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            "name": "Linux for Dummies",
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            "description": "This course offers an introduction to work with Linux. We will describe the Linux environment, the first linux commands so participants can start to utilize command-line tools and feel comfortable using bioinformatics softwares through a linux terminal",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//linux/",
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        {
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            "name": "Introduction to python",
            "shortName": "",
            "description": "This course provides an introduction to programming using python. At the end of the training, participants should be able to write simple python programs to handle biological data and to understand more complex programs written by others.\r\nNote : This course in currently available only in french",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//python/",
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                "Linux - Basic Knowledge"
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
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            "name": "Workflow4metabolomics",
            "shortName": "W4E",
            "description": "Processing, statistical analysis, and annotation of metabolomics data is a complex task for experimenters since it involves many steps and requires a good knowledge of both the methodology and software tools. The Workflow4Metabolomics.org (W4M) online infrastructure provides a user-friendly and high-performance environment with advanced computational modules for building, running, and sharing complete workflows for LC-MS, GC-MS, FIA and NMR analysis. Such features are of major values for teaching computational metabolomics to experimenters, and previous courses using W4M since 2014 have been very successful.",
            "homepage": "https://workflow4metabolomics.org/",
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        {
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            "name": "RNA-Seq analysis",
            "shortName": "",
            "description": "Introduction to RNA-Seq analysis",
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                    "name": "South Green",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses RNA-seq",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Module Analyses ADN\r\n- Module Analyses RNA-seq, bioinformatique et biostatistique\r\n\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 Analyses RNA-seq sont :\r\n- Savoir réaliser une analyse transcriptomique par RNA-seq avec ou sans (de novo) génome de référence à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur la qualité des lectures obtenues par le séquenceur\r\n- Connaître et savoir paramétrer les outils nécessaires à l’analyse\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics (RNA-seq)"
            ],
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\nAvoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement.",
            "maxParticipants": null,
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                    "name": "University of Lille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20of%20Lille/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "INSERM",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "CNRS",
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            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
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            ]
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        {
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            "name": "Linux",
            "shortName": "",
            "description": "Formation Linux\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "Linux",
                "Développements technologiques de l‘Information et de la Communication"
            ],
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        {
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            "name": "EBAII - Ecole de Bioinformatique niveau débutant",
            "shortName": "EBAII",
            "description": "Description : La formation EBAII IFB Aviesan de niveau 1 propose une expérience d'apprentissage intensive conçue pour les biologistes, qu'ils soient ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs ou praticiens, qui sont confrontés à l'analyse de données NGS (Next-Generation Sequencing) mais qui ne disposent pas encore des compétences bioinformatiques nécessaires, ou qui cherchent à renforcer leurs compétences existantes.\r\n\r\nContenu : Cette formation est structurée autour d'une combinaison de sessions théoriques et d'ateliers pratiques. Les participants auront l'occasion d'explorer diverses thématiques, notamment le traitement de données de variants, ChIP-Seq, Bulk RNA-Seq, et Single-Cell RNA-Seq. De plus, ils recevront une introduction aux technologies \"long reads\".\r\n\r\nObjectifs généraux:\r\nAcquérir une compréhension approfondie des concepts liés à l'analyse de données NGS.\r\nMaîtriser les outils informatiques nécessaires pour effectuer ces analyses.\r\nInterpréter les résultats des analyses de données NGS.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=28",
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            "keywords": [
                "Biostatistics",
                "Sequence analysis",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS). \r\nAucune connaissance préalable des environnements Linux ou R n’est requise, mais il sera demandé aux participants de suivre une autoformation en ligne en amont, pour faciliter la prise en main de ces langages. La formation approfondira progressivement l’usage de ces environnements au fil des sessions thématiques.",
            "maxParticipants": null,
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            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 3,
                    "name": "IFB",
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                },
                {
                    "id": 13,
                    "name": "Aviesan",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Aviesan/?format=api"
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                    "name": "Inserm",
