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HTTP 200 OK
Allow: GET, POST, HEAD, OPTIONS
Content-Type: application/json
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            "id": 350,
            "name": "Formation Principes FAIR dans un projet de bioinformatique",
            "shortName": "FAIR-Bioinfo-Strasbourg",
            "description": "Cette formation sur 3 jours est destinée à des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant acquérir des compétences théoriques et pratiques sur les principes \"FAIR\" (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) appliqués à un projet d'analyse et/ou de développement.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "FAIR",
                "Snakemake",
                "Docker"
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            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Academics",
            "maxParticipants": 14,
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                    "name": "IBMP",
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                },
                {
                    "id": 83,
                    "name": "IGBMC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IGBMC/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "BiGEst",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiGEst/?format=api"
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            "logo_url": null,
            "updated_at": "2023-12-20T15:44:00.254606Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A l'issue de cette formation, les participants pourront mettre en oeuvre les principes de la science reproductible : encapsuler un environnement de travail (Docker, Singularity), concevoir et exécuter des workflows (Snakemake), gérer des versions de code (Git), passer à l’échelle sur un cluster de calcul (Slurm), gérer des environnements logiciels (Conda) et assurer la traçabilité de leur analyse à l’aide de Notebooks (Jupyter).",
            "hoursPresentations": 10,
            "hoursHandsOn": 11,
            "hoursTotal": 21,
            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/568/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 349,
            "name": "Reproducible Research",
            "shortName": "",
            "description": "The following topics and tools are covered in the course:\r\n\r\n    Data management\r\n    Project organisation\r\n    Git\r\n    Conda\r\n    Snakemake\r\n    Nextflow\r\n    R Markdown\r\n    Jupyter\r\n    Docker\r\n    Singularity\r\n\r\nAt the end of the course, students should be able to:\r\n\r\n    Use good practices for data analysis and management\r\n    Clearly organise their bioinformatic projects\r\n    Use the version control system Git to track and collaborate on code\r\n    Use the package and environment manager Conda\r\n    Use and develop workflows with Snakemake and Nextflow\r\n    Use R Markdown and Jupyter Notebooks to document and generate automated reports for their analyses\r\n    Use Docker and Singularity to distribute containerized computational environments",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/training_reproducible_research/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Open to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 20,
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                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T15:16:00.921744Z",
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            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "At the end of the course, students should be able to:\r\n\r\n    Use good practices for data analysis and management\r\n    Clearly organise their bioinformatic projects\r\n    Use the version control system Git to track and collaborate on code\r\n    Use the package and environment manager Conda\r\n    Use and develop workflows with Snakemake and Nextflow\r\n    Use R Markdown and Jupyter Notebooks to document and generate automated reports for their analyses\r\n    Use Docker and Singularity to distribute containerized computational environments",
            "hoursPresentations": 8,
            "hoursHandsOn": 13,
            "hoursTotal": 21,
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        {
            "id": 348,
            "name": "Advanced HPC Trainings",
            "shortName": "",
            "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/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "HPC",
                "SLURM"
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Oprn to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 20,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/589/?format=api"
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                {
                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
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                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
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                "Professional (continued)"
            ],
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                "All"
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/565/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 347,
            "name": "Introduction to Microbial Comparative Genomics",
            "shortName": "",
            "description": "This course offers an introduction to microbial genomics analysis.\r\nIt includes 5 issues: assembly, genome annotation, circos visualization, pan-genome construction, pan-GWAS.",
            "homepage": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//bacterialGenomics/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "genomics",
                "Structural genomics",
                "Genome analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Open to South Green close collaborators",
            "maxParticipants": 20,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/174/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/771/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/772/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/773/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [],
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                    "id": 24,
                    "name": "South Green",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png",
            "updated_at": "2023-12-04T14:54:55.468140Z",
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            "difficultyLevel": "Intermediate",
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            "hoursPresentations": 5,
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            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/561/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 345,
            "name": "Graphiques sous R avec ggplot2 / Graphics with R-ggplot2",
            "shortName": "ggplot2",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du package R « ggplot2 » et la démarche sous-jacente pour construire un graphique à partir d’un tableau de données. Ils seront capables de réaliser plusieurs types de représentations graphiques, telles que des nuages de points, des courbes, des histogrammes, des diagrammes en bâtons, des boxplots, des heatmaps, etc.  Les stagiaires pourront apporter leur propre tableau de données et pratiquer dessus en fin de formation. \r\n\r\nProgramme :\r\n- Principes généraux liés au package ggplot2 \r\n- Principales fonctions graphiques pour réaliser des nuages de points, des histogrammes, des boxplots, etc. \r\n- Principales fonctions pour jouer sur les coloriages en fonction d’une variable, sur les échelles de couleurs, sur les graduations, sur les représentations multiples, etc.",
