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HTTP 200 OK
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Content-Type: application/json
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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"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Methodology",
                "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"
            ],
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            "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"
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 29,
                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
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            "updated_at": "2024-12-03T15:46:48.157120Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "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,
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        },
        {
            "id": 359,
            "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",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3299",
                "http://edamontology.org/topic_0622"
            ],
            "keywords": [
                "Comparative genomics"
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            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
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                    "name": "INRAE",
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                    "name": "BioinfOmics",
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                    "name": "MIGALE",
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            "updated_at": "2024-01-18T14:13:49.810934Z",
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                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
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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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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/696/?format=api"
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        {
            "id": 316,
            "name": "IMGT® standards, databases, tools and web resources",
            "shortName": "IMGT workshop",
            "description": "Presentation of IMGT® patterns and resources for the study of genes, expressed repertoires and three-dimensional structures of immunoglobulins (antibodies) and T cell receptors.",
            "homepage": "https://www.imgt.org/",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3948",
                "http://edamontology.org/topic_3930"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "Immune repertoire analysis",
                "Monoclonal antibody",
                "Immunology"
            ],
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
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            "audienceRoles": [
                "Researchers",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/485/?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,
            "costs": [
                "Priced"
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            "topics": [],
            "keywords": [],
            "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": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 4,
                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB%20-%20ELIXIR-FR/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [],
            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/sincellTE_logo_0_2.png",
            "updated_at": "2024-03-20T09:31:42.144175Z",
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                "Life scientists",
                "Biologists",
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            ],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
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            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/199/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/405/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/422/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/177/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/606/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 406,
            "name": "Analyse de données de métabarcoding",
            "shortName": "Métabarcoding",
            "description": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données de type “metabarcoding” issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous aborderons les différentes étapes bioinformatiques nécessaires pour transformer les données de séquençage brutes en table d’abondances. Nous présenterons également les outils et méthodologies classiquement utilisés pour décrire la diversité observée et comparer les échantillons.\r\n\r\nA l’issue des 4 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage amplicons (métabarcoding). Ils seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS) et sauront utiliser l’application Easy16S.\r\n\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses. S’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.\r\n\r\nProgramme :\r\n\r\n\r\nAnalyses bioinformatiques sous Galaxy\r\n\r\n    Introduction générale sur les données amplicons\r\n    Présentation et mise en application avec la suite FROGS du nettoyage des données, du clustering, de la détection de chimères, de l’assignation taxonomique et des étapes annexes\r\n    Conclusion, limite des méthodes, outils compagnons\r\n\r\nAnalyses statistiques avec Easy16S\r\n\r\n    Introduction générale\r\n    Import, manipulation et visualisation des données\r\n    Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\r\n    Ordination et réduction de dimension : MDS\r\n    Clustering et Heatmap\r\n    Comparaison d’échantillons : PERMANOVA, adonis\r\n\r\nMise en application sur données personnelles ou publiques",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3697"
            ],
            "keywords": [
                "Metabarcoding"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2026-02-12T10:53:42.895487Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données de type “metabarcoding” issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous aborderons les différentes étapes bioinformatiques nécessaires pour transformer les données de séquençage brutes en table d’abondances. Nous présenterons également les outils et méthodologies classiquement utilisés pour décrire la diversité observée et comparer les échantillons.\r\n\r\nA l’issue des 4 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage amplicons (métabarcoding). Ils seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS) et sauront utiliser l’application Easy16S.\r\n\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses. S’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.",
            "hoursPresentations": 12,
            "hoursHandsOn": 12,
            "hoursTotal": 24,
            "personalised": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/792/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Programming Languages & Computer Sciences",
                "FAIR",
                "Snakemake",
                "Docker"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Academics",
            "maxParticipants": 14,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
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                    "name": "IBMP",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IBMP/?format=api"
