Training List
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{ "count": 388, "next": null, "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=360&ordering=id", "results": [ { "id": 403, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3170", "http://edamontology.org/topic_3308" ], "keywords": [ "RNA-seq", "Transcriptomics (RNA-seq)" ], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "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, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 66, "name": "University of Lille", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20of%20Lille/?format=api" }, { "id": 56, "name": "INSERM", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api" }, { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 3, "name": "Bilille", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api" } ], "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png", "updated_at": "2026-02-10T13:01:51.255545Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/776/?format=api" ] }, { "id": 405, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3299", "http://edamontology.org/topic_0797", "http://edamontology.org/topic_0622" ], "keywords": [ "Genome annotation", "Comparative genomics" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "id": 88, "name": "BioinfOmics", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "name": "MIGALE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api" } ], "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png", "updated_at": "2026-02-12T10:45:53.661422Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "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.", "hoursPresentations": 6, "hoursHandsOn": 6, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/791/?format=api" ] }, { "id": 406, "name": "Analyse de données de métabarcoding", "shortName": "Métabarcoding", "description": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données de type “metabarcoding” issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous aborderons les différentes étapes bioinformatiques nécessaires pour transformer les données de séquençage brutes en table d’abondances. Nous présenterons également les outils et méthodologies classiquement utilisés pour décrire la diversité observée et comparer les échantillons.\r\n\r\nA l’issue des 4 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage amplicons (métabarcoding). Ils seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS) et sauront utiliser l’application Easy16S.\r\n\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses. S’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.\r\n\r\nProgramme :\r\n\r\n\r\nAnalyses bioinformatiques sous Galaxy\r\n\r\n Introduction générale sur les données amplicons\r\n Présentation et mise en application avec la suite FROGS du nettoyage des données, du clustering, de la détection de chimères, de l’assignation taxonomique et des étapes annexes\r\n Conclusion, limite des méthodes, outils compagnons\r\n\r\nAnalyses statistiques avec Easy16S\r\n\r\n Introduction générale\r\n Import, manipulation et visualisation des données\r\n Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\r\n Ordination et réduction de dimension : MDS\r\n Clustering et Heatmap\r\n Comparaison d’échantillons : PERMANOVA, adonis\r\n\r\nMise en application sur données personnelles ou publiques", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3697" ], "keywords": [ "Metabarcoding" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 10, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 82, "name": "INRAE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api" }, { "id": 88, "name": "BioinfOmics", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 10, "name": "MIGALE", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api" } ], "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png", "updated_at": "2026-02-12T10:53:42.895487Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données de type “metabarcoding” issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous aborderons les différentes étapes bioinformatiques nécessaires pour transformer les données de séquençage brutes en table d’abondances. Nous présenterons également les outils et méthodologies classiquement utilisés pour décrire la diversité observée et comparer les échantillons.\r\n\r\nA l’issue des 4 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage amplicons (métabarcoding). Ils seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS) et sauront utiliser l’application Easy16S.\r\n\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses. S’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.", "hoursPresentations": 12, "hoursHandsOn": 12, "hoursTotal": 24, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/792/?format=api" ] }, { "id": 407, "name": "Optimal use of GLiCID HPC cluster", "shortName": "GLiCID", "description": "Objectives\r\n- understand the infrastructure of GLiCID HPC cluster\r\n- understand the different types of storage and computing nodes\r\n- launch computing tasks via the Slurm scheduler\r\n\r\nCourse Content\r\n- configuration of your account and connection with ssh on GLiCID (ssh keys)\r\n- navigate through the storage spaces\r\n- use slurm to launch a job\r\n- manage the software environments (micromamba, guix, modules)\r\n- use workflow managers on GLiCID", "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/cluster/", "is_draft": false, "costs": [ "Free" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "Prerequisites\r\n- Familiarity with basic Linux commands or have completed the training course “Introduction to the command-line interface.”