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            "id": 368,
            "name": "Introduction à l'annotation de génomes bactériens avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est cette formation de se familiariser avec les étapes et les outils pour annoter des génomes bactériens. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de l’annotation de génomes bactériens en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’annotation de génomes bactériens, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- faire tourner une série d’outils pour annoter un génome bactérien avec différents éléments génomiques,\r\n- évaluer l’annotation\r\n- visualiser un génome bactérien et ses annotations",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0622",
                "http://edamontology.org/topic_3301",
                "http://edamontology.org/topic_0219",
                "http://edamontology.org/topic_0097"
            ],
            "keywords": [
                "Bacterial isolate",
                "Galaxy",
                "Structural and functional annotation of genomes"
            ],
            "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,
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                    "name": "CNRS - IFB",
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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                    "name": "AuBi",
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                {
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                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
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            "updated_at": "2024-02-08T11:22:51.682232Z",
            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
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                    "name": "Bacterial Genome Annotation",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Bacterial%20Genome%20Annotation/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Run a series of tools to annotate a draft bacterial genome for different types of genomic components\r\n- Evaluate the annotation\r\n- Process the outputs to format them for visualization needs\r\n- Visualize a draft bacterial genome and its annotations",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
            "hoursTotal": 3,
            "personalised": null,
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            ]
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        {
            "id": 380,
            "name": "INTRODUCTION TO PYTHON",
            "shortName": "Python",
            "description": "The Toulouse Genotoul bioinformatics platform, organizes a 2 days long training course for non computer scientist and biologists aiming at learning the foundation of Python programming. In this training you will learn the basics of programming (variables, functions, control structures such as “if” condition, “for” loop”), writing simple programs which read files, and write results to others. The training course does not require any knowledge in programming, but basic Linux/bash commands are required (cd, ls).\r\n\r\nThis training focuses on practice. It consists of modules with a large variety of exercises described hereunder (PROVISIONAL SCHEDULE):\r\n\r\nUsing a Jupyter notebook (Day 1).\r\nUsing variables (Day 1).\r\nBasic operations and functions (Day 1).\r\nReading a file, writing to a file (Day 1).\r\nCharacter string manipulation (Day 1).\r\nLists and dictionaries (Day 2).\r\nThe if and for controls (Day 2).\r\nBases of algorithms (Day 2).",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/python/",
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3307"
            ],
            "keywords": [
                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/642/?format=api"
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                    "name": "MIAT",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
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                    "name": "Introduction to python",
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        {
            "id": 377,
            "name": "RNASEQ ALIGNMENT, QUANTIFICATION AND TRANSCRIPT DISCOVERY WITH STATISTICS",
            "shortName": "RNASeq bioinfo / biostat",
            "description": "The Toulouse Genotoul bioinformatics platform, in collaboration with the Genotoul Biostatistics platform, and the MIAT unit, organize a 3,5 days long training course for bio-informaticians and biologists aiming at learning sequence analysis. It focuses on (protein coding) gene expression analysis using reads produced by ‘RNA-Seq’. This training session is designed to introduce sequences from ‘NGS’ (Next Generation Sequencing), particularly Illumina platforms (HiSeq). You will discover the standards file formats, learn about the usual biases of this type of data and run different kinds of analyses, such as spliced alignment on a reference genome, novel gene and transcript discovery, expression quantification of coding genes and transcripts. Finally you will be able to extract the differentially expressed genes.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/rnaseq-alignment-transcripts-assemblies-statistics/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0203"
            ],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Expression"
            ],
            "prerequisites": [
                "Langage R de base",
                "Linux/Unix",
                "Cluster"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Register on the training page : https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/training-2/training/",
            "maxParticipants": 12,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/739/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/300/?format=api"
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                    "name": "MIAT",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "Genotoul-biostat",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
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                "Professional (continued)"
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                "Life scientists",
                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [
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                    "name": "training RNASEQ Bioinfo part",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/training%20RNASEQ%20Bioinfo%20part/?format=api"
                },
                {
                    "id": 136,
                    "name": "training RNASeq biostat part",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/training%20RNASeq%20biostat%20part/?format=api"
                }
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/612/?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",
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/556/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/639/?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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                },
                {
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                    "name": "TAGC",
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            "organisedByTeams": [
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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://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/961/course/section/152/logo_TtT_MRS_def.png",
            "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",
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        {
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            "name": "Introduction to Linux",
            "shortName": "BirdLinux",