                },
                {
                    "id": 83,
                    "name": "IGBMC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IGBMC/?format=api"
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            ],
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                    "name": "BiGEst",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiGEst/?format=api"
                }
            ],
            "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": 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",
                "R programming"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Maîtrise du langage R\r\nAvoir suivi le stage \"Langage R : introduction\" ou niveau équivalent.\r\nAfin de vérifier que votre maîtrise du langage R est suffisante pour pouvoir suivre ce stage, nous vous invitons à effectuer et à renvoyer le test téléchargeable\r\nhttps://cnrsformation.cnrs.fr/data/STG_23294_55153.docx",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/154/?format=api"
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            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
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                    "name": "CNRS formation entreprise",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS formation entreprises",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 6,
                    "name": "CBiB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/CBiB/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://services.cbib.u-bordeaux.fr/utils/logo_cbib.png",
            "updated_at": "2023-08-31T09:19:56.754683Z",
            "audienceTypes": [
                "Graduate",
                "Professional (initial)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Biologists",
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            ],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "- Savoir expertiser et manipuler des données issues d'expériences Single Cell RNA-seq\r\n- Savoir mener une analyse différentielle à de multiples niveaux\r\n- Savoir intégrer des données complémentaires pour l'analyse Single Cell RNA-seq (spatial, trajectoire, cell communication, cell identification...)",
            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/650/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/653/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 290,
            "name": "NGS data analysis on the command line",
            "shortName": "NGS-analysis-cli",
            "description": "This hands-on course will teach bioinformatic approaches for analyzing Illumina sequencing data. Our goal is to introduce the command line skills you need to make the most of your NGS data. \r\nDuring this 4-day training we will first introduce the Linux environment, shell commands and basic R scripting.  And then we will focus on two NGS data analyses -- small RNA-seq and RNA-seq -- based on published datasets from the model organism Arabidopsis thaliana",
            "homepage": "https://www.ibmp.cnrs.fr/bioinformatics-trainings/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3170",
                "http://edamontology.org/topic_3168",
                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_2269"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "none"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "This training is dedicated to academics working in a laboratory of Unistra/CNRS.",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [],
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            "organisedByOrganisations": [
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                    "id": 79,
                    "name": "IBMP",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IBMP/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 14,
                    "name": "BiGEst",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiGEst/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": null,
            "updated_at": "2024-01-22T14:51:37.215331Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [
                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Applied Knowledge (Know-how):\r\n- Basic proficiency at the Linux command line prompt\r\n- Basic proficiency of R (environment, objects, graphs) \r\n- Next generation sequencing (NGS) file formats; reference genomes - Mapping NGS read data to reference genomes (bowtie, samtools)\r\n- Small RNA-seq analysis; epigenomics applications (ShortStack)\r\n- RNA-seq for transcriptomics; differential gene expression analysis (HISAT2, DESeq2) - Data wrangling and visualization in R (Rstudio, ggplot2)",
            "hoursPresentations": 12,
            "hoursHandsOn": 16,
            "hoursTotal": 28,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/503/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/504/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/589/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/454/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/660/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 363,
            "name": "Introduction au text-mining avec AlvisNLP",
            "shortName": "Introduction to text-mining with AlvisNLP",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées\r\n\r\nProgramme\r\n* Présentation du text-mining et de la Reconnaissance des Entités Nommées (REN)\r\n* Travaux Pratiques sur des techniques de REN en utilisant AlvisNLP\r\n* Projection de lexiques\r\n* Application de patrons\r\n* Apprentissage automatique",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3474",
                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "Text mining"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "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": "2024-01-18T14:56:19.822106Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Life scientists",
                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Cette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées",
            "hoursPresentations": 5,
            "hoursHandsOn": 7,
            "hoursTotal": 12,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/588/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 377,
            "name": "RNASEQ ALIGNMENT, QUANTIFICATION AND TRANSCRIPT DISCOVERY WITH STATISTICS",
            "shortName": "RNASeq bioinfo / biostat",
            "description": "The Toulouse Genotoul bioinformatics platform, in collaboration with the Genotoul Biostatistics platform, and the MIAT unit, organize a 3,5 days long training course for bio-informaticians and biologists aiming at learning sequence analysis. It focuses on (protein coding) gene expression analysis using reads produced by ‘RNA-Seq’. This training session is designed to introduce sequences from ‘NGS’ (Next Generation Sequencing), particularly Illumina platforms (HiSeq). You will discover the standards file formats, learn about the usual biases of this type of data and run different kinds of analyses, such as spliced alignment on a reference genome, novel gene and transcript discovery, expression quantification of coding genes and transcripts. Finally you will be able to extract the differentially expressed genes.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/rnaseq-alignment-transcripts-assemblies-statistics/",
            "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_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3308"
