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            "name": "EBAII A&A - Ecole EBAII Assemblage & Annotation / Assembly & Annotation EBAII school",
            "shortName": "EBAII Assemblage & Annotation / Assembly & Annotation EBAii school",
            "description": "Objectifs\r\nLa formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS), pour l'assemblage et l'annotation de novo de génomes. Cette édition de l’école aborde les nouveaux enjeux technologiques: elle s’articulera autour des différentes étapes qui mèneront à l’obtention d’un génome annoté à partir de données “long reads” et “hybride” : contrôle qualité des données, assemblage, scaffolding, polishing, annotation structurale et fonctionnelle (en session parallèle pour les procaryotes et les eucaryotes). \r\nL’école vise à introduire les concepts, à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats. Elle est basée sur une alternance de courtes sessions théoriques et d’ateliers pratiques. Les participants bénéficieront d’un tutorat personnalisé pour élaborer leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur équipe.\r\nAttention : le tutorat n'a pas pour vocation de réaliser l’analyse complète des données des participants.\r\nPublic visé\r\nCette formation est destinée aux biologistes (ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs, praticiens…) confrontés à l’analyse de données NGS, et qui ne disposent pas des compétences bioinformatiques suffisantes.",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/ebaii2022_genomique/",
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            "learningOutcomes": "Initiation au traitement des données de génomique obtenues par séquençage à haut débit\r\nAssemblage et annotation de novo de génomes\r\nL’école vise à introduire les concepts, à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats. Elle est basée sur une alternance de courtes sessions théoriques et d’ateliers pratiques. Les participants bénéficieront d’un tutorat personnalisé pour élaborer leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur équipe.",
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            "name": "EBAII - Ecole de Bioinformatique niveau débutant",
            "shortName": "EBAII",
            "description": "Description : La formation EBAII IFB Aviesan de niveau 1 propose une expérience d'apprentissage intensive conçue pour les biologistes, qu'ils soient ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs ou praticiens, qui sont confrontés à l'analyse de données NGS (Next-Generation Sequencing) mais qui ne disposent pas encore des compétences bioinformatiques nécessaires, ou qui cherchent à renforcer leurs compétences existantes.\r\n\r\nContenu : Cette formation est structurée autour d'une combinaison de sessions théoriques et d'ateliers pratiques. Les participants auront l'occasion d'explorer diverses thématiques, notamment le traitement de données de variants, ChIP-Seq, Bulk RNA-Seq, et Single-Cell RNA-Seq. De plus, ils recevront une introduction aux technologies \"long reads\".\r\n\r\nObjectifs généraux:\r\nAcquérir une compréhension approfondie des concepts liés à l'analyse de données NGS.\r\nMaîtriser les outils informatiques nécessaires pour effectuer ces analyses.\r\nInterpréter les résultats des analyses de données NGS.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=28",
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            "description": "Objectifs: L’école s’articulera autour de trois ateliers thématiques en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq, variants DNA-seq), et abordera la visualisation et l’intégration des données. \r\n\r\nEnvironnement de travail: L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation de commandes en ligne (terminal Linux) et du langage R. \r\n\r\nPrérequis: Les candidats doivent avoir acquis les compétences enseignées durant l’école de niveau débutant: un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
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            "name": "IMGT® Webinar series",
            "shortName": "IMGT® Webinar series",
            "description": "A serie of five webnaires to understand IMGT databases and tools\r\n\r\nWebinar 1: Comprehensive Guide to IMGT®, The International ImMunoGeneTics Information System®\r\nWebinar 2: IMGT research axis I: IMGT biocuration pipeline and IMGT annotated data in IMGT databases and tools\r\nWebinar 3: IMGT research axis II: Analysis and exploration of the expressed IG and TR repertoires with IMGT tools\r\nWebinar 4: IMGT research axis III: databases and tools for the analysis of the proteins, structures and engineered antibodies\r\nWebinar 5: IMGT-KG: a knowledge graph in immunogenetics",
            "homepage": "https://www.imgt.org/IMGTeducation/webinar.php",
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        {
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            "name": "Ecole Thématique de Bioinformatique Intégrative / Integrative Bioinformatics Training School",
            "shortName": "ETBII",
            "description": "Dans l’objectif de développer et fédérer des compétences en bioinformatique intégrative au sein de la communauté, l’IFB propose une nouvelle école thématique ayant un double objectif :\r\n- une montée en compétences théoriques et pratiques des bioinformaticiens,\r\n- la constitution de matériel pédagogique partagé sur ce sujet.\r\n\r\nCette école rassemble une équipe pédagogique de 10 personnes et pourra accueillir 30 participants pour sa première édition.\r\nL’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation des ressources de calcul et de la plateforme pédagogique de l’Institut Français de Bioinformatique.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques \r\n\r\nLa formation a pour but :\r\n- d’introduire les concepts de bases et les différents types d’approches utilisées en bioinformatique intégrative,\r\n- de proposer un approfondissement et une mise en pratique d’une de ces approches sur un/des jeux de données intégrant différents types de données omiques. Cette mise en oeuvre permettra de balayer l’ensemble des points d’attention d’une analyse intégrative,  de la préparation des données jusqu’à l’interprétation des résultats,\r\n- de créer, améliorer et partager les ressources pédagogiques (supports de formation, jeux de données, tutoriels) sur le thème de la bioinformatique intégrative.\r\n\r\nA la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.\r\n\r\nPré-requis\r\n- Connaissances de base en Unix/shell, R et/ou Python \r\n- Autonomie dans la gestion de son poste de travail (installation de librairies et maîtrise des environnements de packaging type conda)",
            "homepage": "https://www.france-bioinformatique.fr/formation/etbii/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "770 TTC pour les académiques  et 1540 TTC pour les privés"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366"
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            "keywords": [
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                "Biostatistics",
                "Biological network inference and analysis",
                "Dimension reduction",
                "Semantic web",
                "Integration of heterogeneous data",
                "Data Integration",
