Handles creating, reading and updating training events.

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HTTP 200 OK
Allow: GET, POST, HEAD, OPTIONS
Content-Type: application/json
Vary: Accept

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            "name": "Using sed and awk to modify large large text files",
            "shortName": "",
            "description": "Many analysis generate large result text files which have to be checked, merged, split, reduced. Several tools have been developed and are available on Unix to do this, including sed and AWK. During this course you will be trained to process large files with sed and AWK. Sed is tool enabling to select and process lines. You can easily insert, delete, modify, append lines to very large files with millions of lines. AWK will enable to perform more fine tuned file modifications based on columns. It includes also more mathematical and string functions.  The course is based mainly on exercises with small sections presenting concepts and commands.",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/modify-and-extract-information-from-large-text-files-day-2-3/",
            "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_3316"
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                    "id": 37,
                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
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            "updated_at": "2025-12-01T11:57:16.182121Z",
            "audienceTypes": [
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        {
            "id": 271,
            "name": "Bioinformatique pour le traitement de données de séquençage (NGS) : analyse de transcriptome",
            "shortName": "",
            "description": "OBJECTIFS\r\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit\r\n- Comprendre les résultats obtenus, les paramètres et leurs impacts sur les analyses\r\n- Savoir choisir et utiliser les principaux outils d'analyse\r\n- Être autonome pour utiliser un pipeline d'analyse\r\n- Savoir manipuler les fichiers de séquences : préparation et filtration\r\n- Savoir évaluer la qualité des données\r\n- Savoir analyser les résultats avec ou sans génome de référence\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\r\n- Notions du système linux et des lignes de commande\r\n- Niveau master \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Linux : commandes de base\r\n- Les données NGS : fichiers, manipulation de base, nettoyage\r\n- Mapping : principaux outils et pratique\r\n- Transcriptomique :\r\n. analyse de RNA-seq : expression différentielle des gènes / des ARNs (comptage et DESeq2) ; comparaison d'échantillons issus de conditions différentes\r\n. post-analyse : analyse GO, interrogation bases de connaissances (ex : KEGG), création de graphique (en R)\r\n. analyse couplée transcriptome / traductome",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
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            "keywords": [
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "accessConditions": "PUBLICS :\r\n- Biologistes, professionnels des sciences du vivant ayant besoin d'analyser des données de séquençage\r\n- Ingénieurs ou chercheurs en bioinformatique\r\n- Bioanalystes\r\n \r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\r\n- Notions du système linux et des lignes de commande\r\n- Niveau master",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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                    "name": "ATGC",
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            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120.png",
            "updated_at": "2023-01-24T10:47:30.457628Z",
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        {
            "id": 332,
            "name": "SHORT-READ ALIGNMENT AND SMALL SIZE VARIANTS CALLING",
            "shortName": "",
            "description": "This training session, organized jointly with the Sigenae platform, is designed to introduce NGS data, in particular Illumina Solexa technologies with command line. You will discover the new sequence formats, the assembly formats and the known biases of these technologies. You will use mapping on reference genome software, polymorphisms detection with the GATK pipeline and alignment visualization software.\r\n\r\nThis training is focused on the practice. It consists of modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nDay 1 (09:00 am to 12:30 am): Fastq format / Sequence quality. Read mapping.\r\nDay 1 (14:00 pm to 17:00 pm): SAM format. Visualisation.\r\nDay 2 (09:00 am to 17:00 am): Variant calling. VCF format. Variant annotation (SNPeff / SNPsift).\r\n \r\nThe session will take place in the room ‘salle de formation’ at INRAE center of Toulouse-Auzeville.\r\n\r\nPrerequisites: ability to use a Unix environment (see Unix training) and Cluster (see Cluster training).\r\n \r\nTool box: FastQC, BWA, Samtools, Picard tools, GATK, SnpSift / SnpEff, IGV.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/alignment-and-small-size-variants-calling/",
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            "costs": [
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_2885"
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            "keywords": [],
            "prerequisites": [
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                "Cluster"
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                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
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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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            "keywords": [
                "Python Language"
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            "prerequisites": [
                "Linux/Unix"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/642/?format=api"
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            "communities": [],
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                    "id": 15,
                    "name": "MIAT",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
                }
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            "logo_url": "http://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png",
            "updated_at": "2025-12-01T11:55:51.057828Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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                "Life scientists"
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                    "name": "Introduction to python",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20python/?format=api"
                }
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            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/718/?format=api"
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        },
        {
            "id": 288,
            "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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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605"
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            "keywords": [],
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/596/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 16,
                    "name": "BiRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/medias/photo/small_1612545616928-png",
            "updated_at": "2024-02-08T15:29:55.120700Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
                "Biologists",
                "All"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
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            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 6,
            "hoursTotal": 7,
            "personalised": null,
            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/639/?format=api"
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        },
        {
            "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": [],
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                    "id": 6,
                    "name": "CNRS formation entreprise",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api"