            "homepage": "https://migale.inrae.fr/trainings",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_2269"
            ],
            "keywords": [
                "Représentations graphiques"
            ],
            "prerequisites": [
                "Langage R de base"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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            "communities": [],
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                {
                    "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": "2024-01-18T12:50:47.605879Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "À l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du package R « ggplot2 » et la démarche sous-jacente pour construire un graphique à partir d’un tableau de données. Ils seront capables de réaliser plusieurs types de représentations graphiques, telles que des nuages de points, des courbes, des histogrammes, des diagrammes en bâtons, des boxplots, des heatmaps, etc.",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 5,
            "hoursTotal": 6,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/554/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/569/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/683/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/778/?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",
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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,
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            "learningOutcomes": "- Savoir expertiser et manipuler des données issues d'expériences Single Cell RNA-seq\r\n- Savoir mener une analyse différentielle à de multiples niveaux\r\n- Savoir intégrer des données complémentaires pour l'analyse Single Cell RNA-seq (spatial, trajectoire, cell communication, cell identification...)",
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        {
            "id": 343,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 6/6 : Analyses RNA-seq, biostatistique - 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 6 sont :\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "prerequisites": [
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module «Analyses RNA-seq–partie 1 (bioinformatique)» de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et la façon d’obtenir une table de comptage",
            "maxParticipants": null,
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        {
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            "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 des modules suivants, à la carte : \r\n- Module Analyses ADN\r\n- Module Analyses RNA-seq, bioinformatique et biostatistique\r\n\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\n\r\nLes objectifs du module Analyses RNA-seq 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\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
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                "RNA-seq",
                "Transcriptomics (RNA-seq)"
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            "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,
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 3/6 : Métagénomique - 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 3 sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir 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. Etre familier avec le vocabulaire et les étapes de base de l’analyse de données de séquençage : nettoyage, assemblage, mapping",
            "maxParticipants": null,
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 2/6 : Analyses de variants- 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 2 sont :\r\n- Comprendre les grands principes de la détection de variants\r\n- Réaliser les différentes étapes du post-traitement des données d’alignement à la détection de variants\r\n- Adapter l’analyse en fonction du type de données NGS générées\r\n- Comprendre la structure des données de variants\r\n- Savoir annoter des variants\r\n- Etre capable d’interpréter une liste de variants grâce aux outils libres disponibles",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir 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,
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/6 : Analyses ADN - 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 1 sont :\r\n- Apprendre à manipuler des données de séquençage d’ADN\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et du nettoyage des lectures\r\n- Présenter les méthodes et outils d'alignement\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et des alignements sur une référence\r\n- Introduction à l’assemblage des lectures sans référence\r\n- Utiliser la plateforme Galaxy pour ces analyses",
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 4/6 : Analyses ChIP-seq - 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 4 sont :\r\n- Savoir détecter les pics et obtenir un signal\r\n- Comprendre les différentes structures de données\r\n- Savoir effectuer les contrôles qualité\r\n- Savoir effectuer une analyse d’enrichissement de motifs\r\n- Etre capable de préparer ses résultats pour leur annotation\r\n- Comprendre comment croiser plusieurs résultats de ChIP-seq",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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            "name": "Analyse bioinformatique des séquences nucléiques et protéiques",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose des formations en partenariat avec CNRS Formation Entreprises à destination des chercheur-euse-s, enseignant-e-s-chercheur-euse-s, ingénieur-e-s, technicien-ne-s en biologie et médecine. \r\n\r\nObjectifs :\r\n- Comprendre les méthodes de base à utiliser pour mener une analyse de séquences\r\n- Savoir exploiter les ressources bioinformatiques publiques\r\n- Savoir utiliser les logiciels d'alignement, de recherche d'homologie, d'annotation de gènes et de protéines",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/analyse-bioinformatique-sequences-nucleiques-proteiques?axe=161",
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        {
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            "name": "Pipelines et méthodes bioinformatiques pour l'analyse de données de séquençage (NGS)",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose des formations en partenariat avec CNRS Formation Entreprises à destination des chercheur-euse-s, enseignant-e-s-chercheur-euse-s, ingénieur-e-s, technicien-ne-s en biologie et médecine. \r\n\r\nObjectifs :\r\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit (NGS)\r\n- Comprendre les paramètres des méthodes et leur impact sur les résultats\r\n- Apprendre à identifier les outils d'analyse en fonction du jeu de données\r\n- Être autonome pour analyser des données dans un gestionnaire de workflow comme Galaxy\r\n- Savoir manipuler les fichiers de lecture de séquençage : extraction, préparation, filtrage / nettoyage\r\n- Savoir évaluer la qualité des données de séquençage\r\n- Savoir analyser des données de séquençage de génomes (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental\r\n- Savoir analyser des données de RNA-seq (avec ou sans génome de référence) et prendre du recul sur le protocole expérimental",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/pipelines-et-methodes-bioinformatiques-pour-analyse-de-donnees-de-sequencage",
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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        {