                "Tool integration"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux and knowledge of NGS formats",
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Cette formation est ouverte à toute la communauté mais cette première édition s’adresse en priorité à des bioinformaticien·ne·s des plateformes membres et équipes associées IFB souhaitant contribuer à la constitution de matériel pédagogique pour se préparer au montage de futures formations sur ce thème.",
            "maxParticipants": 30,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 4,
                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB%20-%20ELIXIR-FR/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 29,
                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://drive.google.com/file/d/1a_fuOgqOU812GRJLApGMofJ87WTlxDI0/view?usp=sharing",
            "updated_at": "2024-12-03T15:46:48.157120Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Life scientists",
                "Computer scientists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales  en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.",
            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/740/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/489/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/505/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 382,
            "name": "Introduction à l'analyse de données transcriptomiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est de se familiariser avec les étapes d’analyses des données transcriptomiques ou RNA-seq avec référence pour extraire les gènes et fonctions différentiellement exprimés. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\n\r\nAprès une introduction à la transcriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité des données transcriptomiques,\r\n- aligner des données transcriptomiques sur un génome de référence,\r\n- estimer le nombre de séquences par gènes,\r\n- construire et faire une analyse d’expression différentielle des gènes\r\n- faire une analyse de l’enrichissement fonctionnel des gènes différentiellement exprimés",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_1775",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy",
                "RNA-seq",
                "Transcriptomics (RNA-seq)"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
                },
                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 96,
                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=api"
                },
                {
                    "id": 87,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 31,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
            "updated_at": "2024-06-06T08:06:54.982689Z",
            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 144,
                    "name": "Reference-based RNA-Seq data analysis with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Reference-based%20RNA-Seq%20data%20analysis%20with%20Galaxy/?format=api"
                },
                {
                    "id": 145,
                    "name": "Introduction to Transcriptomics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20Transcriptomics/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Check a sequence quality report generated by FastQC for RNA-Seq data\r\n- Explain the principle and specificity of mapping of RNA-Seq data to an eukaryotic reference genome\r\n- Select and run a state of the art mapping tool for RNA-Seq data\r\n- Evaluate the quality of mapping results\r\n- Describe the process to estimate the library strandness\r\n- Estimate the number of reads per genes\r\n- Explain the count normalization to perform before sample comparison\r\n- Construct and run a differential gene expression analysis\r\n- Analyze the DESeq2 output to identify, annotate and visualize differentially expressed genes\r\n- Perform a gene ontology enrichment analysis\r\n- Perform and visualize an enrichment analysis for KEGG pathways",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 7,
            "hoursTotal": 8,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/637/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 378,
            "name": "Les langages de workflows pour une analyse bioinformatique reproductible / Workflow languages for reproducible bioinformatics analysis",
            "shortName": "WF4bioinfo",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec iPOP-UP (représenté par EDC) une formation sur les langages de workflows en bioinformatique à destination des bioinformaticien·ne·s et des bioanalystes. La formation abordera les fondamentaux et les fonctionnalités avancées des deux langages Snakemake et Nextflow. Ces outils sont en effet devenus indispensables pour assurer la reproductibilité et l’efficacité des analyses bioinformatiques. La formation sera structurée en deux séquences :\r\n- une journée commune qui abordera les grands principes des gestionnaires de workflow, en particulier dans le domaine de la bioinformatique et en lien avec les infrastructures de calcul de type cluster et cloud proposés au sein de l’IFB \r\n- une  journée de session pratique  avec 1 atelier snakemake et 1 atelier nextflow en parallèle au choix des participants. Nous proposons aux participants qui le souhaitent de travailler sur leur propre workflow dans une approche “Bring your own script” avec l’aide de l’équipe pédagogique.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=29",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0769"
            ],
            "keywords": [
                "FAIR",
                "Reproducibility",
                "Nextflow",
                "Snakemake"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 20,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/116/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/326/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/804/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 4,
                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB%20-%20ELIXIR-FR/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 38,
                    "name": "PB-IBENS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/PB-IBENS/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/1/core_admin/logocompact/300x300/1654772049/IFB-HAUT-COULEUR-PETIT.png",
            "updated_at": "2024-03-26T16:42:31.487108Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "",
            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/613/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/664/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 376,
            "name": "Train-the-Trainer",
            "shortName": "TtT",
            "description": "The programme objective is to give instructors tools and tips for providing an enriching learning experience to trainees, irrespective of topic, and to include best-practice guidance on course and training material development.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=25",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/556/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/639/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "Training",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=api"
                }
            ],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 4,
