Training List
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{ "count": 388, "next": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=60&ordering=-personalised", "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=api&limit=20&offset=20&ordering=-personalised", "results": [ { "id": 396, "name": "Metagenomics and Metatranscriptomics initiation", "shortName": "Metagenomics", "description": "Présentation de la formation\r\nA la demande du laboratoire d'Ecologie Microbienne de Lyon, l'équipe Formation de l'IFB organise une session de formation de deux jours sous Galaxy pour l'analyse de données de métagénomique et métatranscriptomique.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques\r\nA la fin de cette formation, les participants auront \r\n\r\n- acquis des connaissances théoriques et pratiques sur les méthodes et objectifs d'une analyse en métagénomique et métatranscriptomique\r\n\r\n - réalisé une analyse de données de données métataxonomique, métagénomique shotgun et métatranscriptomique sous l'environnement Galaxy et sur des données fournies par l'équipe pédagogique\r\n\r\n- choisi et initié une analyse sur un jeu de données de leur choix en bénéficiant de l'encadrement de l'équipe pédagogique (Bring Your Own Data sessions)", "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=40", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3941", "http://edamontology.org/topic_3174", "http://edamontology.org/topic_0637" ], "keywords": [], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 12, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/116/?format=api" ], "elixirPlatforms": [ { "id": 1, "name": "Training", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api" } ], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [ { "id": 29, "name": "IFB Core", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api" } ], "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/1/core_admin/logocompact/300x300/1654772049/IFB-HAUT-COULEUR-PETIT.png", "updated_at": "2025-07-16T11:33:24.922633Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/726/?format=api" ] }, { "id": 375, "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/", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [], "keywords": [], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "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.”", "maxParticipants": 12, "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": "2026-03-02T16:30:29.225935Z", "audienceTypes": [ "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Life scientists", "Biologists", "Bioinformaticians" ], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 7, "hoursHandsOn": 7, "hoursTotal": 14, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/746/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/603/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/640/?format=api" ] }, { "id": 366, "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", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091" ], "keywords": [ "Galaxy" ], "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)", "maxParticipants": null, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 1, "name": "CNRS - IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api" }, { "id": 16, "name": "Université Clermont Auvergne", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [ { "id": 87, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api" }, { "id": 96, "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 31, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2024-02-08T10:47:23.782242Z", "audienceTypes": [ "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)", "Undergraduate" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "id": 126, "name": "Galaxy 101 for everyone", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Galaxy%20101%20for%20everyone/?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", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 2, "hoursTotal": 3, "personalised": null, "event_set": [ "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", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Galaxy" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "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", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 111, "name": "Spectrométrie de masse, analyse protéomique et interprétation des données", "shortName": "", "description": "", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Autre" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 272, "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", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [ "Priced", "1200 €" ], "topics": [], "keywords": [ "Phylogeny", "Selection Detection", "Phylogenomics" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": 12, "contacts": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/282/?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": "2023-01-24T10:49:17.913427Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/474/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/511/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/402/?format=api" ] }, { "id": 367, "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": "", "is_draft": false, "costs": [ "Free to academics" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0091", "http://edamontology.org/topic_0102" ], "keywords": [ "Quality Control", "Galaxy", "Mapping" ], "prerequisites": [ "Galaxy - Basic usage" ], "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": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api" ], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [ { "id": 1, "name": "CNRS - IFB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api" }, { "id": 16, "name": "Université Clermont Auvergne", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api" } ], "organisedByOrganisations": [ { "id": 87, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api" }, { "id": 96, "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=api" } ], "organisedByTeams": [ { "id": 31, "name": "AuBi", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api" } ], "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175", "updated_at": "2024-02-08T11:22:59.733596Z", "audienceTypes": [ "Undergraduate", "Graduate", "Professional (initial)", "Professional (continued)" ], "audienceRoles": [ "Researchers", "Life scientists", "Biologists" ], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [ { "id": 128, "name": "Mapping with Galaxy", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Mapping%20with%20Galaxy/?format=api" }, { "id": 127, "name": "Quality Control with Galaxy", "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", "hoursPresentations": 1, "hoursHandsOn": 2, "hoursTotal": 3, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/593/?format=api" ] }, { "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/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Programming Languages & Computer Sciences", "R Language" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/251/?format=api" ] }, { "id": 29, "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/", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "Programming Languages & Computer Sciences", "Python Language" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Ce cycle est ouvert à l'ensemble des agents de l'INRA et aux extérieurs.