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            "name": "Comparaison de génomes microbiens",
            "shortName": "Comparaison de génomes microbiens",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n   o Notion de core et pan-génome\r\n   o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n   o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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            "updated_at": "2024-01-18T14:13:49.810934Z",
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            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. \r\nConstruire et évaluer la qualité d’un jeu de données. \r\nSavoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.",
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        {
            "id": 286,
            "name": "Utilisation du cluster - SLURM / Cluster usage - SLURM",
            "shortName": "Cluster SLURM",
            "description": "Objectifs\r\n- Disposer des concepts et de bonnes pratiques d’utilisation des ressources de calcul.\r\n- Être capable d’utiliser les ressources de calcul de la plateforme en toute autonomie.\r\nProgramme\r\n- Introduction : les équipements (calcul et stockage), espaces de travail, les outils et les données.\r\n- Calcul parallèle : concepts, ressources\r\n- Soumission de jobs (srun, sbatch)\r\n- Monitorer, vérifier, controler les jobs (squeue, scontrol, scancel, sacct).\r\n- Base de l’optimisation d’un job\r\n- Solutions de parallélisation des jobs : (--array)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/cluster_slurm",
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            "accessConditions": "Preregistration required using: https://abims.sb-roscoff.fr/ateliers/preinscription",
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                    "name": "SBR - Roscoff Marine Station",
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                    "name": "ABiMS",
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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,
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                "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"
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                {
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                    "name": "IRD",
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                    "name": "INRAE",
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        {
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            "name": "Introduction to Linux",
            "shortName": "BirdLinux",
            "description": "Objectives\r\n- Understand the principles and advantages of the Linux system\r\n- Know and use the main bash commands. Ability to chain multiple commands using pipes\r\n- Launch programs with arguments\r\n- Gain independence to perform command line analyses\r\n\r\nPedagogical Content\r\n- Introduction to the Linux system.\r\n- File system: directory structure, paths, home directory, file and directory management.\r\n- Principle of protections: reading file attributes, access rights, management of user groups.\r\n- Shell usage: command reminders, input/output redirection, history, completion, launching programs with arguments.\r\n- Commands relevant to bioinformatics: grep, cut, sed, sort, more, etc.\r\n- Connection (ssh) - how to start a session from Linux or Windows PowerShell",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/",
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api"
                }
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            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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        {
            "id": 304,
            "name": "Initiation à Galaxy",
            "shortName": "Bilille Galaxy Init",
            "description": "Bilille organise régulièrement des formations d'initiation à l'outil Galaxy d'une journée, destinée aux biologistes et médecins désirant découvrir le traitement bioinformatique de données via une interface conviviale.\r\n\r\nGalaxy est très répandu pour l’analyse de données omiques, telles que données de séquençage ou données de puces à ADN. \r\nC'est l'environnement qui est utilisé lors du cycle de formation “Analyse de données de séquençage à haut-débit”.",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
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            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Ouvert en priorité aux participants du cycle Analyse NGS organisé par Bilille.",
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/763/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
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                    "id": 3,
                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
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        {
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            "name": "Environments and best practices for using the BiRD cluster",
            "shortName": "Best practices BiRD cluster",
            "description": "Objectives\r\n- Understand and implement the principles of reproducible science in analysis and development projects\r\n- Acquire basic commands necessary for optimal use of the cluster\r\n\r\nPedagogical Content\r\n- Introduction to reproducibility\r\n- Best practices on code history and sharing: Git\r\n- Conda environment\r\n- Presentation of the computing cluster\r\n- Introduction to workflows using Snakemake",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/cluster/",
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        {
            "id": 362,
            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées",
            "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
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                    "name": "BioinfOmics",
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                },
                {
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                    "name": "INRAE",
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            "learningOutcomes": "Objectifs pédagogiques :\r\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\nRéaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.",
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        {
