectifs\r\n- Importer, structurer, transformer et exporter un tableau de données avec R\r\n- Générer des figures de qualité pour, par exemple, une publication scientifique\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction au tidyverse (metapackage pour manipuler, visualiser et analyser des données)\r\n- Import et export de tableaux de données (csv, excel, google sheet, etc.)\r\n- Manipulation de tableaux de données avec dplyr et tidyr (filtre, aggregation, jointure)\r\n- Manipulation de chaînes de caractères et de dates avec stringr et lubridate\r\n- Introduction aux concepts de visualisation de données\r\n- Apprendre à utiliser ggplot2 grâce à esquisse\r\n- Partager ses résultats avec Quarto",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/r_dataviz",
            "is_draft": false,
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            "accessConditions": "Preregistration required using: https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/preinscription",
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                    "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": "2025-02-21T08:47:18.779528Z",
            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
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            "hoursPresentations": 2,
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            "hoursTotal": 7,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/619/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/716/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 269,
            "name": "Diplôme Universitaire en Bioinformatique Intégrative",
            "shortName": "DU-Bii",
            "description": "La bioinformatique est devenue une compétence incontournable pour l'analyse de données de nature diverse : génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, structures macromoléculaires, réseaux d'interactions. L'appropriation par les biologistes des méthodes et outils de biostatistique et bioinformatique intégrative est un enjeu majeur pour la montée en compétence des équipes de recherche et des plateformes de service.\r\n\r\nL'université Paris Diderot propose en partenariat avec l'Institut Français de Bioinformatique (IFB) la deuxième édition du Diplôme Universitaire en Bioinformatique intégrative (DU-Bii). Cette formation s’adresse en priorité à des biologistes en demande d'évolution ou de reconversion professionnelle ayant déjà acquis des compétences (formation courte, autoapprentissage, expérience de terrain) en informatique ou bioinformatique/biostatistique (environnement Unix, Python ou R ou autre langage de programmation). Les prérequis sont décrits sur le portail “DU” de l’université Paris Diderot, qui présente le DU-Bii et le DU complémentaire \"Création, Analyse et Valorisation de données omiques\" (DUO).\r\n\r\nLe DU-Bii fournira une formation théorique et pratique, complétée par une période d'immersion sur l'une des plateformes régionales de l'IFB, qui mobilisera, dans le cadre d'un projet tutoré, l'ensemble des méthodes et outils appris durant les cours pour réaliser un projet personnel de bioinformatique intégrative. Ce projet combinera des données propres à chaque participant produites dans son laboratoire (principe BYOD : “Bring Your Own Data”) ou collectées à partir de bases de données publiques.\r\n\r\nRenseignements et candidatures : fcsdv@univ-paris-diderot.fr\r\nInscriptions : voir la page page du DU-Bii de l'Université Paris Diderot\r\nContacts Paris-Diderot : Bertrand.Cosson@univ-paris-diderot.fr \r\nContacts IFB : Helene.Chiapello@inra.fr, Jacques.van-Helden@univ-amu.fr",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/dubii/",
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                    "name": "Université Paris-Diderot",
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        {
            "id": 284,
            "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
            "shortName": "Analyse de données NGS sous Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien\r\n\r\nProgramme\r\nThéorie\r\n* Présentation des différents types de technologies de séquençage (lectures longues et courtes)\r\n\r\nPratique : Analyse des données de séquençage d’un génome bactérien\r\n* Contrôle qualité\r\n* Assemblage de-novo\r\n* Nettoyage des données\r\n* Assemblage\r\n* Visualisation et statistiques sur l’assemblage\r\n* Alignement de lectures sur un génome de référence et visualisation\r\nTous les TPs seront réalisés sous l’environnement d’exécution de traitements Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_0092",
                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
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                    "name": "INRAE",
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        {
            "id": 278,
            "name": "Linux - Initiation / Linux for Beginners",
            "shortName": "Linux Init",
            "description": "Objectifs :\r\n- Être capable de se connecter à une machine Linux\r\n- Être capable de transférer des fichiers à partir de/vers une machine Linux\r\n- Être capable de naviguer dans le système de fichiers\r\n- Être capable d’examiner le contenu d’un fichier et de gérer l’espace disque\r\n- Être capable de gérer les droits d’accès aux répertoires et aux fichiers.\r\n- Être capable de gérer le lancement, l’interruption et l’arrêt de processus",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/linux_init",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "keywords": [
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                    "name": "SBR",
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        },
        {
            "id": 306,
            "name": "Molecular Phylogeny - Level 1",