\r\n- Have an account on the GLiCID cluster", "maxParticipants": 20, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 16, "name": "BiRD", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api" } ], "logo_url": "https://bird.univ-nantes.io/website/images/logo/logo.svg", "updated_at": "2026-03-02T16:36:38.694735Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "All" ], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/794/?format=api" ] }, { "id": 408, "name": "Introduction to R", "shortName": "Intro R", "description": "Objectives\r\n- Understand basic R commands\r\n- Learn how to use the RStudio interface\r\n- Understand the use of R functions\r\n- Be able to perform simple data manipulations\r\n- Be able to create basic visualizations\r\n\r\nCourse Content\r\nI. Introduction\r\n- Getting started with the RStudio environment\r\n- Programming best practices\r\n- Different types and classes of variables\r\n- Functions\r\n\r\nII. Data manipulation with the tidyverse\r\n- Logical operators\r\n- Working with data frames\r\n\r\nIII. Visualization with ggplot2\r\n- Principles\r\n- Simple examples", "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/r_lang/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 20, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 16, "name": "BiRD", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api" } ], "logo_url": "https://bird.univ-nantes.io/website/images/logo/logo.svg", "updated_at": "2026-03-26T14:31:34.767304Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 409, "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/", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "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, …).", "maxParticipants": 20, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://bird.univ-nantes.io/website/images/logo/logo.svg", "updated_at": "2026-03-26T14:34:54.143222Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 410, "name": "FAIR Bioinfo Grand-Ouest", "shortName": "FAIR Bioinfo Grand-Ouest", "description": "Les plateformes de bioinformatique du réseau Biogenouest (ABiMS, BiRD, GenOuest et SeBiMER) vous proposent une formation “FAIR-bioinfo” à destination des bioinformaticien.ne.s, bioanalystes et biostatisticien.ne.s.\r\n\r\nLors de cette formation, nous vous présenterons les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) et leur application dans les projets d’analyse et de développement.\r\nDes présentations théoriques suivies d’utilisations pratiques de plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses seront proposées.", "homepage": "https://ifb-elixirfr.gitlab.io/training/fair-bioinfo/sessions/2026-05-fair-bioinfo-grand-ouest/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091" ], "keywords": [ "FAIR", "Bioinformatics" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/134/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/202/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/106/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/362/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/529/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/596/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/54/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 16, "name": "BiRD", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api" }, { "id": 17, "name": "GenOuest", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/GenOuest/?format=api" }, { "id": 4, "name": "ABiMS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api" } ], "logo_url": "https://www.biogenouest.org/", "updated_at": "2026-03-27T10:11:14.654535Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/797/?format=api" ] }, { "id": 411, "name": "Formation metabarcoding ABiMS SeBiMER", "shortName": "Formation metabarcoding ABiMS SeBiMER", "description": "Le séquençage à haut débit des amplicons de marqueurs taxonomiques tels l’ADN ribosomique, les gènes COI/COX ou les ITS a ouvert de nouveaux horizons dans l’étude des communautés de macro et micro-organismes et l’étude des écosystèmes.\r\n\r\nLe but de cette formation est, d’une part, d’introduire les concepts clés liés aux analyses de metabarcoding et de les illustrer au moyen de cas concrets d’analyse et, d’autre part, de former les utilisateurs aux traitements de données de metabarcoding au travers de l’usage du logiciel SAMBA (Noël et al., in submission).", "homepage": "https://forms.ifremer.fr/bioinfo/formation-metabarcoding-2025/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091" ], "keywords": [ "Metabarcoding" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/865/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/134/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 4, "name": "ABiMS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api" } ], "logo_url": "https://forms.ifremer.fr/bioinfo/wp-content/uploads/sites/63/2023/06/cropped-SeBiMER_web-transparent-V.png", "updated_at": "2026-03-27T10:24:23.555009Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/798/?format=api" ] } ] }