                }
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                    "id": 7,
                    "name": "ATGC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api"
                }
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            "logo_url": "http://www.atgc-montpellier.fr/pictures/ATGClogo.svg",
            "updated_at": "2025-02-11T08:32:41.454179Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [],
            "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": [
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            ]
        },
        {
            "id": 388,
            "name": "Analysis of shotgun metagenomic data",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform. This course is dedicated to the analysis of prokaryotic shotgun metagenomic data from Illumina and Pacbio HiFi sequencing technology. \r\n\r\nAfter an overview of metagenomics and the biases and limitations of analyses, we will look at the main steps involved in analysing metagenomic data and launch independent tools on the genobioinfo cluster.\r\nLearners will then test a workflow to automate processing on a test dataset (metagWGS ).\r\nOn the third day, learners will choose which analysis strategy to start with according to their experimental design and launch the first stage of metagWGS on their own data.\r\nBy the end of the course, trainees will be familiar with the scope, advantages and limitations of shotgun sequencing data analysis and will have started the analysis on their own data.\r\n\r\ncalendar\r\n \r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of several modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nFirst Day\r\nStart at 09:00 am\r\nTour de table\r\nIntroduction to metagenomics, Illumina and Pacbio data, analysis stages, analysis limits, etc.\r\nPresentation of some key tools for each stage\r\nPractical work on the main stages launched independently\r\nEnd at 17:00 pm\r\nSecond Day\r\nStart at 09:00 am\r\nIntroduction to the advantages and disadvantages of workflows and containers\r\nLaunch of the data cleansing stage\r\nLaunch of the rest of the workflow and analysis of the multiQC report\r\nEnd at 17:00 pm\r\nThird Day – BYOD\r\nStart at 09:00 am\r\nDefine the analysis strategy and launch the start of the analysis of your own data.\r\nEnd at 17:00 pm maximum",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/analysis-of-shotgun-metagenomic-data/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Non-academic for non-academic: 1650€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic non-INRAE for academic but non-INRAE: 510 € + 20% taxes (TVA)",
                "INRAE for INRAE's staff: 450 € no VAT charged"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3174"
            ],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Metagenomics"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix",
                "Cluster"
            ],
            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
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                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 37,
                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT%20-%20Math%C3%A9matiques%20et%20Informatique%20Appliqu%C3%A9es%20de%20Toulouse/?format=api"
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            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "id": 22,
                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
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            "updated_at": "2025-12-01T11:55:10.179665Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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                "Biologists",
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            ],
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                {
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                    "name": "Metagenomic training",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Metagenomic%20training/?format=api"
                }
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            "hoursPresentations": 3,
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            ]
        },
        {
            "id": 306,
            "name": "Molecular Phylogeny - Level 1",
            "shortName": "Phylogénie moléculaire - Niveau 1",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Savoir inférer un arbre phylogénétique et l'interpréter\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Savoir ce à quoi correspondent des séquences génétiques homologues\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en bioinformatique\r\n- Connaître les notions de base en statistiques (tests, lois probabilistes usuelles, méthodes simples d'estimation de paramètres)\r\n- Avoir des notions de programmation\r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Lignes de commandes Linux\r\n- Le format Newick\r\n- Dessin d'arbres\r\n- Alignements multiples et nettoyage\r\n- Modèles d'évolution\r\n- Choix de modèles\r\n- Définitions et propriétés des arbres\r\n- Méthodes de parcimonie\r\n- Méthodes de distance\r\n- Maximum de vraisemblance\r\n- Reconstruction phylogénétique Bayésienne\r\n- Bootstraps et autres supports de branches",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "1200 €"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0084",
                "http://edamontology.org/topic_3293",
                "http://edamontology.org/topic_3299"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [],
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            "maxParticipants": 12,
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            ],
            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120_0.png",
            "updated_at": "2023-01-24T10:44:55.936489Z",
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                "Professional (continued)"
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            "hoursPresentations": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/509/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 63,
            "name": "Cluster",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is designed to help you deal with the platform compute cluster and data banks. You will launch your first processing batch on the cluster and will learn how to track and manage them. Organized jointly by the Sigenae and bioinfo genotoul platforms.",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/cluster-2/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced",
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Linux",
                "Cluster"
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            "prerequisites": [
                "Linux/Unix"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "You need to register (via the website) and pay 170 euros a day for academic and 550 euros a day for a private.",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/344/?format=api"
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            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 37,
                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT%20-%20Math%C3%A9matiques%20et%20Informatique%20Appliqu%C3%A9es%20de%20Toulouse/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 22,
                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
                }
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            "logo_url": "http://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png",
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            "audienceRoles": [],
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                {
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                {
                    "id": 140,
                    "name": "TP Cluster",
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            "learningOutcomes": "",
            "hoursPresentations": 3,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/720/?format=api"
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        },
        {
            "id": 396,
            "name": "Metagenomics and Metatranscriptomics initiation",
            "shortName": "Metagenomics",
