Training List
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{ "count": 391, "next": null, "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=360&ordering=learningOutcomes", "results": [ { "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": 359, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3299", "http://edamontology.org/topic_0622" ], "keywords": [ "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": "2024-01-18T14:13:49.810934Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. \r\nConstruire et évaluer la qualité d’un jeu de données. \r\nSavoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.", "hoursPresentations": 3, "hoursHandsOn": 3, "hoursTotal": 6, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/584/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/696/?format=api" ] }, { "id": 284, "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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0092", "http://edamontology.org/topic_3168", "http://edamontology.org/topic_0196", "http://edamontology.org/topic_0102" ], "keywords": [ "Galaxy", "NGS" ], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "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": "2024-01-18T13:51:11.796060Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "All" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "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, "hoursHandsOn": 3, "hoursTotal": 6, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/582/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/789/?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, "costs": [], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 40, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "https://cvt.aviesan.fr/wp-content/themes/cvtaviesan/images/logo_cvt.png", "updated_at": "2024-12-05T09:11:55.721141Z", "audienceTypes": [], "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" ] }, { "id": 393, "name": "Pandas : gérer, analyser, visualiser vos données efficacement", "shortName": "", "description": "Les objectifs de cette formation sont :\r\n- Importer, exporter, gérer, analyser des données tabulaires\r\n- Calculer des données dérivées\r\n- Combiner et interroger des données complexes\r\n- Calculer des statistiques descriptives des données\r\n- Visualiser et synthétiser les données sous formes graphiques", "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/python-et-module-pandas-pour-gerer-et-analyser-donnees?mc=Pandas", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091" ], "keywords": [ "Python Language" ], "prerequisites": [ "Linux - Basic Knowledge" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire, organisation des données\r\n- Connaissance de base de la programmation en Python (activité régulière d'écriture de scripts en Python)\r\n- Maitrise d'un environnement de développement ou éditeur de programmes/scripts", "maxParticipants": 12, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/528/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 6, "name": "CNRS formation entreprise", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 7, "name": "ATGC", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api" } ], "logo_url": "http://www.atgc-montpellier.fr/pictures/ATGClogo.svg", "updated_at": "2025-02-11T08:32:41.454179Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Jour 1\r\nMatin :\r\n- Initiation Pandas, structures de données Series et DataFrame, chargement de données à partir de fichiers de données tabulaires\r\nAprès-midi :\r\n- Requêtes et outils de sélection\r\n\r\nJour 2\r\nMatin :\r\n- Fusion, concaténation, jointure de tables, regroupement de sous-ensembles\r\nAprès-midi :\r\n- Indexation simple et multiple, réindexation, export et sauvegarde\r\n\r\nJour 3\r\nMatin :\r\n- Visualisation et réalisation de graphiques\r\nAprès-midi :\r\n- Analyse de données des participants", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": 21, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/702/?format=api" ] }, { "id": 354, "name": "Introduction aux bonnes pratiques pour des analyses reproductibles", "shortName": "Good practices for better reproducibility of analyses", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nL’objectif de cette formation est d’initier les apprenants aux bonnes pratiques pour la reproductibilité des analyses. Ils apprendront à rédiger des rapports d’analyse en R Markdown et à les déposer sur un dépôt GitHub. Les principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables) et les bases de la rédaction de PGD (plans de gestion de données) seront également présentés. Durant la formation, nous utiliserons RStudio et GitHub.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrincipes et enjeux de la recherche reproductible\r\nUtilisation de GitHub\r\nGestion des versions d’un document\r\nRédaction de document computationnel\r\nPartage d’un rapport avec ses collaborateurs\r\nPrincipes FAIR et PGD", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "Reproducibility" ], "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": "2024-01-18T13:15:23.269149Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "L’objectif de cette formation est d’initier les apprenants aux bonnes pratiques pour la reproductibilité des analyses. Ils apprendront à rédiger des rapports d’analyse en R Markdown et à les déposer sur un dépôt GitHub. Les principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables) et les bases de la rédaction de PGD (plans de gestion de données) seront également présentés. Durant la formation, nous utiliserons RStudio et GitHub.", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 4, "hoursTotal": 6, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/784/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/573/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/693/?format=api" ] }, { "id": 362, "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées", "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3170", "http://edamontology.org/topic_3308" ], "keywords": [ "Statistical differential analysis", "RNA-seq" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R" ], "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": "2024-01-18T14:50:06.093352Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Objectifs pédagogiques :\r\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\nRéaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.", "hoursPresentations": 4, "hoursHandsOn": 8, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/786/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/587/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/695/?format=api" ] }, { "id": 344, "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", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Bioinformatics & Biomedical", "R Language", "R", "NGS Sequencing Data Analysis" ], "prerequisites": [ "Basic knowledge of R", "R programming" ], "openTo": "Everyone", "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", "maxParticipants": 12, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/154/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 6, "name": "CNRS formation entreprise", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [ { "id": 1, "name": "CNRS formation entreprises", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 6, "name": "CBiB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/CBiB/?format=api" } ], "logo_url": "https://services.cbib.u-bordeaux.fr/utils/logo_cbib.png", "updated_at": "2023-08-31T09:19:56.754683Z", "audienceTypes": [ "Graduate", "Professional (initial)" ], "audienceRoles": [ "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "- Savoir expertiser et manipuler des données issues d'expériences Single Cell RNA-seq\r\n- Savoir mener une analyse différentielle à de multiples niveaux\r\n- Savoir intégrer des données complémentaires pour l'analyse Single Cell RNA-seq (spatial, trajectoire, cell communication, cell identification...)", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/650/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/653/?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", "accessConditions": "", "maxParticipants": 12, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/241/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 1, "name": "CNRS formation entreprises", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 7, "name": "ATGC", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api" } ], "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120_0.png", "updated_at": "2023-01-24T10:44:55.936489Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "To know how to infer a phylogenetic tree and interpret it.", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": true, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/460/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/509/?format=api" ] }, { "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": [ "Free" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3673", "http://edamontology.org/topic_3168", "http://edamontology.org/topic_0196" ], "keywords": [], "prerequisites": [ "Linux and knowledge of NGS formats" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 15, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 24, "name": "South Green", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api" } ], "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png", "updated_at": "2023-01-24T10:21:58.467251Z", "audienceTypes": [ "Professional (initial)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "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, "hoursHandsOn": 6, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/441/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/450/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/562/?format=api" ] }, { "id": 298, "name": "LINUX", "shortName": "", "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform and aims at learning sequence analysis. 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