            "description": "Objectives\r\n- Understand the principles and advantages of the Linux system\r\n- Know and use the main bash commands. Ability to chain multiple commands using pipes\r\n- Launch programs with arguments\r\n- Gain independence to perform command line analyses\r\n\r\nPedagogical Content\r\n- Introduction to the Linux system.\r\n- File system: directory structure, paths, home directory, file and directory management.\r\n- Principle of protections: reading file attributes, access rights, management of user groups.\r\n- Shell usage: command reminders, input/output redirection, history, completion, launching programs with arguments.\r\n- Commands relevant to bioinformatics: grep, cut, sed, sort, more, etc.\r\n- Connection (ssh) - how to start a session from Linux or Windows PowerShell",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/",
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        {
            "id": 374,
            "name": "Environments and best practices for using the BiRD cluster",
            "shortName": "Best practices BiRD cluster",
            "description": "Objectives\r\n- Understand and implement the principles of reproducible science in analysis and development projects\r\n- Acquire basic commands necessary for optimal use of the cluster\r\n\r\nPedagogical Content\r\n- Introduction to reproducibility\r\n- Best practices on code history and sharing: Git\r\n- Conda environment\r\n- Presentation of the computing cluster\r\n- Introduction to workflows using Snakemake",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/cluster/",
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                    "name": "BiRD",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/641/?format=api"
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        {
            "id": 348,
            "name": "Advanced HPC Trainings",
            "shortName": "",
            "description": "This course continues the explanation on how to work on HPC Southgreen clusters. It is intended for experienced users, with the goals of improving LC user productivity and minimizing the obstacles. New notions and tools are presented such as job arrays, basic softwares installation,module environment and singularity. All these notions will be developped.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//Advanced_HPC/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "keywords": [
                "HPC",
                "SLURM"
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Oprn to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 20,
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                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "name": "South Green",
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            "updated_at": "2023-12-04T14:46:58.108350Z",
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            ]
        },
        {
            "id": 365,
            "name": "BIGomics, Génomique Comparative",
            "shortName": "BOGC",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://bioagro.edu.umontpellier.fr/files/2021/04/HAA906V_Bigomics.pdf",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0797",
                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0780"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 50,
            "contacts": [
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                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
                },
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                }
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                }
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/591/?format=api"
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        {
            "id": 350,
            "name": "Formation Principes FAIR dans un projet de bioinformatique",
            "shortName": "FAIR-Bioinfo-Strasbourg",
            "description": "Cette formation sur 3 jours est destinée à des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant acquérir des compétences théoriques et pratiques sur les principes \"FAIR\" (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) appliqués à un projet d'analyse et/ou de développement.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "FAIR",
                "Snakemake",
                "Docker"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Academics",
            "maxParticipants": 14,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
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                    "id": 79,
                    "name": "UPR2357",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UPR2357/?format=api"
                },
                {
                    "id": 83,
                    "name": "IGBMC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IGBMC/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 14,
                    "name": "BiGEst",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiGEst/?format=api"
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            "updated_at": "2023-12-20T15:44:00.254606Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A l'issue de cette formation, les participants pourront mettre en oeuvre les principes de la science reproductible : encapsuler un environnement de travail (Docker, Singularity), concevoir et exécuter des workflows (Snakemake), gérer des versions de code (Git), passer à l’échelle sur un cluster de calcul (Slurm), gérer des environnements logiciels (Conda) et assurer la traçabilité de leur analyse à l’aide de Notebooks (Jupyter).",
            "hoursPresentations": 10,
            "hoursHandsOn": 11,
            "hoursTotal": 21,
            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/568/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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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                    "name": "Training",
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                    "name": "IFB",
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                {
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                    "name": "Elixir-FR",
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                {
                    "id": 63,
                    "name": "TAGC",
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            ],
            "organisedByTeams": [
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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://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/961/course/section/152/logo_TtT_MRS_def.png",
            "updated_at": "2024-03-21T15:33:43.289130Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
                "All"
            ],
            "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": 393,
            "name": "Pandas : gérer, analyser, visualiser vos données efficacement",
            "shortName": "",
            "description": "Les objectifs de cette formation sont :\r\n- Importer, exporter, gérer, analyser des données tabulaires\r\n- Calculer des données dérivées\r\n- Combiner et interroger des données complexes\r\n- Calculer des statistiques descriptives des données\r\n- Visualiser et synthétiser les données sous formes graphiques",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/python-et-module-pandas-pour-gerer-et-analyser-donnees?mc=Pandas",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire, organisation des données\r\n- Connaissance de base de la programmation en Python (activité régulière d'écriture de scripts en Python)\r\n- Maitrise d'un environnement de développement ou éditeur de programmes/scripts",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/528/?format=api"
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            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 6,
                    "name": "CNRS formation entreprise",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api"
                }
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                    "name": "ATGC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "http://www.atgc-montpellier.fr/pictures/ATGClogo.svg",