                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB%20-%20ELIXIR-FR/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 29,
                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/961/course/section/152/logo_TtT_MRS_def.png",
            "updated_at": "2024-03-21T15:33:43.289130Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "All"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "By the end of Session 1, participants will be able to:\r\n\r\nList the steps of good instructional design.\r\nDefine cognitive load.\r\nDistinguish between bad and good cognitive load.\r\nClarify why we start with learning outcomes.\r\nGive examples of effective learning strategies.\r\nConnect learning strategies to the cognitive processes they promote.\r\nSelect appropriate learning outcomes within the learning constraints.\r\nAssess your teaching outlook/practices in relation to what you’ve learned.\r\nDesign learning experiences that align with learning outcomes.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 2, participants will be able to:\r\n\r\nDesign a mini-training:\r\nWrite SMART Learning Outcomes \r\nIdentify target audience\r\nDraw a concept map\r\nSelect content\r\nDeliver \r\nProvide and receive targeted feedback\r\nCreate a plan from lesson to session\r\nCreate a plan from session to full course\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 3, participants will be able to:\r\n\r\nDescribe what makes training effective.\r\nDescribe what makes a trainer effective.\r\nIdentify strategies that facilitate active, interactive, and collaborative learning.\r\nList factors of motivation and demotivation.\r\nEvaluate what instructors can do to motivate and avoid demotivating learners.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 4, participants will be able to\r\n\r\nDescribe the differences between formative and summative assessment\r\nExplain why frequent feedback is important\r\nList and describe a few techniques for formative feedback",
            "hoursPresentations": 12,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/607/?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"
            ],
            "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",
            "accessConditions": "Inscription via un formulaire Moodle",
            "maxParticipants": 50,
            "contacts": [
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                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
                },
                {
                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
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        {
            "id": 275,
            "name": "Single-Cell : Transcriptomics, Spatial and Long reads",
            "shortName": "SincellTE",
            "description": "This workshop focuses on the large-scale study of heterogeneity across individual cells from a genomic, transcriptomic and epigenomic point of view. New technological developments enable the characterization of molecular information at a single cell resolution for large numbers of cells. The high dimensional omics data that these technologies produce raise novel methodological challenges for the analysis. In this regard, dedicated bioinformatics and statistical methods have been developed in order to extract robust information.\r\n\r\nThe workshop aims to provide such methods for engineers and researchers directly involved in functional genomics projects making use of single-cell technologies. A wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics.\r\n\r\nA wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics.\r\n\r\nRequirements : Participants must have prior experience on NGS data analysis  with everyday use of R and good knowledge of Unix command line. Before the training, participants will be asked to familiarize themselves with the processing and primary analyses steps of scRNA-seq datasets with provided pedagogic material.\r\n\r\nIt is not necessary to have personal single-cell data to analyse.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
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            "prerequisites": [
                "Master",
                "Autre (Diplôme universitaire, école d'ingénieur ...)"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Participants must have prior experience on NGS data analysis with everyday use of R and/or Python and good knowledge of Unix command line. Before the training, participants are advised to familiarize themselves with the processing and primary analyses steps of scRNA-seq datasets. \r\nIt is not necessary to have personal single-cell data to analyse.",
            "maxParticipants": 30,
            "contacts": [],
            "elixirPlatforms": [],
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                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
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            ],
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/606/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 375,
            "name": "RNASeq Analysis",
            "shortName": "RNASeq Analysis",
            "description": "Objectives\r\n- Understand the key steps in RNASeq data analysis for a differential expression study\r\n- Know how to perform command-line analysis using Snakemake.\r\n\r\nPedagogical Content\r\nDay 1\r\n- Principle of RNASeq technology: objectives and experimental design.\r\n- Data quality assessment (FastQC, MultiQC).\r\n- Sequence alignment to a reference genome (STAR).\r\n\r\nDay 2\r\n- Differential gene expression analysis (HTSeqCount, DESeq2).\r\n- Functional annotation (GO, Kegg).\r\n- Using the Snakemake workflow system.\r\n- Comparison between RNASeq and 3’SRP methods.\r\n\r\nThe theoretical part is followed by a pipeline run step-by-step on a test dataset. \r\nIt will be possible to start an analysis on your own data.",
            "homepage": "https://pf-bird.univ-nantes.fr/training/rnaseq/",
            "is_draft": false,
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                    "name": "BiRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api"
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            "logo_url": null,
            "updated_at": "2024-02-08T16:07:26.347245Z",
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        {
            "id": 374,
            "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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            "costs": [
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            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 20,
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            "updated_at": "2024-02-08T15:56:16.390499Z",
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            ]
        },
        {
            "id": 288,
            "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/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/596/?format=api"
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                    "id": 16,
                    "name": "BiRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiRD/?format=api"
                }
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            "updated_at": "2024-02-08T15:29:55.120700Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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                "Biologists",
