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            "name": "hands-on NGS course",
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            "description": "The aim of this course is to provide students with theory and practical\ntools to analyze Next Generation Sequencing (NGS) data.  The course is\ncomposed of a theory and practice lessons . In the first week theory\nsessions will cover the main kind of HTS analyses (re-sequencing and\nvariant analysis, de-novo sequencing, transcriptomics, ChIP-Seq,\nmetagenomics), in addition to some general bioinformatics tools and\nBiostatistics. The second week is dedicated to practice, in which the\nstudents work with their own data in small groups with a mentor that\nguides them. The practice week is designed so the course is of immediate\nuse to each student. We expect the students to go back to their countries\nwith the necessary knowledge to continue working on their own data.\n",
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            "name": "Analyse de données métagénomiques 16S",
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            "description": "\n\n\n\n\n\n\n\nObjectifs\nCette formation est dédiée à l'analyse de données de type \"métagénomique amplicon\" issues des technolo-gies de séquençage 454 et Illumina. La formation couvre les grandes étapes d'un pipeline d'analyse bioinformatique sous Galaxy (FROGS) pour transformer les séquences en tables d'abondances puis présente des outils statistiques sous R (phyloseq) qui permettent de décrire et comparer les échantillons à partir de ces tables.\n\n \nProgramme\n\nJours 1 et 2 : Analyses Bioinformatiques sous Galaxy\nIntroduction générale\nBrefs rappels sur l'environnement Galaxy\nPrésentation des données issues des différentes technologies de séquençage\nPrétraitement des données\nClustering des séquences, construction des OTUs\nDétection de chimères\nAnnotation taxonomique\nFiltrage des données de comptages\nOutils de visualisation\nConstruction de workflow et configuration de FROGS\nLimite des données et des méthodes \nJour 3 et 4 :  Analyses Statistiques sous Rstudio\nIntroduction générale\nImport, manipulation et visualisation des données\nMesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\nOrdination et réduction de dimension : MDS\nClustering et Heatmap\nComparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis\n▫ Introduction générale\n▫ Brefs rappels sur l'environnement Galaxy\n▫ Présentation des données issues des différentes technologies de séquençage ▫ Prétraitement des données\n▫ Clustering des séquences, construction des OTUs\n▫ Détection de chimères\n▫ Annotation taxonomique\n▫ Filtrage des données de comptages\n▫ Outils de visualisation\n▫ Construction de workflow et configuration de FROGS\n▫ Limite des données et des méthodes\n\n\n\n\n\nJour 3 : Analyses Statistiques sous Rstudio\n\n\t▫  Introduction générale\n\t\n\n\t▫  Import et manipulation des données\n\t\n\n\t▫  Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\n\t\n\n\t▫  Ordination et réduction de dimension : MDS\n\t\n\n\t▫  Clustering et Heatmap\n\t\n\n\t▫  Comparaison d'échantillons : PERMANOVA, adonis \n\t\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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            "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun / shotgun metagenomics",
            "shortName": "Shotgun metagenomics",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nIntroduction générale sur les données métagénomiques\r\nAssignation taxonomique\r\nNettoyage des données brutes\r\nAssemblage / Binning\r\nPrédiction de gènes procaryotes\r\nAnnotation fonctionnelle\r\nConclusion, limites des méthodes",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "description": "Module de formation à la bioinformatique appliquée à l'analyse des données génétiques dans le cadre des maladies génétiques humaines. Cet enseignement fait partie du Master 2 de Pathologie Humaine dispensé à la faculté de Médecine de la Timone à Marseille.\n \n",
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            "name": "Formation Professionnelles",
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            "description": "Séminaires et conférences invitées : 6 par an en moyenne\nDIU Oncogénétique\nDESC Cytogénétique\n",
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            "description": "Introduction to Partek® software and the principles of RNA-seq data analysis DNA-Seq analysis and annotations with Partek® Genomics Suite® Hands on analysis in Partek® Flow® including: Data import and sample annotation, Pre and post alignment quality control, Gene and transcript quantification, Detection of differential expression using powerful gene specific modeling\n",
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            "name": "Analyses Single Cell RNA-seq (ScRNA-seq) avec R",
            "shortName": "",
            "description": "Cette formation introduira notamment la librairie Seurat permettant la manipulation et l'analyse de données Single Cell RNA-seq ainsi que la visualisation des résultats d'analyse\r\n\r\n- Rappels des concepts du séquençage Single Cell RNA-seq\r\n- Importation des données Single Cell dans R\r\n- Intégration de données Single Cell multiples\r\n- Quality Check et pré-traitement des données\r\n- Normalisation de données\r\n- Identification de marqueurs\r\n- Clustering et assignation cellulaire\r\n- Analyse différentielle des groupes cellulaires\r\n- Savoir intégrer les données de spatialisation\r\n- Savoir intégrer les données de trajectoire\r\n- Savoir intégrer les données de communication cellulaire\r\n- Savoir intégrer les données d'épigénétique (ATAC-seq)",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyses-single-cell-rna-seq-scrna-seq-avec-r?axe=176",
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                "Bioinformatics & Biomedical",
