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            "name": "Metabarcoding analyses (using FROGS in Galaxy and Phyloseq)",
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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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            "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",
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            "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",
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            "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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            "name": "Formation librairie GATB",
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        {
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            "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)",
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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",
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        {
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            "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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                "http://edamontology.org/topic_0605"
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                "R Language"
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                    "name": "BioinfOmics",
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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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                "NGS Data Analysis",
                "Bioinformatics & Biomedical",
                "Sequence analysis",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Master (M2 uniquement)"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/269/?format=api"
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        },
        {
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            "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",
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            "costs": [
                "Priced"
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                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "Shiny"
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            "maxParticipants": 10,
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                },
                {
                    "id": 82,
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                    "name": "MIGALE",
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            "updated_at": "2024-01-18T13:14:32.711762Z",
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            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "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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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/686/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/682/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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"
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            "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"
            ],
            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 50,
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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"
                },
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                    "name": "INRAE",
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                }
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            "logo_url": "https://raw.githubusercontent.com/SouthGreenPlatform/trainings/gh-pages/images/southgreenlong.png",
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                "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",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "1200 €"
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            "keywords": [
                "Linux",
                "Python Language"
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            "contacts": [
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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            "organisedByTeams": [
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            "logo_url": "https://www.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120_0.png",
            "updated_at": "2025-01-23T13:50:29.570608Z",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/703/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 342,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 5/6 : Analyses RNA-seq, bioinformatique- version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 5 sont :\r\n- Savoir réaliser une analyse transcriptomique par RNA-seq avec ou sans (de novo) génome de référence à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur la qualité des lectures obtenues par le séquenceur\r\n- Connaître et savoir paramétrer les outils nécessaires à l’analyse",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\nAvoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement.",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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                    "name": "University of Lille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20of%20Lille/?format=api"
                },
                {
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                },
                {
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                    "name": "CNRS",
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                    "name": "Bilille",
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            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
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        {
            "id": 145,
            "name": "IBI - 2",
            "shortName": "",
            "description": "",
            "homepage": "http://www.france-bioinformatique.fr/en/evenements/IFB-IBI",
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        {
            "id": 86,
            "name": "Criblage de petits composés",
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            "description": "",
            "homepage": "",
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                "Autre"
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