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            "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 4/4 : Initiation à la reconstruction phylogénétique en biologie moléculaire",
            "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 4 sont :\r\n- Comprendre les grands principes de l’évolution moléculaire et de la reconstruction phylogénétique\r\n- Savoir construire des alignements informatifs pour une analyse phylogénétique\r\n- Comprendre les modèles phylogénétiques probabilistes, les méthodes d'inférence et savoir les appliquer\r\n- Savoir reconstruire des arbres phylogénétiques en Maximum de vraisemblance (ML) et par Inférence Bayésienne (BI)\r\n- Etre capable d’analyser avec un regard critique les résultats obtenus",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "accessConditions": "- Il est conseillé mais non nécessaire d’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.",
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            "name": "Initiation à Galaxy",
            "shortName": "Bilille Galaxy Init",
            "description": "Bilille organise régulièrement des formations d'initiation à l'outil Galaxy d'une journée, destinée aux biologistes et médecins désirant découvrir le traitement bioinformatique de données via une interface conviviale.\r\n\r\nGalaxy est très répandu pour l’analyse de données omiques, telles que données de séquençage ou données de puces à ADN. \r\nC'est l'environnement qui est utilisé lors du cycle de formation “Analyse de données de séquençage à haut-débit”.",
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            "name": "Analyse des données RNA-Seq sous l’environnement Galaxy",
            "shortName": "Analyse des données RNA-Seq sous l’environnement Galaxy",
            "description": "Introduction à l'analyse des données RNA-Seq sous l’environnement Galaxy",
            "homepage": "http://www.prabi.fr/spip.php?article274",
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            "name": "Bioinformatique, NGS et Cancer",
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            "description": "Co-organisation Atelier Cancéropole Ile de France « Bioinformatique, NGS et Cancer» (avril 2014 et Nov 2014)\n",
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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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            "name": "Introduction à la segmentation des nucléoles et extraction de caractéristiques avec Galaxy",
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            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes à l’analyse d’images. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’analyse d’images, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- télécharger des images depuis  un répertoire d’images publiques,- segmenter une image\r\n- extraire les caractéristiques des images",
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3383",
                "http://edamontology.org/topic_3382"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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            "updated_at": "2024-02-08T11:28:41.024508Z",
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            "trainingMaterials": [
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                    "name": "Nucleoli segmentation and feature extraction using CellProfiler",
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                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end, learners would be able to:\r\n- How to download images from a public image repository.\r\n- How to segment cell nuclei using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to segment cell nucleoli using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to extract features for images, nuclei and nucleoli.",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
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            "personalised": null,
            "event_set": []
        },
        {
            "id": 360,
            "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands",
            "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.\r\n\r\nProgramme\r\nVisualiser :\r\n* Maîtriser les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PyMOL.\r\nComprendre :\r\n* Analyser des structures 3D de protéines (RX ou RMN).\r\n* Identifier des homologues avec HHpred.\r\n* Modéliser par prédiction sa protéine d’intérêt avec Alphafold2.\r\nPrédire :\r\n* Savoir calculer des meilleures poses de ligands avec Autodock.\r\n* Prédir et modéliser les mutations in silico.\r\n\r\n- Points forts et limites des différents outils\r\n- ️“hand- on tutorials”\r\n- Plus une session dédiée : «bring your own protein»",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_1317"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "2D/3D",
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                    "name": "BioinfOmics",
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                {
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                    "name": "INRAE",
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                "Biologists",
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            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.",
            "hoursPresentations": 4,
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        },
        {
            "id": 376,
            "name": "Train-the-Trainer",
            "shortName": "TtT",
            "description": "The programme objective is to give instructors tools and tips for providing an enriching learning experience to trainees, irrespective of topic, and to include best-practice guidance on course and training material development.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=25",
            "is_draft": false,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/639/?format=api"
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                    "name": "Training",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api"
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                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB%20-%20ELIXIR-FR/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
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            "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/961/course/section/152/logo_TtT_MRS_def.png",
            "updated_at": "2024-03-21T15:33:43.289130Z",
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                "Professional (continued)"
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                "All"
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "By the end of Session 1, participants will be able to:\r\n\r\nList the steps of good instructional design.\r\nDefine cognitive load.\r\nDistinguish between bad and good cognitive load.\r\nClarify why we start with learning outcomes.\r\nGive examples of effective learning strategies.\r\nConnect learning strategies to the cognitive processes they promote.\r\nSelect appropriate learning outcomes within the learning constraints.\r\nAssess your teaching outlook/practices in relation to what you’ve learned.\r\nDesign learning experiences that align with learning outcomes.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 2, participants will be able to:\r\n\r\nDesign a mini-training:\r\nWrite SMART Learning Outcomes \r\nIdentify target audience\r\nDraw a concept map\r\nSelect content\r\nDeliver \r\nProvide and receive targeted feedback\r\nCreate a plan from lesson to session\r\nCreate a plan from session to full course\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 3, participants will be able to:\r\n\r\nDescribe what makes training effective.\r\nDescribe what makes a trainer effective.\r\nIdentify strategies that facilitate active, interactive, and collaborative learning.\r\nList factors of motivation and demotivation.\r\nEvaluate what instructors can do to motivate and avoid demotivating learners.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 4, participants will be able to\r\n\r\nDescribe the differences between formative and summative assessment\r\nExplain why frequent feedback is important\r\nList and describe a few techniques for formative feedback",
            "hoursPresentations": 12,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/607/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 40,
            "name": "Formation ABiMS",
            "shortName": "",
            "description": "L'offre de formation repose sur des modules de formation d'initiation aux environnements (Linux, Cluster, etc.), d'utilisation des outils (Galaxy, etc.) et langages (PERL, R, etc.), et de compréhension des méthodes (RNA-seq, Analyses statistiques, etc.). ABiMS est également en mesure de proposer des formations à façon pour des communautés (e.g. Métabolomique) ou des projets (École thématique).\nUniversitaires.\n \nGalaxy pour l'analyse de données métabolomique (1 jour)\nCluster (1 jour)\nLinux Initiation (1 jour)\nLinux avancé (1 jour)\nLinux scripting (1 jour)\nGalaxy initiation (1 jour)\nGalaxy RNAseq de novo/avec référence & cleaning (2 jours)\nGalaxy : initiation à la phylogénie (2 jours)\nR initiation (1 jour)\nR avancé (1 jour)\n",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
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                "Autre"
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
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        },
        {
            "id": 150,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 4/5 : Analyses RNA-seq - partie 2 (biostatistique)",
            "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 5 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 4: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\n- Module 5: Métagénomique\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 4 sont :\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,
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            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Transcriptomics (RNA-seq)",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module 2/5 «Analyses RNA-seq–partie 1 (bioinformatique)» de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et la façon d’obtenir une table de comptage",
            "maxParticipants": null,
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            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 66,
                    "name": "University of Lille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20of%20Lille/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "INSERM",
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            "organisedByTeams": [
                {
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