            "shortName": "Phylogénie moléculaire - Niveau 1",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Savoir inférer un arbre phylogénétique et l'interpréter\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Savoir ce à quoi correspondent des séquences génétiques homologues\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en bioinformatique\r\n- Connaître les notions de base en statistiques (tests, lois probabilistes usuelles, méthodes simples d'estimation de paramètres)\r\n- Avoir des notions de programmation\r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Lignes de commandes Linux\r\n- Le format Newick\r\n- Dessin d'arbres\r\n- Alignements multiples et nettoyage\r\n- Modèles d'évolution\r\n- Choix de modèles\r\n- Définitions et propriétés des arbres\r\n- Méthodes de parcimonie\r\n- Méthodes de distance\r\n- Maximum de vraisemblance\r\n- Reconstruction phylogénétique Bayésienne\r\n- Bootstraps et autres supports de branches",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
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                "1200 €"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0084",
                "http://edamontology.org/topic_3293",
                "http://edamontology.org/topic_3299"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [],
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "ATGC",
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            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120_0.png",
            "updated_at": "2023-01-24T10:44:55.936489Z",
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/460/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/509/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 384,
            "name": "EBAII - Ecole de Bioinformatique niveau intermédiaire",
            "shortName": "EBAII N2",
            "description": "Objectifs: L’école s’articulera autour de trois ateliers thématiques en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq, variants DNA-seq), et abordera la visualisation et l’intégration des données. \r\n\r\nEnvironnement de travail: L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation de commandes en ligne (terminal Linux) et du langage R. \r\n\r\nPrérequis: Les candidats doivent avoir acquis les compétences enseignées durant l’école de niveau débutant: un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366",
                "http://edamontology.org/topic_0092",
                "http://edamontology.org/topic_3168",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Biostatistics",
                "Sequence analysis",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS)  avec un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [],
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            "logo_url": "https://www.sb-roscoff.fr/sites/www.sb-roscoff.fr/files/styles/large/public/images/station-biologique-roscoff-roscoff-4404.jpg",
            "updated_at": "2024-12-05T07:33:48.573507Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [
                "Biologists"
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/644/?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"
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            "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",
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            "maxParticipants": 15,
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            "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,
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            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/450/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/562/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 274,
            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données de recherche en sciences de la vie",
            "shortName": "FAIR data",
            "description": "Présentation et application des principes FAIR de gestion des données dans un projet bioinformatique.\r\nL’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins impliqués dans des projets d’analyse bioinformatique de jeux de données omiques et souhaitant mettre en œuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) tout au long du déroulement du projet. La formation abordera les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présentera sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées par l’IFB pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-data-training/",
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            "costs": [
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            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3420",
                "http://edamontology.org/topic_3571",
                "http://edamontology.org/topic_0219"
            ],
            "keywords": [
                "Données"
            ],
            "prerequisites": [],
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                    "id": 3,
                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IFB/?format=api"
                }
            ],
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                    "id": 29,
                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
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            "logo_url": "https://www.france-bioinformatique.fr/wp-content/uploads/logo-ifb-couleur.svg",
            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
            "audienceTypes": [],
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A la fin de cette formation, les participants connaîtront et pourront mettre en œuvre les principes de la science ouverte pour gérer leurs jeux de données dans un projet :\r\n- Les principes fondamentaux de l’Open Data en biologie et santé, y compris dans ses aspects juridiques ;\r\n- Les bonnes pratiques et outils de gestion des données d’un projet en bioinformatique, en lien avec les ressources de l’infrastructure IFB ;\r\n- Le PGD : séances théoriques et pratiques de construction d’un PGD sur des exemples de jeux de données omiques ;\r\n- Le choix des métadonnées : panorama des ressources existantes pour choisir des métadonnées et mise en pratique pour annoter des jeux de données omiques en vue de la publication des données dans une banque internationale ou un dataverse institutionnel.",
            "hoursPresentations": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/404/?format=api",
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            ]
        },
        {
            "id": 361,
            "name": "Initiation à Linux / Introduction to Linux",