            "description": "Présentation de la formation\r\nA la demande du laboratoire d'Ecologie Microbienne de Lyon, l'équipe Formation de l'IFB organise une session de formation de deux jours sous Galaxy pour l'analyse de données de métagénomique et métatranscriptomique.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques\r\nA la fin de cette formation, les participants auront \r\n\r\n- acquis des connaissances théoriques et pratiques sur les méthodes et objectifs d'une analyse en métagénomique et métatranscriptomique\r\n\r\n - réalisé une analyse de données de données métataxonomique, métagénomique shotgun et métatranscriptomique sous l'environnement Galaxy et sur des données fournies par l'équipe pédagogique\r\n\r\n- choisi et initié une analyse sur un jeu de données de leur choix en bénéficiant de l'encadrement de l'équipe pédagogique (Bring Your Own Data sessions)",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=40",
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                "http://edamontology.org/topic_3941",
                "http://edamontology.org/topic_3174"
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                    "name": "IFB Core",
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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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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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        {
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            "name": "Molecular Phylogeny - Level 2",
            "shortName": "Phylogénie moléculaire - Niveau 2",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Être capable de tester des hypothèses et d'ajuster des modèles permettant de comprendre l'évolution à l'échelle moléculaire\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en phylogénie moléculaire\r\n- Maîtriser les notions de base en statistiques (tests statistiques, principe du bootstrap, intervalles de confiances, etc.) et de probabilités (probabilités jointes / conditionnelles, théorème de Bayes, etc.)\r\n- Maîtriser un langage de programmation\r\n- Notions de phylogénie moléculaire\r\nAvoir suivi le stage \"Phylogénie moléculaire - formation de base\" ou niveau équivalent \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Phylogénétique et génétique des populations\r\n- Détection de sélection positive au sein de séquences codantes\r\n- Datation moléculaire : intégrer fossiles et molécules\r\n- Phylogénomique\r\n- Super-arbres et super-matrices, réconciliations d'arbres\r\n- Visualisation de l'information en phylogénie\r\n- Placement phylogénétique\r\n- Bases d'épidémiologie (modèles en compartiments, ODE, applications, etc)\r\n- Simulations selon une variété de modèles épidémiologiques\r\n- Phylodynamique : combiner épidémiologie et évolution",
            "homepage": "",
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            "costs": [
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                "1200 €"
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            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Selection Detection",
                "Phylogenomics"
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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        {
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            "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse",
            "shortName": "Introduction à tidyverse",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nutiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\nlire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\nmanipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\nmettre en forme et pivoter les tables de données",
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        {
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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",
            "is_draft": false,
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                "http://edamontology.org/topic_0622",
                "http://edamontology.org/topic_3299"
            ],
            "keywords": [
                "Comparative genomics"
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                    "name": "BioinfOmics",
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                    "name": "MIGALE",
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                }
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
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            "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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        {
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            "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",
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            "name": "Initiation à Python / Introduction to Python",
            "shortName": "Introduction to Python",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nmaitriser les éléments de base du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches simples d’extraction d’informations, dans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrésentation de Python\r\nVariables Python\r\nStructures de contrôle\r\nGestion de fichiers\r\nRéalisation de programmes simples et de Notebooks Jupyter\r\nMise en pratique avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "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",
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            "hoursPresentations": 4,
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        {
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            "name": "Introduction au text-mining avec AlvisNLP",
            "shortName": "Introduction to text-mining with AlvisNLP",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées\r\n\r\nProgramme\r\n* Présentation du text-mining et de la Reconnaissance des Entités Nommées (REN)\r\n* Travaux Pratiques sur des techniques de REN en utilisant AlvisNLP\r\n* Projection de lexiques\r\n* Application de patrons\r\n* Apprentissage automatique",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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            "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées",
            "hoursPresentations": 5,
            "hoursHandsOn": 7,
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            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/680/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 356,
            "name": "Advanced Python",
            "shortName": "Advanced Python",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nconnaître les éléments avancés du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches complexes visant à extraire et re-formater des données issues de fichiers textes,\r\ndans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nFonctions\r\nExpressions régulières\r\nGestion des erreurs\r\nBiopython\r\nQuelques modules de bioinformatique\r\nRéalisation de programmes et de Notebooks Jupyter\r\nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "Python - basic knowledge"
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            "openTo": "Everyone",
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            "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nconnaître les éléments avancés du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches complexes visant à extraire et re-formater des données issues de fichiers textes,\r\ndans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python",
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            "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",
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                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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                    "id": 10,
                    "name": "MIGALE",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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            "learningOutcomes": "À l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.",
            "hoursPresentations": 1,
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