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                }
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            "organisedByOrganisations": [
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                    "name": "AVIESAN",
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            "name": "Interactive Online Companionship - SingleCell RNAseq Analysis with R Seurat 2027",
            "shortName": "IOC - SingleCell",
            "description": "InforBio offers online bioinformatics training tailored to the needs of research labs, with small group sessions to ensure personalized learning. Our program is designed to help you acquire key skills for independent data analysis.\r\n\r\nWe offer a comprehensive 4-month program, including a post-training feedback session to support practical application.\r\n\r\nscRNAseq Data Analysis (March to June 2027) – 12 Zoom sessions of 3 hours – €2000\r\n\r\nLearn how to analyze single-cell RNA sequencing data through practical examples. You’ll work on a provided dataset and receive personalized feedback on your own projects. This training requires a proficiency in R.\r\n\r\nKey Highlights:\r\n\r\nSmall group sessions for interactive and personalized learning.\r\nHands-on practice with an individualized project presented at the end of each training course.\r\nTailored feedback on your own data.\r\nLimited spots available, registration is now open.",
            "homepage": "https://inforbio.github.io/content/ioc_r_scrnaseq.html",
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            "description": "LABGeM's researchers are involved in different training programs in collaboration with :\nthe University of Paris Saclay: master GENIOMHE, master MSSB, master NRBCe\nthe University Denis Diderot: master M2BI\nthe University Paris Descartes: master IMVI\nthe Institut Pasteur: Training ‘Analyse des génomes’\n",
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            "name": "Bioinformatique et Analyses Mutationnelles",
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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": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 3/6 : Métagénomique - version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 3 sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement. Etre familier avec le vocabulaire et les étapes de base de l’analyse de données de séquençage : nettoyage, assemblage, mapping",
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses RNA-seq  (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 Analyses RNA-seq sont :\r\n- Découvrir les fonctionnalités courantes de Galaxy, et savoir les utiliser.\r\n- Savoir réaliser une analyse transcriptomique par RNA-seq avec ou sans (de novo) génome de référence à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur la qualité des lectures obtenues par le séquenceur\r\n- Connaître et savoir paramétrer les outils nécessaires à l’analyse\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants.",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "accessConditions": "La première journée du module permettra aux personnes n’ayant pas suivi le module Analyses ADN du cycle de rattraper les pré-requis nécessaires à la suite de la formation (initiation à Galaxy, nettoyage et qualités des séquences, mapping). Des concepts basiques en statistique (moyenne, variance, p-value) sont nécessaires pour être à l’aise dans la quatrième journée.",
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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)",
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            "name": "Formation interne pipeline RNASeq",
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        {
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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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        {
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            "name": "Interactive Online Companionship - SingleCell RNAseq Analysis with R Seurat",
            "shortName": "IOC - SingleCell",
            "description": "InforBio offers online bioinformatics training tailored to the needs of research labs, with small group sessions to ensure personalized learning. Our program is designed to help you acquire key skills for independent data analysis.\r\n\r\nWe offer a comprehensive 3-month program, including a post-training feedback session to support practical application.\r\n\r\nAnalyse de données scRNAseq (avril à juin 2025) – 10 sessions de 2h30 – 2000 € Apprenez à analyser des données de séquençage ARN en cellules uniques grâce à des cas pratiques.Vous travaillerez d’abord sur un jeu de données fourni, puis sur vos propres données, avec un retour personnalisé sur votre projet. Cette formation requiert une bonne maîtrise de R.\r\n\r\nKey Highlights:\r\nSmall group sessions for interactive and personalized learning.\r\nTailored feedback on your own data to reinforce the learning process.\r\nLimited spots available, registration is now open.",
            "homepage": "https://inforbio.github.io/ioc_r_scrnaseq.html",
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                    "name": "IBiSA",
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                    "name": "Sorbonne Université",
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            "name": "Workshop nf-core et sarek",
            "shortName": "",
            "description": "Dans le cadre du réseau métier ingénieur.e.s lillois, bilille organise un workshop de 2 jours autour de la communauté internationale et des pipelines de bioinformatique nf-core, les 8 et 9 Décembre sur le campus Cité Scientifique de l’Université de Lille, à Villeneuve d’Ascq.\r\n\r\nLe projet nf-core a été créé en 2018 afin de proposer et maintenir de manière collaborative des pipelines d’analyse de bioinformatique en Nextflow selon des standards stricts de qualité et de reproductibilité, tout en facilitant leur mise en œuvre sur la majorité des infrastructures de calcul. La communauté, très active, qui s’organise autour de cette collection de pipelines rassemble des scientifiques du monde entier, issus de parcours très divers.\r\n\r\nÀ l’occasion de cet atelier, nous accueillerons Maxime Garcia (Seqera labs, Stockholm), membre de l’équipe d’administration nf-core et développeur principal du pipeline d’analyse de variants génomique Sarek. Il présentera la communauté aux participant.e.s et les formera à l’utilisation de ces pipelines d’analyse, en alternant les présentations avec des mises en pratique. Il présentera également les outils de développement mis en place par nf-core pour permettre aux participant.e.s de contribuer aux outils existants et de proposer, si elles et ils le souhaitent, leurs propres pipelines selon les standards de la communauté.",
