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            "name": "Initiation to NGS Workflow Managers developed within the South Green Platform: Galaxy and TOGGLe",
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            "description": "This course introduces the 2 commonly used workflow managers in the South Green Bioformatics platform, both in a theoretical and practical way, with hands-on practice sessions. It will help you to quickly develop and run your own pipelines using these tools through an graphical user or command-line interface.\n \nPrerequisites\nPrior knowledge of workflow managers not necessary Basic knowledge of Linux (Linux for dummies required) - TOGGLe practical\n\nProgram\nWhy using a workflow manager to analyse data ?\nHow to perform an analysis ?\nHow to create your own workflow ?\nHow to execute it?\nUse case\n\n\nLearning objectives\nExplaining what Workflow Managers are,\n\tin which way they differ from each other.\nHow you can use them in your research.\nCreating your own workflow\nAnalysing your NGS data with Galaxy and TOGGLe\n\n\nInstructors\nAlexis Dereeper (AD) - alexis.dereeper@ird.fr\nSebastien Ravel (SR) - sebastien.ravel@cirad.fr\nChristine Tranchant (CT) - christine.tranchant@ird.fr\n\n",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//galaxyToggle/",
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            "name": "INTRODUCTION À L'ANALYSE DE DONNÉES",
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            "description": "\nL'utilisation de plus en plus répandue de techniques d’imagerie et de séquençage à haut-débit en biologie est en train de révolutionner les sciences du vivant et de modifier en profondeur leurs pratiques. Dans ce contexte, des outils statistiques sont développés pour permettre d’analyser ces données de hautes dimensions, et la maîtrise de ces outils devient de plus en plus nécessaire pour produire des résultats de bonne qualité. Ce cours de 4 semaines couvrira les étapes nécessaires pour mettre en place un processus d’analyse de données, depuis la planification de l’expérience jusqu’à la fouille des données en passant par l’échantillonnage, les test d’hypothèses, la modélisation statistique etc.\nCe cours s’adresse en priorité aux étudiants de première année de thèse de l’Institut Pasteur. Tout étudiant en thèse sera automatiquement inscrit à ce cours, mais les élèves de 2e année, de 3e année ou les post-doctorants peuvent également s’inscrire, dans la limite des places disponibles. Il est à noter que le cours est obligatoire pour les étudiants de 1ère année. Des dispenses partielles ou totales sont possibles pour les étudiants qui ont déjà des connaissances en statistique, en mathématique ou en physique. Le cours déroulera sur 4 semaines, 4 jours par semaine, trois heures par jour. Chaque séance de trois heures alternera cours magistral et mise en pratique. Il y aura deux sessions : la première commencera le 22 octobre 2018 et la deuxième le 14 janvier 2019.\nChacune de ces deux sessions sera précédée d’une séance d’introduction à l’informatique. Cette séance proposera des notions d’architecture de l’ordinateur, de système d’organisation des fichiers et de format de fichiers. Chaque session sera également suivie d’un cours optionnel sur l’analyse et le traitement des images.\nPour plus d’information, ainsi que pour les inscriptions au module optionnel et les demandes d’exemption, rendez-vous sur la page du cours : https://c3bi.pasteur.fr/introduction-to-data-analysis-2018-19/\nThèmes abordés\nLe module d’analyse de données couvrira un large champ de notions nécessaires aux étudiants pour planifier leurs expériences, analyser et explorer leurs données, interpréter les résultats et générer des figures à des fins de publication. Il abordera des notions de base en statistique, dont les analyses uni- et multivariées, les analyses descriptives, les distributions statistiques usuelles utilisées en biologie, ainsi que les tests d’hypothèses. Les exercices et travaux pratiques seront réalisés avec R et RStudio. Plusieurs séances seront consacrées à une introduction à l’utilisation du langage de programmation R avant d’aborder les notions de statistiques et d’analyse de données.\nLe module d’analyse d’images introduira les principes de base de l’analyse d’image, et portera plus particulièrement sur l’extraction d’information quantitative d’images de microscopie. Ce cours est destiné aux personnes ayant peu ou pas d’expérience en analyse d’image. Il sera très orienté sur la pratique : des cours magistraux de courte durée seront immédiatement suivis de sessions pratiques. Il aidera à la fois les microscopistes débutants et experts qui n’ont jamais eu de formation concrète en analyse d’image.\n \n\n",
            "homepage": "https://www.pasteur.fr/fr/introduction-data-analysis",
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            "name": "Data analysis",
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            "description": "Biological data are often complex and challenging to analyse due to non-normal distributions, nonlinear relationships, spatial/temporal structures and high dimensionality. This course will introduce the students to key concepts and statistical tools for the experimental design and analysis of biological data. After a brief refresher on basic elements of statistics, the students will be made familiar with hypothesis testing, univariate statistical tests (e.g. ANOVA), linear models, descriptive multivariate analyses such as Principal Component Analysis (PCA) and clustering. The course will alternate theoretical aspects and computer exercises on small datasets with the R Studio software. The students will be assigned a small project involving the different concepts and tools covered by the course.\n",