            "id": 358,
            "name": "Traitement bioinformatique et analyse différentielle de données d’expression RNA-seq sous Galaxy",
            "shortName": "Analyse données RNA-seq sous Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.\r\n\r\nProgramme\r\nBioinformatique :\r\n* Obtenir des données de qualité : nettoyage, filtrage, qualité\r\n* Aligner les lectures sur un génome de référence\r\n* Détecter de nouveaux transcrits\r\n* Quantifier l’expression des gènes\r\n* Préparer et déployer unensemble d’analyses sur plusieurs échantillons\r\n\r\nBiostatistique :\r\n* Construire un plan d’expérience simple\r\n* Normaliser les données de comptage\r\n* Identifier les gènes différentiellements exprimés\r\n* Se sensibiliser aux tests multiples\r\n\r\nAnalyse de protocoles Bioinformatique et Biostatistiques issus de la littérature",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_0102",
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            "keywords": [
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                "RNA-seq",
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            ],
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            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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                    "name": "BioinfOmics",
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                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                }
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                    "id": 10,
                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
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            "learningOutcomes": "A l’issue de cette formation, vous serez capable, dans le cadre d’une analyse de données RNA- seq avec génome de référence et plan d’expérience simple :\r\n\r\n* de connaître le vocabulaire et les concepts bioinformatiques et biostatistiques ;\r\n* de savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bioinformatiques et biostatistiques dans l’environnement Galaxy ;\r\n* de comprendre le matériel et méthodes d’un article du domaine ;\r\n* d’évaluer la pertinence d’une analyse RNA-seq en identifiant les éléments clefs et comprendre les particularités liées à la nature des données.",
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            ]
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            "name": "Analyse des données RNA-Seq sous l’environnement Galaxy",
            "shortName": "Analyse des données RNA-Seq sous l’environnement Galaxy",
            "description": "Introduction à l'analyse des données RNA-Seq sous l’environnement Galaxy",
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                    "name": "PRABI",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/PRABI/?format=api"
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            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "name": "PRABI-AMSB",
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        {
            "id": 284,
            "name": "Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy",
            "shortName": "Analyse de données NGS sous Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien\r\n\r\nProgramme\r\nThéorie\r\n* Présentation des différents types de technologies de séquençage (lectures longues et courtes)\r\n\r\nPratique : Analyse des données de séquençage d’un génome bactérien\r\n* Contrôle qualité\r\n* Assemblage de-novo\r\n* Nettoyage des données\r\n* Assemblage\r\n* Visualisation et statistiques sur l’assemblage\r\n* Alignement de lectures sur un génome de référence et visualisation\r\nTous les TPs seront réalisés sous l’environnement d’exécution de traitements Galaxy.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "http://edamontology.org/topic_0092",
                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_0196",
                "http://edamontology.org/topic_3168"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy",
                "NGS"
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                "Galaxy - Basic usage"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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            "learningOutcomes": "Connaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien",
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        {
            "id": 395,
            "name": "AlphaFold et au-delà : Modélisation de la structure 3D des protéines avec des outils d’IA / AlphaFold & beyond: 3D Protein Structure Modeling with AI Tools",
            "shortName": "AlphaFold",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique organise en partenariat avec l'IDRIS et les plateformes PRABI-AMS, BIOI2, CUBIC, RPBS et Bilille une nouvelle formation intitulée: “AlphaFold et au-delà : Modélisation de la structure 3D des protéines avec des outils d’IA / AlphaFold & beyond: 3D Protein Structure Modeling with AI Tools”.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=43",
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        {
            "id": 383,
            "name": "Artificial Intelligence and Machine Learning in Life Sciences: from foundations to applications",
            "shortName": "AI & ML in LS",
            "description": "Artificial intelligence (AI) has permeated our lives, transforming how we live and work. Over the past few years, a rapid and disruptive acceleration of progress in AI has occurred, driven by significant advances in widespread data availability, computing power and machine learning. Remarkable strides were made in particular in the development of foundation models - AI models trained on extensive volumes of unlabelled data. Moreover, given the large amounts of omics data that are being generated and made accessible to researchers due to the drop in the cost of high-throughput technologies, analysing these complex high-volume data is not trivial, and the use of classical statistics can not explore their full potential. As such, Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) have been recognized as key opportunity areas, as evidenced by a number of ongoing activities and efforts throughout the community.\r\n\r\nHowever, beyond the technological advances, it is equally important that the individual researchers acquire the necessary knowledge and skills to fully take advantage of Machine Learning. Being aware of the challenges, opportunities and constraints that ML applications entail, is a critical aspect in ensuring high quality research in life sciences.\r\n\r\nRecognizing this need, this week-long training will bring together experts from four ELIXIR Nodes and deliver a hands-on, high-intensity course available for members from all ELIXIR Nodes.\r\n\r\nLearners will be guided across the various steps in Machine Learning, from the foundational concepts, through the deep learning and generative AI techniques, closely complemented by insights into the existing reporting (DOME Recommendations) and regulatory frameworks (EU AI Act).",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
