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            "shortName": "EBAII N2",
            "description": "Objectifs: L’école s’articulera autour de trois ateliers thématiques en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq, variants DNA-seq), et abordera la visualisation et l’intégration des données. \r\n\r\nEnvironnement de travail: L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation de commandes en ligne (terminal Linux) et du langage R. \r\n\r\nPrérequis: Les candidats doivent avoir acquis les compétences enseignées durant l’école de niveau débutant: un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
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            "accessConditions": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS)  avec un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
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            "description": "This course ran for 5 days covering all the concepts necessary to  install and manage a high-performance computing (HPC) cluster. During this course,  a HPC cluster were installed at CERAAS (Thiès, Sénégal)  by the participants, IT managers from western africa (IRD, ISRA, CERAAS).\n",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//ngsTrainings/",
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            "name": "Modules Biologie École Doctorale SVSAE",
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            "description": "Les UE de bioinformatique de la spécialité AMD sont ouvertes aux doctorants de l'école doctorale SVSAE dans le cadre de leur formation doctorale. 3 UE sont particulièrement suivies : UE « Programmation en perl », UE « Bioistatistiques et programmation sous R » et UE « Génomique et bioinformatique ». Les formations continues proposées dans le domaine de la bioinformatique sont également ouvertes aux étudiants de l'Ecole Doctorale, et permettent de valider un module de biologie. Forme 2 à 3 doctorants par an.\n \n",
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            "name": "Command line inititation",
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            "description": "Objectives :\n    Knowing the principles and advantages of the Linux system\n    Knowing how to use the main bash commands\n    Knowing how to launch programs with arguments\n    Acquiring autonomy to perform bioinformatics analysis on the command line.\n",
            "homepage": "http://www.pf-bird.univ-nantes.fr/training/",
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            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d'intérêt différentiellement exprimées (R, RStudio et Galaxy)",
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            "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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            "name": "Encontro França-Brasil de BIoinformatica, Universidad Estadual de Santa Cruz (UESC)",
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            "description": "08-12 novembre 2010\n",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/6 : Analyses ADN - version 2020",
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            "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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            "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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        {
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            "name": "Master Biostatistiques",
            "shortName": "",
            "description": "Deux objectifs sont visés par la formation. Le premier est de former des chercheurs ou enseignants-chercheurs dans le domaine de la statistique théorique ou appliquée. Le deuxième objectif est de former des statisticiens de haut niveau pour des organismes de recherche ou des entreprises.\n",
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            "name": "Modélisation 3D des protéines",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nConnaître les bases de la modélisation moléculaire : modélisation par homologie, arrimage (docking) de ligands, mutations in silico. Une demi-journée dédiée à la modélisation de vos protéines d'intérêts.\n\nProgramme\n\n- Visualiser : Connaître les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PYmol.\n- Comprendre : Analyse des structures 3D de protéines (RX ou RMN). Recherche d'homologues avec HHpred, I-Tasser, etc... Modélisation par homologie avec Modeller, Phyre2. Principes et applications.\n- Prédire : Docking de ligands avec Autodock. Prédiction des mutations in silico. Principes et applications.\nL'accent sera mis sur les points forts et les limites des différents outils et la pratique avec de nombreux \"hand- on tutorials\"\nPlus une session dédiée : «bring your own protein».\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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                "Autre",
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            "name": "Comparaison de génomes microbiens",
            "shortName": "Comparaison de génomes microbiens",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n   o Notion de core et pan-génome\r\n   o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n   o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_0622",
                "http://edamontology.org/topic_3299"
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "name": "Initiation à Perl",
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            "description": "\nObjectifs\n\nInitiation à la programmation.\nIdentifier les possibilités offertes par l’écriture de quelques lignes de code.\nRéalisation de tâches simples d’extraction et de reformatage d’informations issues de fichiers texte.\n \n\n \nProgramme\n\n- Présentation de PERL\n- Variables PERL\n- Structures de contrôle\n- Gestion de fichiers\n- Réalisation de programmes simples\n \nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences et de fichiers de résultats d’outils bioinformatiques. \n \n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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        {
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            "name": "Analyse bioinformatique de données RNA-Seq sous Galaxy",
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            "name": "Cours Pasteur Analyse des Génomes",
            "shortName": "",
            "description": "Chaque année, ce cours théorique et pratique d’une durée de sept semaines fait le tour\ndes concepts, techniques et outils nécessaires à l'étude des génomes, des étapes expérimentales à l’analyse des résultats. Il illustre les différents aspects de la génomique et de ses applications en se basant sur les résultats les plus récents de la recherche - voir plus\n",
            "homepage": "http://www.pasteur.fr/fr/enseignement/cours-pasteur/pole-mecanismes-du-vivant/an…",
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            "name": "Annotation et comparaison de génomes bactériens",
            "shortName": "Annotation et comparaison de génomes bactériens",
            "description": "Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour annoter automatiquement et comparer un jeu de données de génomes bactériens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données publiques. Évaluer la qualité et annoter automatiquement un jeu de données. Savoir mettre en oeuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme :\r\n\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n        Téléchargement de données publiques\r\n        Evaluation de la qualité d’un jeu de données\r\n\r\n* Principes et mise en œuvre d’une annotation automatique d’un génome bactérien\r\n\r\n * Caractérisation de la diversité génomique\r\n\r\n * Construction de pangénomes\r\n\r\n * Analyse des résultats :\r\n        Résultats et métriques d’un pangénome\r\n        Notions élémentaires de phylogénomique\r\n        Visualisation et interprétation des résultats\r\n\r\n * Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep, Quast, Bakta et PPanGGOLiN sous Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "name": "Manipulating  & Visualizing Data with R",
            "shortName": "R - DataViz",
            "description": "Objectifs\r\n- Importer, structurer, transformer et exporter un tableau de données avec R\r\n- Générer des figures de qualité pour, par exemple, une publication scientifique\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction au tidyverse (metapackage pour manipuler, visualiser et analyser des données)\r\n- Import et export de tableaux de données (csv, excel, google sheet, etc.)\r\n- Manipulation de tableaux de données avec dplyr et tidyr (filtre, aggregation, jointure)\r\n- Manipulation de chaînes de caractères et de dates avec stringr et lubridate\r\n- Introduction aux concepts de visualisation de données\r\n- Apprendre à utiliser ggplot2 grâce à esquisse\r\n- Partager ses résultats avec Quarto",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/r_dataviz",
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        {
            "id": 168,
            "name": "Introduction à R",
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        {
            "id": 136,
            "name": "LeiSHield training course on Next Generation Sequencing",
            "shortName": "",
            "description": "The primary aim of this course was to provide a basic understanding of the Leishmania genome, NGS technology and analysis tools, and to develop a basic pipeline for the students to start working on their data. This first pipeline will help to standardize all analysis done in the consortium and should facilitate a posterior paper publication. This pipeline will evolve\nin the context of a collaboration between the Leishield partners and the C3BI, taking into account the difficulties to analyze and interpret the sequence data generated, and the specific needs of each Consortium node. A future Workshop will be organized in June 2016 to tackle all these questions, and to have a follow-up on the analysis.\n",
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