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            "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",
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            "name": "Bioinformatics of protein--protein interactions for wet lab scientists",
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            "description": "Understanding physical and functional interactions between molecules in living systems is crucial in many biological processes. Several powerful methods and techniques have been developed to generate molecular interaction data, focusing mainly on protein­-protein interactions (PPIs). In particular, PPIs involving partially or completely unstructured regions are building blocks of regulatory and signalling networks that control cell response to external and internal cues. Exploring these interactions may help understanding a protein’s function and behavior, predicting biological processes that a protein of unknown function is involved in, and characterising protein complexes that can be used to modulate or perturb known biological processes and pathways.\n",
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            "name": "« STATIMAGE», Statistiques pour l’imagerie de microscopie",
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            "description": "\n\n\nL’objectif de cette formation est de donner aux ingénieurs des plates-formes d’imagerie cellulaire et aux personnes qui utilisent ces technologies, des outils statistiques adaptés aux problématiques du domaine. Dans le but de traiter les grandes séries d’images acquises selon les diverses modalités, il est proposé de renforcer la maîtrise des outils statistiques pour une analyse pertinente mais aussi pour une optimisation des acquisitions.\nLa formation se déroulera du lundi midi au mercredi après-midi pour 2 demi-journées de cours (rappel des notions de bases, modélisation, plans d’expériences) et 3 demi-journées de travaux pratiques/dirigés.\n\n\n\n",
            "homepage": "https://france-bioimaging.org/fr/events/statimage-statistiques-pour-limagerie-de…",
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            "name": "Analyse de séquences",
            "shortName": "",
            "description": "\n\n\nLes biologistes sont régulièrement confrontés à des gènes (ou des protéines) de fonctions inconnues ou mal annotés. Dans ce contexte, maîtriser quelques techniques basiques d’analyse de séquences peut se révéler d’une aide précieuse. \nL’objectif de cette formation est de présenter, au travers de l’utilisation de sites web spécialisés, quelques grands principes sur l’analyse de séquence. L’ensemble de la formation combine exposés théoriques (fondements méthodologiques des programmes) et applications pratiques (mise en relation des notions théoriques avec les paramètres des programmes et les résultats obtenus) pour permettre une utilisation autonome et critique de quelques logiciels d’analyse des séquences biologiques.\n\n\n\n",
            "homepage": "https://c3bi.pasteur.fr/training-analyse-de-sequences/",
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            "name": "Phylogénie moléculaire",
            "shortName": "",
            "description": "- Acquérir des connaissances théoriques et pratiques en phylogénie moléculaire\n- Être autonome dans la conduite d'une analyse phylogénétique\n- Maîtriser le choix, le paramétrage et l'exploitation des résultats des programmes de phylogénie\n",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/stage-20466-Phylogenie-moleculaire.html",
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            "name": "Principes FAIR dans un projet de bioinformatique",
            "shortName": "FAIR bioinfo",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC) une formation à destination des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant mettre en oeuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) dans leurs projets d’analyse et de développement. Les concepts FAIR, initialement définis dans le contexte d’ouverture des données de la recherche, seront ici adaptés pour cadrer avec un projet type de développement et/ou analyse bioinformatique/biostatistique. Ainsi, la formation n’abordera pas les aspects “FAIR” spécifiques aux données mais introduira plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses.",
            "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-bioinfo-training/",
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            "description": "Bilille and ATGC organize a workshop to train users to WAVES, a Web Application for Versatile Enhanced Bioinformatic Services.",
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            "name": "Diplôme Universitaire en Bioinformatique Intégrative",
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            "description": "La bioinformatique est devenue une compétence incontournable pour l'analyse de données de nature diverse : génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, structures macromoléculaires, réseaux d'interactions. L'appropriation par les biologistes des méthodes et outils de biostatistique et bioinformatique intégrative est un enjeu majeur pour la montée en compétence des équipes de recherche et des plateformes de service.\r\n\r\nL'université Paris Diderot propose en partenariat avec l'Institut Français de Bioinformatique (IFB) la deuxième édition du Diplôme Universitaire en Bioinformatique intégrative (DU-Bii). Cette formation s’adresse en priorité à des biologistes en demande d'évolution ou de reconversion professionnelle ayant déjà acquis des compétences (formation courte, autoapprentissage, expérience de terrain) en informatique ou bioinformatique/biostatistique (environnement Unix, Python ou R ou autre langage de programmation). Les prérequis sont décrits sur le portail “DU” de l’université Paris Diderot, qui présente le DU-Bii et le DU complémentaire \"Création, Analyse et Valorisation de données omiques\" (DUO).