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        {
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            "name": "Advanced Python",
            "shortName": "Advanced Python",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nconnaître les éléments avancés du langage de programmation Python,\r\nles appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\nêtre autonome dans la mise en place de tâches complexes visant à extraire et re-formater des données issues de fichiers textes,\r\ndans le cadre de traitement de données via le langage de programmation Python\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nFonctions\r\nExpressions régulières\r\nGestion des erreurs\r\nBiopython\r\nQuelques modules de bioinformatique\r\nRéalisation de programmes et de Notebooks Jupyter\r\nIllustration avec des exercices de manipulation de fichiers de séquences",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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        {
            "id": 285,
            "name": "Linux Avancé / Advanced Linux",
            "shortName": "Advanced Linux",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir utiliser des commandes linux pour traiter de grosses quantités de données : fichiers\r\nvolumineux et/ou en grands nombres : recherche, comptage, tri, fusion, …\r\nProgramme\r\n- Introduction\r\n- Décrire (wc, grep)\r\n- Manipuler des fichiers tabulés (cut, sort)\r\n- Rechercher (grep)\r\n- Redirection / Pipeline (stdin, stdout, stderr, >, 2>, &&, |)\r\n- Recherche avancée : notion d’expression régulière (egrep)\r\n- Rechercher/Remplacer haut débit (tr, sed)\r\n- Manipulation de fichier tabulé – mode avancé (awk)\r\n- Traitement séquentiel de nombreux fichiers (for)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/linux_advanced",
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            "homepage": "http://www.france-bioinformatique.fr/en/evenements/IFB-IBI",
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        {
            "id": 66,
            "name": "sRNASeq",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is designed to help you to deal with small RNA sequences produced from the SGS (Second Generation Sequencing) technology particularly Illumina platforms (HiSeq). You will discover sequence file formats, learn about expression profiles of miRNA and other small non coding RNA and run different kind of analysis such as reads cleaning, alignment on a reference genome, detection and annotation of new and known miRNA, and expression quantification. Organized jointly by the Sigenae and bioinfo genotoul platforms.\n",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/srnaseq/",
            "is_draft": false,
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            "topics": [],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Small and long non-coding RNAs",
                "Analysis of RNAseq data"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "You need to register (via the website) and pay 165 euros a day for academic and 550 euros a day for a private.\n",
            "maxParticipants": null,
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
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            "event_set": []
        },
        {
            "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": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [],
            "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": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/487/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
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                    "id": 66,
                    "name": "University of Lille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20of%20Lille/?format=api"
                },
                {
                    "id": 56,
                    "name": "INSERM",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "CNRS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api"
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
            "updated_at": "2024-12-09T17:40:00.824571Z",
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            ]
        },
        {
            "id": 332,
            "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/",
            "is_draft": false,
            "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_0102",
                "http://edamontology.org/topic_2885"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix",
                "Cluster"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
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                    "id": 37,
                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT%20-%20Math%C3%A9matiques%20et%20Informatique%20Appliqu%C3%A9es%20de%20Toulouse/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/sigenae-text-black-1.png",
            "updated_at": "2025-12-01T11:54:41.351028Z",
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        {
            "id": 18,
            "name": "Linux",
            "shortName": "",
            "description": "Formation Linux\n",
            "homepage": "http://migale.jouy.inra.fr/",
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            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "Linux",
                "Développements technologiques de l‘Information et de la Communication"
            ],
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            "openTo": "Internal personnel",
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    ]
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