            "shortName": "Initiation à Linux",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nÀ l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.\r\n\r\nProgramme\r\n* Connexion (ssh) et transferts de fichiers (scp, rsync)\r\n* Interfaces graphiques (Gnome, KDE) / émulateurs\r\n* Aide en ligne\r\n* Utilisation du shell : le rappel des commandes, l’historique, la complétion\r\n* Système de fichiers : arborescence et chemin d’accès, le répertoire d’accueil…\r\n* Gestion des fichiers et des répertoires\r\n* Principe de protection : les attributs sur les fichiers, les droits d’accès",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
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                    "name": "INRAE",
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "updated_at": "2024-01-18T14:43:04.391836Z",
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            "learningOutcomes": "À l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.",
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            ]
        },
        {
            "id": 272,
            "name": "Molecular Phylogeny - Level 2",
            "shortName": "Phylogénie moléculaire - Niveau 2",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Être capable de tester des hypothèses et d'ajuster des modèles permettant de comprendre l'évolution à l'échelle moléculaire\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en phylogénie moléculaire\r\n- Maîtriser les notions de base en statistiques (tests statistiques, principe du bootstrap, intervalles de confiances, etc.) et de probabilités (probabilités jointes / conditionnelles, théorème de Bayes, etc.)\r\n- Maîtriser un langage de programmation\r\n- Notions de phylogénie moléculaire\r\nAvoir suivi le stage \"Phylogénie moléculaire - formation de base\" ou niveau équivalent \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Phylogénétique et génétique des populations\r\n- Détection de sélection positive au sein de séquences codantes\r\n- Datation moléculaire : intégrer fossiles et molécules\r\n- Phylogénomique\r\n- Super-arbres et super-matrices, réconciliations d'arbres\r\n- Visualisation de l'information en phylogénie\r\n- Placement phylogénétique\r\n- Bases d'épidémiologie (modèles en compartiments, ODE, applications, etc)\r\n- Simulations selon une variété de modèles épidémiologiques\r\n- Phylodynamique : combiner épidémiologie et évolution",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "1200 €"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Selection Detection",
                "Phylogenomics"
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "ATGC",
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                }
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            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120_0.png",
            "updated_at": "2023-01-24T10:49:17.913427Z",
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            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/474/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/511/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/402/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 337,
            "name": "Analyse bioinformatique des séquences nucléiques et protéiques",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose des formations en partenariat avec CNRS Formation Entreprises à destination des chercheur-euse-s, enseignant-e-s-chercheur-euse-s, ingénieur-e-s, technicien-ne-s en biologie et médecine. \r\n\r\nObjectifs :\r\n- Comprendre les méthodes de base à utiliser pour mener une analyse de séquences\r\n- Savoir exploiter les ressources bioinformatiques publiques\r\n- Savoir utiliser les logiciels d'alignement, de recherche d'homologie, d'annotation de gènes et de protéines",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyse-bioinformatique-sequences-nucleiques-proteiques?axe=161",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "contacts": [
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                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS formation entreprises",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 3,
                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
            "updated_at": "2024-12-09T17:40:45.108620Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/542/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 276,
            "name": "Introduction to Machine Learning Using R",
            "shortName": "",
            "description": "With the rise in high-throughput sequencing technologies, the volume of omics data has grown exponentially in recent times and a major issue is to mine useful knowledge from these data which are also heterogeneous in nature. Machine learning (ML) is a discipline in which computers perform automated learning without being programmed explicitly and assist humans to make sense of large and complex data sets. The analysis of complex high-volume data is not trivial and classical tools cannot be used to explore their full potential. Machine learning can thus be very useful in mining large omics datasets to uncover new insights that can advance the field of bioinformatics.\r\n\r\nThis 2-day course will introduce participants to the machine learning taxonomy and the applications of common machine learning algorithms to omics data. The course will cover the common methods being used to analyse different omics data sets by providing a practical context through the use of basic but widely used R libraries. The course will comprise a number of hands-on exercises and challenges where the participants will acquire a first understanding of the standard ML processes, as well as the practical skills in applying them on familiar problems and publicly available real-world data sets.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
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                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api"
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                {
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "IFB Core",
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