\r\n\r\nLe DU-Bii fournira une formation théorique et pratique, complétée par une période d'immersion sur l'une des plateformes régionales de l'IFB, qui mobilisera, dans le cadre d'un projet tutoré, l'ensemble des méthodes et outils appris durant les cours pour réaliser un projet personnel de bioinformatique intégrative. Ce projet combinera des données propres à chaque participant produites dans son laboratoire (principe BYOD : “Bring Your Own Data”) ou collectées à partir de bases de données publiques.\r\n\r\nRenseignements et candidatures : fcsdv@univ-paris-diderot.fr\r\nInscriptions : voir la page page du DU-Bii de l'Université Paris Diderot\r\nContacts Paris-Diderot : Bertrand.Cosson@univ-paris-diderot.fr \r\nContacts IFB : Helene.Chiapello@inra.fr, Jacques.van-Helden@univ-amu.fr",
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            "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
            "shortName": "Analyse de données NGS sous Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien\r\n\r\nProgramme\r\nThéorie\r\n* Présentation des différents types de technologies de séquençage (lectures longues et courtes)\r\n\r\nPratique : Analyse des données de séquençage d’un génome bactérien\r\n* Contrôle qualité\r\n* Assemblage de-novo\r\n* Nettoyage des données\r\n* Assemblage\r\n* Visualisation et statistiques sur l’assemblage\r\n* Alignement de lectures sur un génome de référence et visualisation\r\nTous les TPs seront réalisés sous l’environnement d’exécution de traitements Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 10,
                    "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",
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            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
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                "All"
            ],
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            "learningOutcomes": "Connaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien",
            "hoursPresentations": 3,
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        },
        {
            "id": 287,
            "name": "Introduction to Oxford Nanopore Technology data analyses",
            "shortName": "Introduction to ONT data analyses",
            "description": "This course offers an introduction to ONT data analysis. It includes 5 issues: basecalling, reads quality control, assemblies and polishing/correction, contig quality and structural variants detection.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//ont/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3673",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
                "http://edamontology.org/topic_3168"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats"
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            "maxParticipants": 15,
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                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "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": "2023-01-24T10:21:58.467251Z",
            "audienceTypes": [
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            ],
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                {
                    "id": 1,
                    "name": "SG-ONT-slides",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/SG-ONT-slides/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "* Understanding limits and advantages of ONT technology\r\n* Manipulating ONT data on a virtual machine on jupyter environment\r\n* Handling mapping, assembly, polishing tools and be able to analyse your own data\r\n* Detecting structural variations using long reads",
            "hoursPresentations": 6,
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            "event_set": [
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        },
        {
            "id": 316,
            "name": "IMGT® standards, databases, tools and web resources",
            "shortName": "IMGT workshop",
            "description": "Presentation of IMGT® patterns and resources for the study of genes, expressed repertoires and three-dimensional structures of immunoglobulins (antibodies) and T cell receptors.",
            "homepage": "https://www.imgt.org/",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3948",
                "http://edamontology.org/topic_3930"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "Immune repertoire analysis",
                "Monoclonal antibody",
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            ],
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
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        {
            "id": 317,
            "name": "Datathon AGENT - FAIRDOM",
            "shortName": "FAIRDOM",
            "description": "Datathon on experimental phenotypic data management using the FAIRDOM platform, and submission workflow using curation & validation tools.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3571",
                "http://edamontology.org/topic_3365",
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            ],
            "keywords": [
                "Données"
            ],
            "prerequisites": [
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            "openTo": "Internal personnel",
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                    "name": "H2020-AGENT",
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                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 39,