            "homepage": "https://ums-plbs.univ-lille.fr/workshop-nf-core-et-sarek-avec-maxime-garcia",
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Cet atelier s’adressant à un public averti en bioinformatique et/ou en biostatistiques, nous attendons des participant.e.s ayant déjà acquis une certaine familiarité avec les compétences suivantes :\r\n- Utilisation courante de la ligne de commande sous Unix\r\n- Utilisation des logiciels d’analyse de données de séquençage à haut débit\r\n- Utilisation de ressources de calcul intensif (cloud, cluster, …)\r\n- Connaissances de base sur les gestionnaires de workflow (Nextflow, SnakeMake, CWL, Galaxy,…)\r\n\r\nUne familiarité avec Nextflow, Conda et des gestionnaires de containers (Docker/Singularity) sera également utile, sans être toutefois obligatoire.",
            "maxParticipants": 20,
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        {
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            "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 3/4 : Prédiction de gènes et annotation de protéines",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose un cycle de découverte de la bioinformatique à destination des chercheur·euses, enseignant·es-chercheur·euses, ingénieur·es, technicien·nes et doctorant·es en biologie. Aucun pré-requis en informatique n'est attendu.\r\nLe cycle est constitué de quatre modules de deux jours:\r\n- Banques de données et BLAST\r\n- Alignement de séquences\r\n- Prédiction de gènes et annotation de protéines\r\n- Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire\r\nCes modules peuvent être suivis indépendamment, mais ont une cohérence. Suivre chaque module peut aider à une meilleure compréhension des modules suivants.\r\nLes fiches descriptives des différents modules sont accessibles sur le site web de Bilille.\r\nLes objectifs du module 3 sont :\r\n- découvrir les logiciels liés à la prédiction de gènes et à l'annotation de protéines\r\n- acquérir la méthodologie pour prédire les gènes présents sur un génome qu'il soit bactérien ou eucaryote\r\n- acquérir la méthodologie pour analyser la séquence protéique prédite et en déduire la fonction possible de la protéine, avoir une idée de sa localisation cellulaire et de sa structure\r\n- être capable d'analyser les résultats obtenus par les logiciels avec un regard critique",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "Autre",
                "Sequence analysis",
                "proteomics",
                "Sequence annotation",
                "Pattern matching",
                "Protein inference and validation"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Savoir utiliser un ordinateur (Windows...) : naviguer sur internet (Internet Explorer ou Firefox), utiliser un traitement de texte (Word ou OpenOffice).\r\n- Être familié avec les banques de données, Blast, formats de séquences et alignements de séquences (idéalement avoir suivi le module 1/4 « Banques de données et Blast » et le module 2/4 « Alignements de séquences » du cycle d'initiation à la bioinformatique).",
            "maxParticipants": null,
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                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
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            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses de variants (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 Analyses de variants sont :\r\n-\tComprendre les grands principes de la détection de variants\r\n-\tRéaliser les différentes étapes du post-traitement des données d’alignement à la détection de variants\r\n-\tAdapter l’analyse en fonction du type de données NGS générées\r\n-\tComprendre la structure des données de variants\r\n-\tSavoir annoter des variants\r\n-\tEtre capable d’interpréter une liste de variants grâce aux outils libres disponibles",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "prerequisites": [
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "-\tEtre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation Bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n-\tAvoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement.",
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                {
                    "id": 56,
                    "name": "INSERM",
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            "name": "Introduction to single-cell RNAseq analysis",
            "shortName": "Intro Single-cell",
            "description": "Objectives\r\n- Understand and learn the main steps of scRNA-seq data analysis, up to marker gene detection and cell type identification.\r\n- Be able to use the Seurat package on a small test dataset, from count matrices to clustering and cluster annotation.\r\n- Understand the basics of the analysis in order to apply them to one’s own dataset.\r\n\r\nCourse Content\r\nI. Introduction\r\n- Single-cell RNA sequencing\r\n- From raw sequencing data to count matrices\r\n- Software tools\r\n\r\nII. Preprocessing of the expression matrix (Theory and Practice)\r\n- Quality control\r\n- Normalization\r\n- Dimensionality reduction (HVG, PCA, UMAP)\r\n- Detection of expression biases\r\n\r\nIII. Annotation (Theory and Practice)\r\n- Clustering\r\n- Marker genes\r\n- Cell type identification\r\n- Analysis of marker gene lists with the R package ClusterProfiler\r\n\r\nIV. Practical Workshop “Bring your own data”\r\n- Semi-autonomous execution of primary analysis on learners’ own data",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/singlecell/",
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            "costs": [
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            "accessConditions": "1. Good knowledge of R or having completed the training “Bioanalysis Training: Introduction to the R Programming Language.”\r\n\r\n2. Have your own data or data of interest collected from public databases (cellXgene, Single Cell Portal, …).",
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