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            "accessConditions": "Maîtrise du langage R\r\nAvoir suivi le stage \"Langage R : introduction\" ou niveau équivalent.\r\nAfin de vérifier que votre maîtrise du langage R est suffisante pour pouvoir suivre ce stage, nous vous invitons à effectuer et à renvoyer le test téléchargeable\r\nhttps://cnrsformation.cnrs.fr/data/STG_23294_55153.docx",
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            "name": "Ingenuiy Pathways Analysis Workshop",
            "shortName": "",
            "description": "The User Group Meeting will consist of talks, customer case studies and interactive feedback sessions where new and existing users of QIAGEN’s Ingenuity products can learn about product updates, usability tips & tricks and best practices. Take advantage of this opportunity to engage with other users from the scientific community.\n",
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            "name": "InSilicoDb Analysis Training",
            "shortName": "",
            "description": "Interrogating public and private gene expression datasets for bio-medical researchers. This workshop will you  teach about two subjects: 1- Genomics data management for the lab (efficiently store and make accessible microarray and NGS data), 2- Interrogation of your expression data and comparison and combination of your data with public data.\n",
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            "name": "Initiation to R language",
            "shortName": "",
            "description": "OBJECTIVES :\n* Acquire basic knowledge on the  R language\n* Experience the main features of R\n* Be autonomous in handling data\n* Perform simple statistical analysis and build charts\n* Learn how to create functions\n",
            "homepage": "http://www.pf-bird.univ-nantes.fr/training/",
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            "name": "Biostatistique avec R",
            "shortName": "",
            "description": "Apprendre à se servir du logiciel R dans le contexte de l’analyse de données biologiques tout en consolidant ses connaissances de base en biostatistique\n",
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            "name": "Initiation à l'analyse de données avec R",
            "shortName": "",
            "description": "Le cours s’adresse à des personnes qui veulent apprendre ou ré-apprendre à utiliser les statistiques à bon escient pour leurs propres projets. L’objectif est de présenter et expliquer les principales notions de statistiques utiles pour décrire un jeu de données, en explorer les propriétés afin d’en tirer des conclusions robustes, utiliser à bon escient les méthodes les plus courantes (tests d’hypothèse, ACP, …) et savoir lire, interpréter (et éventuellement aborder d’un œil critique) les résultats présentés dans les publications. Nous utiliserons le moins possible le formalisme mathématique mais insisterons sur les propriétés des méthodes, leurs pré-requis, l’interprétation des résultats. Nous aborderons les notions d’analyse exploratoire, ACP, clustering, estimation, échantillonnage, régression, tests d’hypothèse, planification d’expérience\nCe cours est une initiation à l’analyse de données. Il est préférable d’avoir une connaissance minimale de R. Dans le cas contraire, un tutoriel d’initiation est disponible sur la page web du cours et les notions de base de R seront rappelées pendant la pratique. Pour les personnes n’ayant jamais utilisé R, il peut être utile d’avoir des connaissances de base en programmation, quel que soit le langage.\nLes cours seront donnés en Français et alterneront théorie et pratique avec RStudio. Il est demandé à chaque participant de venir avec un ordinateur portable chargé sur lequel il aura préalablement installé les éléments nécessaires (R, Rstudio et les fichiers de données sur lesquels nous travaillerons). La liste complète des fichiers et logiciels nécessaires sera disponible sur la page web du cours une dizaine de jours avant le début de la session.\nderniere session: Mar 2016\n \n",
            "homepage": "https://c3bi.pasteur.fr",
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                "Biostatistics",
                "Programming Languages & Computer Sciences",
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            "name": "Introduction au logiciel R",
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            "description": "\n\nObjectifs de la formation\nAcquérir les compétences nécessaires à l’utilisation du logiciel R\nConnaître les principales analyses statistiques nécessaires en biologie et les utiliser sous R\nRéaliser des graphiques sous R\nConnaitre les bibliothèques R utiles en Biologie\n\n\n",
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            "name": "Analyses Single Cell RNA-seq (ScRNA-seq) avec R",
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            "description": "Cette formation introduira notamment la librairie Seurat permettant la manipulation et l'analyse de données Single Cell RNA-seq ainsi que la visualisation des résultats d'analyse\r\n\r\n- Rappels des concepts du séquençage Single Cell RNA-seq\r\n- Importation des données Single Cell dans R\r\n- Intégration de données Single Cell multiples\r\n- Quality Check et pré-traitement des données\r\n- Normalisation de données\r\n- Identification de marqueurs\r\n- Clustering et assignation cellulaire\r\n- Analyse différentielle des groupes cellulaires\r\n- Savoir intégrer les données de spatialisation\r\n- Savoir intégrer les données de trajectoire\r\n- Savoir intégrer les données de communication cellulaire\r\n- Savoir intégrer les données d'épigénétique (ATAC-seq)",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyses-single-cell-rna-seq-scrna-seq-avec-r?axe=176",
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