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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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                "http://edamontology.org/topic_0622",
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            "keywords": [
                "Comparative genomics"
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                    "name": "INRAE",
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                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
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                    "id": 10,
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T14:13:49.810934Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. \r\nConstruire et évaluer la qualité d’un jeu de données. \r\nSavoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.",
            "hoursPresentations": 3,
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            "hoursTotal": 6,
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        },
        {
            "id": 373,
            "name": "Introduction à la segmentation des nucléoles et extraction de caractéristiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes à l’analyse d’images. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’analyse d’images, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- télécharger des images depuis  un répertoire d’images publiques,- segmenter une image\r\n- extraire les caractéristiques des images",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3383",
                "http://edamontology.org/topic_3382"
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            "keywords": [
                "Galaxy"
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            "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,
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                    "name": "CNRS - IFB",
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                {
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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                {
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                    "id": 31,
                    "name": "AuBi",
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            "updated_at": "2024-02-08T11:28:41.024508Z",
            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
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                    "name": "Nucleoli segmentation and feature extraction using CellProfiler",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Nucleoli%20segmentation%20and%20feature%20extraction%20using%20CellProfiler/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end, learners would be able to:\r\n- How to download images from a public image repository.\r\n- How to segment cell nuclei using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to segment cell nucleoli using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to extract features for images, nuclei and nucleoli.",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
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            "event_set": []
        },
        {
            "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,
            "costs": [
                "1200 €"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0084",
                "http://edamontology.org/topic_3293",
                "http://edamontology.org/topic_3299"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/241/?format=api"
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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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                {
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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",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "To know how to infer a phylogenetic tree and interpret it.",
            "hoursPresentations": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/509/?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"
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                    "name": "INRAE",
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                },
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                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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                "Professional (initial)"
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            "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": 366,
            "name": "Initiation à l’utilisation de la plateforme de bio-analyse Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est de se familiariser avec l’interface utilisateur de Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à Galaxy, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- Importer des données\r\n- Identifier des outils\r\n- Faire une analyse\r\n- Gérer un historique\r\n- Créer un workflow",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091"
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            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "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)",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
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                    "name": "CNRS - IFB",
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                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
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                "Professional (continued)",
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                "Researchers",
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                    "id": 126,
                    "name": "Galaxy 101 for everyone",
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                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Assess short reads FASTQ quality using FASTQE 🧬😎 and FastQC\r\n- Assess long reads FASTQ quality using Nanoplot and PycoQC\r\n- Perform quality correction with Cutadapt (short reads)\r\n-  Summarise quality metrics MultiQC\r\n- Process single-end and paired-end data\r\n- Define what mapping is\r\n- Perform mapping of reads on a reference genome\r\n- Evaluate the mapping output",
            "hoursPresentations": 1,
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        {
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            "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.",
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                {
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                    "name": "IFB Core",
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            "updated_at": "2024-03-21T15:33:43.289130Z",
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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": 294,
            "name": "Linux for Dummies",
            "shortName": "",
            "description": "This course offers an introduction to work with Linux. We will describe the Linux environment, the first linux commands so participants can start to utilize command-line tools and feel comfortable using bioinformatics softwares through a linux terminal",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//linux/",
            "is_draft": false,
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T15:05:31.847400Z",
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            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/555/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 367,
            "name": "Introduction à l'analyse de données de séquençage avec contrôle qualité et alignement sur un génome de référence avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes communes à toutes les analyses de données de séquençage : le contrôle qualité des données et l’alignement sur un génome de référence. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction aux données de séquençage, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de séquençage,\r\n- améliorer la qualité de données de séquençage\r\n- aligner des données sur un génome de référence",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
            ],
            "keywords": [
                "Quality Control",
                "Galaxy",
                "Mapping"
            ],
            "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/261/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
            ],