                    "name": "URGI - US1164",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/URGI%20-%20US1164/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "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": "URGI",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/URGI/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://urgi.versailles.inra.fr/extension/inra/design/urgi/images/logoURGI_res72_2-82X1-98.png",
            "updated_at": "2025-09-13T13:27:42.544621Z",
            "audienceTypes": [
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
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            ],
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/735/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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_3299",
                "http://edamontology.org/topic_0084",
                "http://edamontology.org/topic_3293"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 7,
                    "name": "ATGC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api"
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            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120_0.png",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/460/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/509/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 309,
            "name": "EBAII A&A - Ecole EBAII Assemblage & Annotation / Assembly & Annotation EBAII school",
            "shortName": "EBAII Assemblage & Annotation / Assembly & Annotation EBAii school",
            "description": "Objectifs\r\nLa formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS), pour l'assemblage et l'annotation de novo de génomes. Cette édition de l’école aborde les nouveaux enjeux technologiques: elle s’articulera autour des différentes étapes qui mèneront à l’obtention d’un génome annoté à partir de données “long reads” et “hybride” : contrôle qualité des données, assemblage, scaffolding, polishing, annotation structurale et fonctionnelle (en session parallèle pour les procaryotes et les eucaryotes). \r\nL’école vise à introduire les concepts, à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats. Elle est basée sur une alternance de courtes sessions théoriques et d’ateliers pratiques. Les participants bénéficieront d’un tutorat personnalisé pour élaborer leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur équipe.\r\nAttention : le tutorat n'a pas pour vocation de réaliser l’analyse complète des données des participants.\r\nPublic visé\r\nCette formation est destinée aux biologistes (ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs, praticiens…) confrontés à l’analyse de données NGS, et qui ne disposent pas des compétences bioinformatiques suffisantes.",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/ebaii2022_genomique/",
            "is_draft": false,
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 40,
            "contacts": [],
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            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Initiation au traitement des données de génomique obtenues par séquençage à haut débit\r\nAssemblage et annotation de novo de génomes\r\nL’école vise à introduire les concepts, à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats. Elle est basée sur une alternance de courtes sessions théoriques et d’ateliers pratiques. Les participants bénéficieront d’un tutorat personnalisé pour élaborer leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur équipe.",
            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": true,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/463/?format=api"
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        },
        {
            "id": 310,
            "name": "Diplôme Universitaire en Bioinformatique Intégrative / University Diploma in Integrative Bioinformatics",
            "shortName": "DUBii",
            "description": "La bioinformatique est devenue une compétence incontournable pour l'analyse de données de natures diverses : génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, structures macromoléculaires, réseaux d'interactions. L'appropriation par les biologistes des méthodes et des outils de biostatistique et bioinformatique intégrative est un enjeu majeur pour la montée en compétence des équipes de recherche et des plateformes de service.\r\n\r\nL'université de Paris propose en partenariat avec l'Institut Français de Bioinformatique (IFB) la troisième édition du Diplôme Universitaire en Bioinformatique intégrative (DUBii). Cette formation s’adresse en priorité à des biologistes ou à des médecins souhaitant évoluer en compétences ou envisager une reconversion professionnelle et ayant déjà acquis des compétences (formation courte, autoapprentissage, expérience de terrain) en informatique ou bioinformatique / biostatistique (environnement Unix, Python ou R ou autre langage de programmation). \r\n\r\nLe DUBii fournira une formation théorique et pratique, complétée par une période d'immersion de 20 jours sur l'une des plateformes régionales de l'IFB, qui mobilisera, dans le cadre d'un projet tutoré, l'ensemble des méthodes et outils appris durant les cours pour réaliser un projet personnel de bioinformatique intégrative. Ce projet combinera des données propres à chaque participant produites dans son laboratoire (principe BYOD : “Bring Your Own Data”) ou collectées à partir de bases de données publiques. \r\n\r\n Cette formation se déroulera pendant 8 semaines réparties entre :\r\nLes cours : 4 semaines à raison de 4 jours/semaine en présentiel (96h)\r\nLe projet tutoré : 20 jours sur l'une des plateformes bioinformatique de l'IFB",
            "homepage": "https://odf.u-paris.fr/fr/offre-de-formation/diplome-d-universite-1/sciences-technologies-sante-STS/du-bioinformatique-integrative-dubii-DUSBIIN_118.html#programContent26c9751a-f434-491d-abe2-1151370851dc-1",
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