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            "description": "This course offers an introduction to metabarcoding analyses at two different levels/steps: bioinformatics with FROGS pipeline in the Galaxy environment, biostatistics with PhyloSeq R package. This includes preprocessing, clustering and OTU picking, taxonomic assignation, estimation of diversity, visualization of statistics results.\r\nPrerequisites\r\nGalaxy, R knowledge\r\n\r\nProgram\r\nIntroduction to metagenomics and metabarcoding\r\nPre-processing, Clustering, taxonomic affiliation (FROGS)\r\nHandling and visualizing OTU table using PhyloSeq R package (PhyloSeq)\r\n\r\n\r\nLearning objectives\r\nManipulate tools available for metabarcoding analysis\r\nStudy sample diversity by using NGS and post-NGS analysis tools\r\nVisualize diversity metrics in metabarcoding approach​\r\n\r\n\r\nInstructors\r\nJulie Orjuela - julie.orjuela@ird.fr\r\nFlorentin Constancias - florentin.constancias@cirad.fr\r\nAlexis Dereeper - alexis.dereeper@ird.fr",
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            "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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            "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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        {
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            "name": "Cycle « Initiation à la bioinformatique » - Module 1/4 : Banques de données et Blast",
            "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 1 sont :\r\n- Découvrir différentes banques de données de séquences généralistes\r\n- Savoir interroger les banques de données et réaliser des requêtes pertinentes\r\n- Comprendre la structure des données\r\n- Savoir utiliser de manière optimale le logiciel Blast en fonction de l'application visée (ex : recherche d’homologie, prédiction de gènes…)\r\n- Etre capable d'analyser un résultat avec un regard critique",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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                "Autre",
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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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            "name": "Advanced HPC Trainings",
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            "description": "This course continues the explanation on how to work on HPC Southgreen clusters. It is intended for experienced users, with the goals of improving LC user productivity and minimizing the obstacles. New notions and tools are presented such as job arrays, basic softwares installation,module environment and singularity. All these notions will be developped.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//Advanced_HPC/",
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            ]
        },
        {
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            "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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                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [
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            "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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                    "name": "CNRS formation entreprise",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api"
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                    "name": "ATGC",
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                }
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            "logo_url": "http://www.atgc-montpellier.fr/pictures/ATGClogo.svg",
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            "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",
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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_3489",
                "http://edamontology.org/topic_3366",
                "http://edamontology.org/topic_0780",
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0625"
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            "keywords": [
                "Données"
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            "prerequisites": [],
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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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                    "name": "Wheat Initiative",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Wheat%20Initiative/?format=api"
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            "organisedByOrganisations": [
                {
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                    "name": "INRAE",
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                {
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                    "name": "URGI - US1164",
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "URGI",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/URGI/?format=api"
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                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/728/?format=api"
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        },
        {
            "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",
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            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Bioinformatics & Biomedical",
                "Sequence analysis",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Master (M2 uniquement)"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
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        {
            "id": 271,
            "name": "Bioinformatique pour le traitement de données de séquençage (NGS) : analyse de transcriptome",
            "shortName": "",
            "description": "OBJECTIFS\r\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit\r\n- Comprendre les résultats obtenus, les paramètres et leurs impacts sur les analyses\r\n- Savoir choisir et utiliser les principaux outils d'analyse\r\n- Être autonome pour utiliser un pipeline d'analyse\r\n- Savoir manipuler les fichiers de séquences : préparation et filtration\r\n- Savoir évaluer la qualité des données\r\n- Savoir analyser les résultats avec ou sans génome de référence\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\r\n- Notions du système linux et des lignes de commande\r\n- Niveau master \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Linux : commandes de base\r\n- Les données NGS : fichiers, manipulation de base, nettoyage\r\n- Mapping : principaux outils et pratique\r\n- Transcriptomique :\r\n. analyse de RNA-seq : expression différentielle des gènes / des ARNs (comptage et DESeq2) ; comparaison d'échantillons issus de conditions différentes\r\n. post-analyse : analyse GO, interrogation bases de connaissances (ex : KEGG), création de graphique (en R)\r\n. analyse couplée transcriptome / traductome",
            "homepage": "",
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            "costs": [
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            "keywords": [
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
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            "accessConditions": "PUBLICS :\r\n- Biologistes, professionnels des sciences du vivant ayant besoin d'analyser des données de séquençage\r\n- Ingénieurs ou chercheurs en bioinformatique\r\n- Bioanalystes\r\n \r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\r\n- Notions du système linux et des lignes de commande\r\n- Niveau master",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
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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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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/510/?format=api"
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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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0797",
                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0780"
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            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
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            "openTo": "Everyone",
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                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
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                    "name": "IRD",
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                {
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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        {
            "id": 324,
            "name": "Python scripts for bioinformatics and Linux",
            "shortName": "Scripts en Python pour la bioinformatique et environnement Linux",
            "description": "OBJECTIFS\r\n- Connaître les principes et les avantages du système Linux\r\n- Connaître et savoir utiliser les commandes de base permettant de lancer des programmes sous Linux\r\n- Comprendre et savoir lancer des scripts\r\n- Être capable d'écrire des scripts en Python\r\n- Acquérir de l'autonomie pour effectuer des analyses bioinformatiques qui combinent plusieurs outils \r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoires, etc. \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Linux : lignes de commandes, principales commandes, redirection\r\n- Lancer, créer et modifier des scripts\r\n- Notions de variables, de boucles, de choix\r\n- Programmation de scripts : utilisation de paramètres et de variables, combinaison d'outils et de logiciels, écriture des résultats dans un ou plusieurs fichiers\r\n- Création d'un pipeline d'outils",
            "homepage": "",
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            "costs": [
                "1200 €"
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            "keywords": [
                "Linux",
                "Python Language"
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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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        {
            "id": 76,
            "name": "Master Bioinfo Toulouse ",
            "shortName": "",
            "description": "Organized by Sigenae and Bioinfo Genotoul platforms.\n",
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}