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            "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"
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                {
                    "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"
                }
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            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
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            "audienceRoles": [
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                "Biologists"
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 128,
                    "name": "Mapping with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Mapping%20with%20Galaxy/?format=api"
                },
                {
                    "id": 127,
                    "name": "Quality Control with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Quality%20Control%20with%20Galaxy/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Assess short reads FASTQ quality using FASTQE 🧬😎 and FastQC\r\n- Assess long reads FASTQ quality using Nanoplot and PycoQC\r\n- Perform quality correction with Cutadapt (short reads)\r\n-  Summarise quality metrics MultiQC\r\n- Process single-end and paired-end data\r\n- Define what mapping is\r\n- Perform mapping of reads on a reference genome\r\n- Evaluate the mapping output",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
            "hoursTotal": 3,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/593/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 299,
            "name": "Initiation à Galaxy / Galaxy Initiation",
            "shortName": "Galaxy Initiation",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir exploiter l’environnement Galaxy pour être en mesure d’analyser ses données.\r\n- Être en mesure de créer ses workflows.\r\nProgramme\r\n- Téléchargement des données à traiter.\r\n- Manipulation de fichiers.\r\n- Traitement des données.\r\n- Visualisation des résultats.\r\n- Création de workflows.\r\n- Partage de résultats et de workflows.",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/galaxy_init",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0769"
            ],
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            "prerequisites": [],
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            "maxParticipants": 18,
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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": "2025-02-21T08:33:02.803009Z",
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            ],
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            ],
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            "hoursTotal": 7,
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            "event_set": [
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            ]
        },
        {
            "id": 317,
            "name": "H2020-AGENT Datathon on experimental phenotypic data management using the FAIRDOM platform",
            "shortName": "H2020-AGENT Datathon",
            "description": "INRAE will host a datathon on experimental phenotypic data management using the FAIRDOM platform, and submission workflow using curation & validation tools.\r\nThis datathon is intended for H2020-AGENT project members only. Attendees will bring their own experimental phenotypic data",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
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            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "This datathon is intended for H2020-AGENT project members only",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 26,
                    "name": "PlantBioinfoPF",
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            "logo_url": "https://urgi.versailles.inrae.fr/var/storage/images/home-urgi/platform/6883-40-eng-GB/Platform_medium.jpg",
            "updated_at": "2025-01-17T15:14:15.554507Z",
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        },
        {
            "id": 307,
            "name": "Initiation à R / R Initiation",
            "shortName": "R - Init",
            "description": "Objectifs\r\n- Pour une personne qui découvre R : savoir utiliser R de manière autonome et comprendre les principes de\r\nbase\r\n- Être capable de suivre le module Manipulation et visualisation de données avec R\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction à l'IDE Rstudio\r\n- Créer un projet et un script\r\n- Manipulation de données de base\r\n- Structures de données : qu'est-ce qu'une variable, un type, un objet ?\r\n- Utiliser des fonctions de packages externes",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/r_init",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_2269"
            ],
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            "accessConditions": "Preregistration required using: https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/preinscription",
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                    "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": "2025-02-21T08:45:35.347266Z",
            "audienceTypes": [
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "All"
            ],
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            "hoursPresentations": 1,
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            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/618/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/715/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/517/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/480/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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": [
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                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "Linux"
            ],
            "prerequisites": [],
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                {
                    "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": "2024-01-18T14:43:04.391836Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "À l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 5,
            "hoursTotal": 6,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/586/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 312,
            "name": "Introduction to python",
            "shortName": "",
            "description": "This course provides an introduction to programming using python. At the end of the training, participants should be able to write simple python programs to handle biological data and to understand more complex programs written by others.\r\nNote : This course in currently available only in french",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//python/",
            "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": [],
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            "sponsoredBy": [],
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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": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "",
            "hoursPresentations": 10,
            "hoursHandsOn": 18,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/470/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/556/?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",
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            "hoursPresentations": 2,
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            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/570/?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"
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            "prerequisites": [
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            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Pre-registration required.",
            "maxParticipants": 18,
            "contacts": [
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                    "name": "SBR",
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                    "name": "ABiMS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api"
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            "logo_url": "https://abims.sb-roscoff.fr/sites/default/files/abims.png",
            "updated_at": "2025-02-21T08:31:00.096988Z",
            "audienceTypes": [
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                "Graduate",
                "Professional (initial)",
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            "personalised": null,
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        },
