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            "name": "FAIR Bioinfo Grand-Ouest",
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            "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/",
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        {
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            "name": "RNASeq Analysis",
            "shortName": "RNASeq Analysis",
            "description": "Objectives\r\n- Understand the key steps in RNASeq data analysis for a differential expression study\r\n- Know how to perform command-line analysis using Snakemake.\r\n\r\nPedagogical Content\r\nDay 1\r\n- Principle of RNASeq technology: objectives and experimental design.\r\n- Data quality assessment (FastQC, MultiQC).\r\n- Sequence alignment to a reference genome (STAR).\r\n\r\nDay 2\r\n- Differential gene expression analysis (HTSeqCount, DESeq2).\r\n- Functional annotation (GO, Kegg).\r\n- Using the Snakemake workflow system.\r\n- Comparison between RNASeq and 3’SRP methods.\r\n\r\nThe theoretical part is followed by a pipeline run step-by-step on a test dataset. \r\nIt will be possible to start an analysis on your own data.",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/rnaseq/",
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            "accessConditions": "- Be comfortable with basic Linux commands or have completed the training course “Introduction to the command-line interface.”\r\n- Be familiar with the use of a computing cluster, conda/mamba et snakemake or have completed the training course “Best practices in bioinformatics.”",
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            "name": "Initiation à l’utilisation de la plateforme de bio-analyse Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est de se familiariser avec l’interface utilisateur de Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à Galaxy, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- Importer des données\r\n- Identifier des outils\r\n- Faire une analyse\r\n- Gérer un historique\r\n- Créer un workflow",
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            "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)",
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                "Professional (continued)",
                "Undergraduate"
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                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Assess short reads FASTQ quality using FASTQE 🧬😎 and FastQC\r\n- Assess long reads FASTQ quality using Nanoplot and PycoQC\r\n- Perform quality correction with Cutadapt (short reads)\r\n-  Summarise quality metrics MultiQC\r\n- Process single-end and paired-end data\r\n- Define what mapping is\r\n- Perform mapping of reads on a reference genome\r\n- Evaluate the mapping output",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/592/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 110,
            "name": "Galaxy : first step",
            "shortName": "",
            "description": " \n\nLe programme de cette introduction à Galaxy est le suivant : présentation de Galaxy, se connecter à l’instance toulousaine, commencer à utiliser certains outils bioinformatiques standards, la gestion des fichiers dans galaxy. Découvrir les bonnes pratiques dans Galaxy. Organisée en collaboration avec la plateforme Bioinfo Genotoul.\n\n\n",
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            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
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            "accessConditions": "Avoir un compte sur la plateforme Bioinfo Genotoul (demande via un formulaire web sur notre site), s’inscrire (via notre site web) et payer 150 euros la journée pour un académique et 500 euros la journée pour un privé.\n",
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        {
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            "name": "Spectrométrie de masse, analyse protéomique et interprétation des données",
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            "description": "",
            "homepage": "",
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                "Autre"
            ],
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        {
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            "name": "Molecular Phylogeny - Level 2",
            "shortName": "Phylogénie moléculaire - Niveau 2",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Être capable de tester des hypothèses et d'ajuster des modèles permettant de comprendre l'évolution à l'échelle moléculaire\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en phylogénie moléculaire\r\n- Maîtriser les notions de base en statistiques (tests statistiques, principe du bootstrap, intervalles de confiances, etc.) et de probabilités (probabilités jointes / conditionnelles, théorème de Bayes, etc.)\r\n- Maîtriser un langage de programmation\r\n- Notions de phylogénie moléculaire\r\nAvoir suivi le stage \"Phylogénie moléculaire - formation de base\" ou niveau équivalent \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Phylogénétique et génétique des populations\r\n- Détection de sélection positive au sein de séquences codantes\r\n- Datation moléculaire : intégrer fossiles et molécules\r\n- Phylogénomique\r\n- Super-arbres et super-matrices, réconciliations d'arbres\r\n- Visualisation de l'information en phylogénie\r\n- Placement phylogénétique\r\n- Bases d'épidémiologie (modèles en compartiments, ODE, applications, etc)\r\n- Simulations selon une variété de modèles épidémiologiques\r\n- Phylodynamique : combiner épidémiologie et évolution",
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                "1200 €"
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=api"
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        {
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            "name": "Introduction à l'analyse de données de séquençage avec contrôle qualité et alignement sur un génome de référence avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes communes à toutes les analyses de données de séquençage : le contrôle qualité des données et l’alignement sur un génome de référence. 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 aux données de séquençage, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de séquençage,\r\n- améliorer la qualité de données de séquençage\r\n- aligner des données sur un génome de référence",
            "homepage": "",
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            "keywords": [
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            "maxParticipants": null,
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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                    "name": "Mapping with Galaxy",
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                },
                {
                    "id": 127,
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Quality%20Control%20with%20Galaxy/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Assess short reads FASTQ quality using FASTQE 🧬😎 and FastQC\r\n- Assess long reads FASTQ quality using Nanoplot and PycoQC\r\n- Perform quality correction with Cutadapt (short reads)\r\n-  Summarise quality metrics MultiQC\r\n- Process single-end and paired-end data\r\n- Define what mapping is\r\n- Perform mapping of reads on a reference genome\r\n- Evaluate the mapping output",
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        },
        {
            "id": 28,
            "name": "Initiation à R",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\n- Présenter le langage de programmation R et ses principes.\n- Utiliser les principales fonctionnalités de ce langage pour effectuer des calculs mathématiques, statistiques ou des représentations graphiques.\n- Attention : ce module n'est ni un module de statistique, ni un module d'analyse statistique des données.\n\nProgramme\n\n- Structures et manipulation de données.\n- Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…).\n- Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot).\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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        {