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            "name": "FAIR_bioinfo_@_AuBi",
            "shortName": "FAIR_bioinfo",
            "description": "Introduction aux bonnes pratiques en bio-informatique afin de pérenniser son travail de recherche.\r\n\r\nCette formation permet de découvrir les bonnes pratiques dans le cadre d’un travail nécessitant des approches programmatiques (statistiques, programmation d’outils, analyses de données biologiques). Elle s’inscrit aussi dans l’aspect science-ouverte afin de rendre plus facilement disponible et pérenne le travail bio-informatique. Après une introduction aux pratiques FAIR axées notamment sur les notions de reproductibilité et de répétabilité du code, plusieurs approches seront abordées: les bonnes pratiques de partage et gestion des versions des outils utilisés ; la gestion des environnements de travail (conda, docker, singularity) ; découverte du gestionnaire de workflow Snakemake : et enfin la documentation du code avec Rmarkdown et Jupyter.",
            "homepage": "https://mesocentre.uca.fr/actualites/pratiques-fair-en-bioinformatique-pour-des-analyses-reproductibles",
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                "http://edamontology.org/topic_0769",
                "http://edamontology.org/topic_3068",
                "http://edamontology.org/topic_3307",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
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            "keywords": [
                "Methodology",
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                "Cloud",
                "Linux",
                "Snakemake",
                "Docker",
                "R"
            ],
            "prerequisites": [
                "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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            "keywords": [
                "Biological network inference and analysis",
                "Multivariate analyses",
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            "name": "Improve your command line skills by learning a few words of Perl",
            "shortName": "",
            "description": "This “Perl one-liners” training session is organized by the Sigenae platform. Perl one-liners are small and awesome Perl programs that fit in a single line of code and perform many operations such as replacing of text, spacing, deleting, calculation, manipulation in files and many more. This training will allow you to discover the power of Perl on the command line and learn how to use it to automate your file manipulations and command line generation with classical file formats such as tabulated text, fastq, sam/bam, and vcf.\r\n\r\nThis training lasts one day and is focused on practice. It consists of 3 parts with a large variety of exercises:\r\n\r\nIntroduction to Perl and its characteristics: Perl is a widely used programming language for data processing and task automation. We will introduce the main characteristics of Perl and discuss why it is particularly suited for biologists who want to manipulate files and generate command lines.\r\nPerl on the command line: we will show how to use Perl on the command line to perform common tasks, such as searching and replacing strings, merging files, and loop over lists of files.\r\nConcrete examples: we will present several concrete examples drawn from biology, such as extracting information from genomic sequence files, converting files between different formats, and generating command lines for data biology tools.\r\n \r\nThe session will take place in the room ‘salle de formation MIAT’ at INRAE center of Toulouse-Auzeville.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/onelineperl/",
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                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Perl Langage"
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        {
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            "name": "SHORT-READ ALIGNMENT AND SMALL SIZE VARIANTS CALLING",
            "shortName": "",
            "description": "This training session, organized jointly with the Sigenae platform, is designed to introduce NGS data, in particular Illumina Solexa technologies with command line. You will discover the new sequence formats, the assembly formats and the known biases of these technologies. You will use mapping on reference genome software, polymorphisms detection with the GATK pipeline and alignment visualization software.\r\n\r\nThis training is focused on the practice. It consists of modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nDay 1 (09:00 am to 12:30 am): Fastq format / Sequence quality. Read mapping.\r\nDay 1 (14:00 pm to 17:00 pm): SAM format. Visualisation.\r\nDay 2 (09:00 am to 17:00 am): Variant calling. VCF format. Variant annotation (SNPeff / SNPsift).\r\n \r\nThe session will take place in the room ‘salle de formation’ at INRAE center of Toulouse-Auzeville.\r\n\r\nPrerequisites: ability to use a Unix environment (see Unix training) and Cluster (see Cluster training).\r\n \r\nTool box: FastQC, BWA, Samtools, Picard tools, GATK, SnpSift / SnpEff, IGV.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/alignment-and-small-size-variants-calling/",
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            "costs": [
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_2885",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
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            "keywords": [],
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                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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        },
        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses RNA-seq  (sous Galaxy)- version 2023",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\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\n\r\nLes objectifs du module Analyses RNA-seq sont :\r\n- Découvrir les fonctionnalités courantes de Galaxy, et savoir les utiliser.\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\r\n- Savoir réaliser une analyse différentielle de données RNA-seq à partir d’une table de comptage (quantifiant les lectures alignées) à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur les résultats d’une analyse différentielle\r\n- Comprendre différentes méthodes de normalisation et les contextes d’utilisation correspondants.",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
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            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "La première journée du module permettra aux personnes n’ayant pas suivi le module Analyses ADN du cycle de rattraper les pré-requis nécessaires à la suite de la formation (initiation à Galaxy, nettoyage et qualités des séquences, mapping). Des concepts basiques en statistique (moyenne, variance, p-value) sont nécessaires pour être à l’aise dans la quatrième journée.",
            "maxParticipants": null,
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                    "name": "University of Lille",
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                {
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                    "name": "CNRS",
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            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\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\n\r\nLes objectifs du module Métagénomique sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
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