        {
            "id": 296,
            "name": "Initiation à l’utilisation de Galaxy",
            "shortName": "Initiation Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nCette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Prise en main d’un portail Galaxy\r\n* Utilisation de l’historique\r\n* Téléchargement des données à traiter\r\n* Manipulation de fichiers\r\n* Paramétrage et exécution d’outils\r\n* Récupération et visualisation de résultats",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
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                },
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T12:44:57.722597Z",
            "audienceTypes": [
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            "audienceRoles": [
                "All"
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Cette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\n\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 5,
            "hoursTotal": 6,
            "personalised": null,
            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/580/?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": [
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            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
            ],
            "keywords": [
                "Statistical differential analysis",
                "RNA-seq"
            ],
            "prerequisites": [
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            ],
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                    "name": "INRAE",
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                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
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            ],
            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T14:50:06.093352Z",
            "audienceTypes": [
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            "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": 386,
            "name": "Interactive Online Companionship - R formation",
            "shortName": "IOC - R",
            "description": "InforBio offers online bioinformatics training tailored to the needs of research labs, with small group sessions to ensure personalized learning. Our program is designed to help you acquire key skills for independent data analysis.\r\n\r\nWe offer a comprehensive 6-month program, including a post-training feedback session to support practical application.\r\n\r\nTraining Program\r\nR Training (January to March 2025) – 10 sessions of 2.5 hours – €800 for academics\r\nThis course covers the basics of R: data organization and filtering, basic statistical analyses, and creating publication-ready graphics. The goal is to make you self-sufficient in using R for your own analyses.\r\n\r\n\r\nKey Highlights:\r\nSmall group sessions for interactive and personalized learning.\r\nTailored feedback on your own data to reinforce the learning process.\r\nLimited spots available, registration is now open.",
            "homepage": "https://inforbio.github.io/ioc_r_scrnaseq.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 16,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/809/?format=api"
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            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 18,
                    "name": "IBiSA",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/IBiSA/?format=api"
                },
                {
                    "id": 19,
                    "name": "Sorbonne Université",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Sorbonne%20Universit%C3%A9/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [],
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            "logo_url": "https://github.com/InforBio/InforBio.github.io/blob/main/images/logoInforBio_fond_blanc.png?raw=true",
            "updated_at": "2024-12-10T08:59:06.862553Z",
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            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
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            "hoursPresentations": 25,
            "hoursHandsOn": null,
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            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/663/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 371,
            "name": "Introduction à l'analyse de données métatranscriptomiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils d’analyse de données métatranscriptomiques dans le but de comprendre les fonctions d’une communauté microbienne. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes  en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à la métatranscriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- assigner des taxons à des données de métatranscriptomiques,\r\n- extraire des informations fonctionnelles au sein de données de métatranscriptomiques,\r\n- combiner informations taxonomiques et fonctionnelles pour faciliter la compréhension des fonctions d’une communauté microbienne",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3697",
                "http://edamontology.org/topic_0085",
                "http://edamontology.org/topic_3941",
                "http://edamontology.org/topic_1775"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "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/261/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?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,
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            "audienceTypes": [
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                "Graduate",
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            "audienceRoles": [
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                    "name": "Metatranscriptomics analysis using microbiome RNA-seq data",
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                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Choose the best approach to analyze metatranscriptomics data\r\n- Understand the functional microbiome characterization using metatranscriptomic results\r\n- Understand where metatranscriptomics fits in ‘multi-omic’ analysis of microbiomes\r\n- Visualise a community structure",
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            "personalised": null,
            "event_set": []
        },
        {
            "id": 335,
            "name": "FAIR_bioinfo_@_AuBi",
            "shortName": "FAIR_bioinfo",
            "description": "Introduction aux bonnes pratiques en bio-informatique afin de pérenniser son travail de recherche.\r\n\r\nCette formation permet de découvrir les bonnes pratiques dans le cadre d’un travail nécessitant des approches programmatiques (statistiques, programmation d’outils, analyses de données biologiques). Elle s’inscrit aussi dans l’aspect science-ouverte afin de rendre plus facilement disponible et pérenne le travail bio-informatique. Après une introduction aux pratiques FAIR axées notamment sur les notions de reproductibilité et de répétabilité du code, plusieurs approches seront abordées: les bonnes pratiques de partage et gestion des versions des outils utilisés ; la gestion des environnements de travail (conda, docker, singularity) ; découverte du gestionnaire de workflow Snakemake : et enfin la documentation du code avec Rmarkdown et Jupyter.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/actualites/pratiques-fair-en-bioinformatique-pour-des-analyses-reproductibles",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0769",
                "http://edamontology.org/topic_3307",
                "http://edamontology.org/topic_3068"
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            "keywords": [
                "Methodology",
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "Cloud",
                "Linux",
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                "Docker",
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            "accessConditions": "Having an account on Mesocentre Clermont Auvergne Infrastructure",
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                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api"
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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            "organisedByTeams": [
                {
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            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
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