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            "name": "Initiation à Python",
            "shortName": "",
            "description": "\nObjectifs\n\nInitiation à la programmation.\nRéalisation de tâches simples d'extractions d'informations.\nIdentifier les possibilités offertes par l'écriture de quelques lignes de codes.\n \n\n \n \n \n \nProgramme\n\n• Présentation de Python\n• Variables Python\n• Structures de contrôle\n• Réalisation de programmes simples\n• Gestion de fichiers\n• Fonctions\nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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        {
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            "name": "Fouille de texte",
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            "description": "http://migale.jouy.inra.fr/?q=fr/formations\n",
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            "name": "Intégration d’outils dans la plateforme web GALAXY ",
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            "description": "",
            "homepage": "",
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        {
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            "name": "RNASeq analyses (using Galaxy and TOGGLe)",
            "shortName": "",
            "description": "This course offers an introduction to RNASeq analyses using two different workflow management systems: Galaxy and TOGGLe. This includes reference-based mapping, estimates of transcript levels, differential expression (DE) analyses, visualization of statistics results.\r\nPrerequisites\r\nWorkflow management system (Galaxy, TOGGLe)\r\n\r\nProgram\r\nMapping of RNASeq against a transcriptome reference with kallisto (Galaxy)\r\nMapping of RNASeq against an annotated genome reference with TopHat (TOGGLe)\r\nDifferential expression analysis using EdgeR and DESeq2\r\nPlots, clustering, co-expression network: degust, WGCNA\r\n\r\n\r\nLearning objectives\r\nManipulate packages/tools available for searching DE genes\r\nThink about different normalisation methods\r\nDetect differentially expressed genes\r\nCompare results between two approaches\r\n\r\n\r\nInstructors\r\nAlexis Dereeper - alexis.dereeper@ird.fr\r\nSebastien Cunnac - sebastien.cunnac@ird.fr\r\nSebastien Ravel - sebastien.ravel@cirad.fr\r\nChristine Tranchant  - christine.tranchant@ird.fr",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//rnaseq/",
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                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
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        },
        {
            "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/",
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                "Metabarcoding"
            ],
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        {
            "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,
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            "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,
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                    "name": "CNRS formation entreprise",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api"
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            "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...)",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/653/?format=api"
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        },
        {
            "id": 351,
            "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)",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "R Language"
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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        {
            "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",
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            ],
            "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"
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            "sponsoredBy": [
                {
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                    "name": "CNRS formation entreprise",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api"
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                    "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)"
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            "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,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/702/?format=api"
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        },
        {
            "id": 397,
            "name": "WheatIS data discovery",
            "shortName": "WheatIS Search",
            "description": "The WheatIS project aims at building an International Wheat Information System to support the wheat research community. The main objective is to provide a single-access web base system to access to the available data resources and bioinformatics tools. The project is endorsed by the Wheat Initiative.\r\nThe WheatIS data discovery tool allows to search data in all the wheat resources around the world.\r\nThis training will describe how to use the tool, what data are available, how to join, etc.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3366",
                "http://edamontology.org/topic_3489",
                "http://edamontology.org/topic_0625",
                "http://edamontology.org/topic_0780",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Données"
            ],
            "prerequisites": [],
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            "maxParticipants": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/8/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/224/?format=api"
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            "sponsoredBy": [
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                    "name": "Wheat Initiative",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Wheat%20Initiative/?format=api"
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                    "name": "URGI - US1164",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/URGI%20-%20US1164/?format=api"
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                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
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                {
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                    "name": "URGI",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/URGI/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://urgi.versailles.inra.fr/extension/inra/design/urgi/images/logoURGI_res72_2-82X1-98.png",
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            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
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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",
            "homepage": "http://formations.univ-amu.fr/ME5APH-ENAPHCU41.html",
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                "NGS Sequencing Data Analysis"
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        {
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            "name": "BIGomics, Génomique Comparative",
            "shortName": "BOGC",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://bioagro.edu.umontpellier.fr/files/2021/04/HAA906V_Bigomics.pdf",
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            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3056",
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Inscription via un formulaire Moodle",
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            "contacts": [
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