\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], 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"openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 334, "name": "Summer School Multi-omics Data Analysis and Integration", "shortName": "", "description": "Researchers often have access to or generate multiple omics data (RNAseq, metabolomics, lipidomics, proteomics…) within a single study. Although each omics data is usually analyzed individually, combining complementary data can yield a better understanding of the mechanisms involved in biological processes. Several integrative approaches are now available to combine such data, coming essentially from two families of methods, namely multivariate statistical analyses and network-based approaches. During this summer school both methodologies will be covered, introducing RGCCA and mixOmics for multivariate analyses and WGCNA and SNF for network-based strategies. To get meaningful biological information, the interpretation of statistical results needs to be done contextualizing them in the available biological knowledge. To address this major step we need to be able to access and interrogate databases. We will harness this subject introducing semantic web and knowledge graphs in the context of metabolic networks.\r\n\r\nDuring the School, significant time will be devoted to hands-on and the program will be divided into three phases / topics:\r\n- Multivariate statistical analyses (Instructors: Arnaud Gloaguen & Jimmy Vandel)\r\n- Network-based approaches (Instructors: Morgane Térézol & Marie-Galadriel Brière)\r\n- Results contextualisation: an introduction to metabolic models, web semantic and knowledge graphs (Instructors: Jean-Clément Gallardo, Maxime Delmas & Marco Pagni)\r\n\r\nThe participants will work in groups and shortly present the application of what they have learned to their own project.", "homepage": "https://www.sib.swiss/training/course/20230903_MODAI", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0089", "http://edamontology.org/topic_0602", "http://edamontology.org/topic_2269" ], "keywords": [ "Biological network inference and analysis", "Multivariate analyses", "Semantic web", "Knowledge representation" ], "prerequisites": [], "openTo": "Everyone", "accessConditions": "", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [ { "id": 1, "name": "Training", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api" } ], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [ { "id": 100, "name": "SIB", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/SIB/?format=api" }, { "id": 4, "name": "IFB - ELIXIR-FR", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB%20-%20ELIXIR-FR/?format=api" } ], "organisedByTeams": [], "logo_url": null, "updated_at": "2023-04-26T16:14:06.237852Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/532/?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" ] }, { "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": 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", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_0605" ], "keywords": [ "R Language" ], "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": "2024-01-18T12:51:01.486572Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Novice", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": 2, "hoursHandsOn": 10, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/570/?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": 48, "name": "Analyses bioinformatique et statistiques de données ChIP-seq sous Unix", "shortName": "", "description": "", "homepage": "", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "NGS Data Analysis" ], "prerequisites": [], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Formations payantes\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [] }, { "id": 140, "name": "Bioinformatique et Analyses Mutationnelles", "shortName": "", "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", "is_draft": false, "costs": [], "topics": [], "keywords": [ "NGS Data Analysis", "Bioinformatics & Biomedical", "Sequence analysis", "NGS Sequencing Data Analysis" ], "prerequisites": [ "Master (M2 uniquement)" ], "openTo": "Internal personnel", "accessConditions": "Inscription au Master 2 de Pathologie Humaine\n", "maxParticipants": null, "contacts": [], "elixirPlatforms": [], "communities": [], "sponsoredBy": [], "organisedByOrganisations": [], "organisedByTeams": [], "logo_url": "", "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "", "hoursPresentations": null, "hoursHandsOn": null, "hoursTotal": null, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/269/?format=api" ] }, { "id": 353, "name": "Analyse de données métagénomiques shotgun / shotgun metagenomics", "shortName": "Shotgun metagenomics", "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nIntroduction générale sur les données métagénomiques\r\nAssignation taxonomique\r\nNettoyage des données brutes\r\nAssemblage / Binning\r\nPrédiction de gènes procaryotes\r\nAnnotation fonctionnelle\r\nConclusion, limites des méthodes", "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html", "is_draft": false, "costs": [ "Priced" ], "topics": [ "http://edamontology.org/topic_3697" ], "keywords": [ "Metagenomics" ], "prerequisites": [ "Linux/Unix", "Cluster" ], "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": "2024-01-18T13:16:49.313752Z", "audienceTypes": [], "audienceRoles": [], "difficultyLevel": "Intermediate", "trainingMaterials": [], "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.", "hoursPresentations": 5, "hoursHandsOn": 7, "hoursTotal": 12, "personalised": null, "event_set": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/572/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/780/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/694/?format=api" ] } ] }
