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                "Analysis of RNAseq data",
                "Linux",
                "Sequence Algorithm",
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                "Transcript and transcript variant analysis",
                "Transcriptomics (RNA-seq)",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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        {
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            "name": "Les langages de workflows pour une analyse bioinformatique reproductible / Workflow languages for reproducible bioinformatics analysis",
            "shortName": "WF4bioinfo",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec iPOP-UP (représenté par EDC) une formation sur les langages de workflows en bioinformatique à destination des bioinformaticien·ne·s et des bioanalystes. La formation abordera les fondamentaux et les fonctionnalités avancées des deux langages Snakemake et Nextflow. Ces outils sont en effet devenus indispensables pour assurer la reproductibilité et l’efficacité des analyses bioinformatiques. La formation sera structurée en deux séquences :\r\n- une journée commune qui abordera les grands principes des gestionnaires de workflow, en particulier dans le domaine de la bioinformatique et en lien avec les infrastructures de calcul de type cluster et cloud proposés au sein de l’IFB \r\n- une  journée de session pratique  avec 1 atelier snakemake et 1 atelier nextflow en parallèle au choix des participants. Nous proposons aux participants qui le souhaitent de travailler sur leur propre workflow dans une approche “Bring your own script” avec l’aide de l’équipe pédagogique.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=29",
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            "keywords": [
                "FAIR",
                "Reproducibility",
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                "Linux - Basic Knowledge"
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            "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",
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                "http://edamontology.org/topic_0089"
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                "Multivariate analyses",
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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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            "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",
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            "name": "Fouille de texte",
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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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            "name": "NGS data analysis on the command line",
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            "description": "This hands-on course will teach bioinformatic approaches for analyzing Illumina sequencing data. Our goal is to introduce the command line skills you need to make the most of your NGS data. \r\nDuring this 4-day training we will first introduce the Linux environment, shell commands and basic R scripting.  And then we will focus on two NGS data analyses -- small RNA-seq and RNA-seq -- based on published datasets from the model organism Arabidopsis thaliana",
            "homepage": "https://www.ibmp.cnrs.fr/bioinformatics-trainings/",
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            "learningOutcomes": "Applied Knowledge (Know-how):\r\n- Basic proficiency at the Linux command line prompt\r\n- Basic proficiency of R (environment, objects, graphs) \r\n- Next generation sequencing (NGS) file formats; reference genomes - Mapping NGS read data to reference genomes (bowtie, samtools)\r\n- Small RNA-seq analysis; epigenomics applications (ShortStack)\r\n- RNA-seq for transcriptomics; differential gene expression analysis (HISAT2, DESeq2) - Data wrangling and visualization in R (Rstudio, ggplot2)",
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        {
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            "name": "Intégration d’outils dans la plateforme web GALAXY ",
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        {
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            "name": "Cluster  ",
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            "homepage": "",
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                "Programming Languages & Computer Sciences",
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        {
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            "name": "Introduction au text-mining avec AlvisNLP",
            "shortName": "Introduction to text-mining with AlvisNLP",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées\r\n\r\nProgramme\r\n* Présentation du text-mining et de la Reconnaissance des Entités Nommées (REN)\r\n* Travaux Pratiques sur des techniques de REN en utilisant AlvisNLP\r\n* Projection de lexiques\r\n* Application de patrons\r\n* Apprentissage automatique",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_0605",
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                    "name": "BioinfOmics",
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            "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées",
            "hoursPresentations": 5,
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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",
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                "R",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R",
                "R programming"
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            "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": [
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                    "name": "CNRS formation entreprise",
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            "organisedByOrganisations": [
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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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            "organisedByTeams": [
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                    "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,
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            "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": "",
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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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            ],
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                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [
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            ],
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            "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,
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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"
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            "logo_url": "http://www.atgc-montpellier.fr/pictures/ATGClogo.svg",
            "updated_at": "2025-02-11T08:32:41.454179Z",
            "audienceTypes": [
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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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        },
        {
            "id": 1,
            "name": "Formation de base",
            "shortName": "",
            "description": "None EN\n",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
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            ]
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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",
            "accessConditions": "Inscription au Master 2 de Pathologie Humaine\n",
            "maxParticipants": null,
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/269/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 352,
            "name": "Développement d’une application avec R Shiny /",
            "shortName": "R Shiny",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principes de bases et le fonctionnement du package “Shiny”. Ils et elles seront capables de créer leurs premières applications web interactives à partir de scripts R. Les solutions de déploiement d’applications Shiny seront également abordées.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nPrincipes généraux et fonctionnement d’une application Shiny\r\nDéveloppement d’applications Shiny\r\nDéploiement d’applications Shiny",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "Shiny"
            ],
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?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": "2024-01-18T13:14:32.711762Z",
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            "learningOutcomes": "À l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principes de bases et le fonctionnement du package “Shiny”. Ils et elles seront capables de créer leurs premières applications web interactives à partir de scripts R. Les solutions de déploiement d’applications Shiny seront également abordées.",
            "hoursPresentations": 2,
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            ]
        },
        {
            "id": 365,
            "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": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0797",
                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0780"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Inscription via un formulaire Moodle",
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                {
                    "id": 50,
                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
                },
                {
                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://raw.githubusercontent.com/SouthGreenPlatform/trainings/gh-pages/images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2024-03-20T11:30:31.480815Z",
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            "difficultyLevel": "",
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            "hoursPresentations": 16,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/605/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/591/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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",
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            "name": "Exploration de la Diversité Taxonomique  des Ecosystèmes par Metabarcoding",
            "shortName": "",
            "description": "En matière de prospectives scientifiques, l’INSU OA, le CNRS et l’IRD ambitionnent de caractériser la biodiversité environnementale afin d’étudier l’impact du changement global sur les milieux et de l’anthropisation de la planète. Ces enjeux nécessitent l’acquisition de connaissances sur la biodiversité pour répondre aux grands défis planétaires (e.g. modéliser, anticiper, prévenir les catastrophes écologiques), aux objectifs de développement durable, et contribuer aux grandes transitions de la société dans un contexte de changement climatique.\r\n\r\nLe metabarcoding est aujourd’hui une des approches incontournable dans la description des écosystèmes pour répondre à ces enjeux scientifiques; elle offre une caractérisation exhaustive de la diversité taxonomique (composition en espèces et abondances) d’un écosystème via le séquençage massif de marqueurs d’intérêts (e.g. ARN ribosomaux 16S, 18S, gène COX, …) et le post-traitement bio-informatique des données générées.\r\n\r\nL’Action Nationale de Formation CNRS-INSU MetaBioDiv, portée par l’Institut Méditerranéen d’Océanologie (Armougom F., MIO) et la Délégation Régionale Côte d’Azur CNRS (DR20, Pierrette Finsac), propose à la communauté scientifique une formation sur la caractérisation de la biodiversité taxonomique d’écosystèmes (procaryotes et micro-eucaryotes) par le prisme du séquençage haut-débit Illumina (Miseq) et du traitement bio-informatique associé (outils R sous Rstudio).",
            "homepage": "https://anfmetabiodiv.mio.osupytheas.fr",
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