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            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/639/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 373,
            "name": "Introduction à la segmentation des nucléoles et extraction de caractéristiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes à l’analyse d’images. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’analyse d’images, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- télécharger des images depuis  un répertoire d’images publiques,- segmenter une image\r\n- extraire les caractéristiques des images",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3383",
                "http://edamontology.org/topic_3382"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy",
            "maxParticipants": null,
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        {
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            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes à l’analyse d’images. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’analyse d’images, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- extraire des métadonnées d’une image,\r\n- convertir, filtrer et segmenter une image",
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                "http://edamontology.org/topic_3383",
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        {
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            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils d’analyse de données de métagénomiques pour caractériser et visualiser des communautés microbiennes. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à la métagénomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- assigner des taxons à des données de métagénomiques,\r\n- visualiser une communauté microbienne à partir d’assignations taxonomiques",
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            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Explain what taxonomic assignment is\r\n- Explain how taxonomic assignment works\r\n- Apply Kraken and MetaPhlAn to assign taxonomic labels\r\n- Apply Krona and Pavian to visualize results of assignment and understand the output\r\n- Identify taxonomic classification tool that fits best depending on their data",
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            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes communes à toutes les analyses de données de séquençage : le contrôle qualité des données et l’alignement sur un génome de référence. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction aux données de séquençage, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de séquençage,\r\n- améliorer la qualité de données de séquençage\r\n- aligner des données sur un génome de référence",
            "homepage": "",
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            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=api",
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                {
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                    "name": "CNRS - IFB",
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                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Assess short reads FASTQ quality using FASTQE 🧬😎 and FastQC\r\n- Assess long reads FASTQ quality using Nanoplot and PycoQC\r\n- Perform quality correction with Cutadapt (short reads)\r\n-  Summarise quality metrics MultiQC\r\n- Process single-end and paired-end data\r\n- Define what mapping is\r\n- Perform mapping of reads on a reference genome\r\n- Evaluate the mapping output",
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        {
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            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est cette formation de se familiariser avec les étapes et les outils pour annoter des génomes bactériens. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de l’annotation de génomes bactériens en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’annotation de génomes bactériens, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- faire tourner une série d’outils pour annoter un génome bactérien avec différents éléments génomiques,\r\n- évaluer l’annotation\r\n- visualiser un génome bactérien et ses annotations",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
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                "http://edamontology.org/topic_0622",
                "http://edamontology.org/topic_3301",
                "http://edamontology.org/topic_0219",
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            ],
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            ],
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            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy",
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            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Run a series of tools to annotate a draft bacterial genome for different types of genomic components\r\n- Evaluate the annotation\r\n- Process the outputs to format them for visualization needs\r\n- Visualize a draft bacterial genome and its annotations",
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            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils d’analyse de données métatranscriptomiques dans le but de comprendre les fonctions d’une communauté microbienne. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes  en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à la métatranscriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- assigner des taxons à des données de métatranscriptomiques,\r\n- extraire des informations fonctionnelles au sein de données de métatranscriptomiques,\r\n- combiner informations taxonomiques et fonctionnelles pour faciliter la compréhension des fonctions d’une communauté microbienne",
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            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Choose the best approach to analyze metatranscriptomics data\r\n- Understand the functional microbiome characterization using metatranscriptomic results\r\n- Understand where metatranscriptomics fits in ‘multi-omic’ analysis of microbiomes\r\n- Visualise a community structure",
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            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils pour analyses de données de métabarcoding 16S. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction au métabarcoding 16S, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de métabarcoding ,\r\n- analyser et visualiser une communauté microbienne à partir de données de métabarcoding 16S",
            "homepage": "",
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                "http://edamontology.org/topic_0637"
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            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Analyze of 16S rRNA sequencing data using the mothur toolsuite in Galaxy\r\n- Using a mock community to assess the error rate of your sequencing experiment\r\n- Visualize sample diversity using Krona and Phinch",
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