            "updated_at": "2025-02-11T08:32:41.454179Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "difficultyLevel": "",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Jour 1\r\nMatin :\r\n- Initiation Pandas, structures de données Series et DataFrame, chargement de données à partir de fichiers de données tabulaires\r\nAprès-midi :\r\n- Requêtes et outils de sélection\r\n\r\nJour 2\r\nMatin :\r\n- Fusion, concaténation, jointure de tables, regroupement de sous-ensembles\r\nAprès-midi :\r\n- Indexation simple et multiple, réindexation, export et sauvegarde\r\n\r\nJour 3\r\nMatin :\r\n- Visualisation et réalisation de graphiques\r\nAprès-midi :\r\n- Analyse de données des participants",
            "hoursPresentations": null,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/702/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
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            "keywords": [
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "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,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/528/?format=api"
            ],
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            "communities": [],
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            "organisedByOrganisations": [
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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": 7,
                    "name": "ATGC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120.png",
            "updated_at": "2023-01-24T10:47:30.457628Z",
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/401/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/510/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 324,
            "name": "Python scripts for bioinformatics and Linux",
            "shortName": "Scripts en Python pour la bioinformatique et environnement Linux",
            "description": "OBJECTIFS\r\n- Connaître les principes et les avantages du système Linux\r\n- Connaître et savoir utiliser les commandes de base permettant de lancer des programmes sous Linux\r\n- Comprendre et savoir lancer des scripts\r\n- Être capable d'écrire des scripts en Python\r\n- Acquérir de l'autonomie pour effectuer des analyses bioinformatiques qui combinent plusieurs outils \r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoires, etc. \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Linux : lignes de commandes, principales commandes, redirection\r\n- Lancer, créer et modifier des scripts\r\n- Notions de variables, de boucles, de choix\r\n- Programmation de scripts : utilisation de paramètres et de variables, combinaison d'outils et de logiciels, écriture des résultats dans un ou plusieurs fichiers\r\n- Création d'un pipeline d'outils",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "1200 €"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Linux",
                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/528/?format=api"
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            "communities": [],
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            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS formation entreprises",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 7,
                    "name": "ATGC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://www.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120_0.png",
            "updated_at": "2025-01-23T13:50:29.570608Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
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            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/512/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/703/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 318,
            "name": "Gestion des données d’expériences de phénotypage de plantes : standards et cas d’utilisation",
            "shortName": "FAIR Data Pheno",
            "description": "Le but de cette formation est double : 1) diffuser les bonnes pratiques pour une gestion FAIR des données de phénotypage de plantes, 2) consolider une formation modulaire adaptée à un maximum de besoins, du débutant qui souhaite partager des données standardisées dans Recherche Data Gouv, à l'utilisateur avancé qui souhaite faire de la sémantique ou utiliser des portails de données fédérés. La formation se déroulera sur 2 jours avec une alternance de présentations générales et techniques et d'ateliers pratiques.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/441/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/504/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
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                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 26,
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Métagénomique (sous Galaxy)- version 2023",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\n\r\nLes objectifs du module Métagénomique sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement. Être familier avec le vocabulaire et les étapes de base de l’analyse de données de séquençage : nettoyage, assemblage, mapping",
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        {
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            "name": "Pipelines et méthodes bioinformatiques pour l'analyse de données de séquençage (NGS)",
            "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 principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit (NGS)\r\n- Comprendre les paramètres des méthodes et leur impact sur les résultats\r\n- Apprendre à identifier les outils d'analyse en fonction du jeu de données\r\n- Être autonome pour analyser des données dans un gestionnaire de workflow comme Galaxy\r\n- Savoir manipuler les fichiers de lecture de séquençage : extraction, préparation, filtrage / nettoyage\r\n- Savoir évaluer la qualité des données de séquençage\r\n- Savoir analyser des données de séquençage de génomes (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental\r\n- Savoir analyser des données de RNA-seq (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/pipelines-et-methodes-bioinformatiques-pour-analyse-de-donnees-de-sequencage",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 5/6 : Analyses RNA-seq, bioinformatique- version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 5 sont :\r\n- Savoir réaliser une analyse transcriptomique par RNA-seq avec ou sans (de novo) génome de référence à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur la qualité des lectures obtenues par le séquenceur\r\n- Connaître et savoir paramétrer les outils nécessaires à l’analyse",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\nAvoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement.",
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                },
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                    "id": 56,
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 2/6 : Analyses de variants- version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 2 sont :\r\n- Comprendre les grands principes de la détection de variants\r\n- Réaliser les différentes étapes du post-traitement des données d’alignement à la détection de variants\r\n- Adapter l’analyse en fonction du type de données NGS générées\r\n- Comprendre la structure des données de variants\r\n- Savoir annoter des variants\r\n- Etre capable d’interpréter une liste de variants grâce aux outils libres disponibles",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
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            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/6 : Analyses ADN - version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 1 sont :\r\n- Apprendre à manipuler des données de séquençage d’ADN\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et du nettoyage des lectures\r\n- Présenter les méthodes et outils d'alignement\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et des alignements sur une référence\r\n- Introduction à l’assemblage des lectures sans référence\r\n- Utiliser la plateforme Galaxy pour ces analyses",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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