            ],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Expression"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix",
                "Cluster",
                "Langage R de base"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Register on the training page : https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/training-2/training/",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/739/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/300/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [],
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                {
                    "id": 15,
                    "name": "MIAT",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 33,
                    "name": "Genotoul-biostat",
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                },
                {
                    "id": 22,
                    "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/bioinfo_logo-rvb-petit.png",
            "updated_at": "2025-12-09T09:40:46.927545Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
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            ],
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            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 136,
                    "name": "Training RNASeq - biostat part - Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Training%20RNASeq%20-%20biostat%20part%20-%20Genotoul-bioinfo/?format=api"
                },
                {
                    "id": 135,
                    "name": "Training RNASeq - bioinfo part - Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Training%20RNASeq%20-%20bioinfo%20part%20-%20Genotoul-bioinfo/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "",
            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
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            "personalised": false,
            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/612/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/721/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 360,
            "name": "Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands",
            "shortName": "Modélisation de structures 3D de protéines",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.\r\n\r\nProgramme\r\nVisualiser :\r\n* Maîtriser les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PyMOL.\r\nComprendre :\r\n* Analyser des structures 3D de protéines (RX ou RMN).\r\n* Identifier des homologues avec HHpred.\r\n* Modéliser par prédiction sa protéine d’intérêt avec Alphafold2.\r\nPrédire :\r\n* Savoir calculer des meilleures poses de ligands avec Autodock.\r\n* Prédir et modéliser les mutations in silico.\r\n\r\n- Points forts et limites des différents outils\r\n- ️“hand- on tutorials”\r\n- Plus une session dédiée : «bring your own protein»",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_1317"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "2D/3D",
                "Protein/protein interaction modelisation"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
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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"
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            "organisedByTeams": [],
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            "updated_at": "2024-01-18T14:36:41.185563Z",
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            "difficultyLevel": "Novice",
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            "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.",
            "hoursPresentations": 4,
            "hoursHandsOn": 8,
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            "personalised": null,
            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/783/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 319,
            "name": "Exploration de la Diversité Taxonomique  des Ecosystèmes par Metabarcoding",
            "shortName": "",
            "description": "En matière de prospectives scientifiques, l’INSU OA, le CNRS et l’IRD ambitionnent de caractériser la biodiversité environnementale afin d’étudier l’impact du changement global sur les milieux et de l’anthropisation de la planète. Ces enjeux nécessitent l’acquisition de connaissances sur la biodiversité pour répondre aux grands défis planétaires (e.g. modéliser, anticiper, prévenir les catastrophes écologiques), aux objectifs de développement durable, et contribuer aux grandes transitions de la société dans un contexte de changement climatique.\r\n\r\nLe metabarcoding est aujourd’hui une des approches incontournable dans la description des écosystèmes pour répondre à ces enjeux scientifiques; elle offre une caractérisation exhaustive de la diversité taxonomique (composition en espèces et abondances) d’un écosystème via le séquençage massif de marqueurs d’intérêts (e.g. ARN ribosomaux 16S, 18S, gène COX, …) et le post-traitement bio-informatique des données générées.\r\n\r\nL’Action Nationale de Formation CNRS-INSU MetaBioDiv, portée par l’Institut Méditerranéen d’Océanologie (Armougom F., MIO) et la Délégation Régionale Côte d’Azur CNRS (DR20, Pierrette Finsac), propose à la communauté scientifique une formation sur la caractérisation de la biodiversité taxonomique d’écosystèmes (procaryotes et micro-eucaryotes) par le prisme du séquençage haut-débit Illumina (Miseq) et du traitement bio-informatique associé (outils R sous Rstudio).",
            "homepage": "https://anfmetabiodiv.mio.osupytheas.fr",
            "is_draft": false,
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            "updated_at": "2022-06-22T13:18:40.590388Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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                "Researchers",
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            "learningOutcomes": "",
            "hoursPresentations": null,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/488/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 279,
            "name": "Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform",
            "shortName": "MicroScope training",
            "description": "In an effort to inform members of the research community about our annotation methods, to provide training for collaborators and other scientists who use the MicroScope platfom, and to inform scientific public on the analysis available in PkGDB (Prokaryotic Genome DataBase), we have developed a 4.5-day course in Microbial Genome Annotation and Comparative Analysis using the MaGe graphical interfaces.\r\n\r\nThis course will familiarize attendees with LABGeM’s annotation pipeline and the manual annotation software MaGe (Magnifying Genome) . No specific bioinformatics skill is required: detailed instruction on the algorithm developed in each annotation methods can be found in specific training courses on «Genomic sequences analysis». Here we focus on the general idea behind each method and, above all, the way you can interpret the corresponding results and combine them with other evidences in order to change or correct the current automatic functional annotation of a given gene, if necessary.\r\n\r\nThis course will also describe how to perform effective searches and analysis of procaryotic data using the graphical functionalities of the MaGe’s interfaces. Because of the numerous pre-computation available in our system (results of “common” annotation tools, synteny with all complete bacterial genomes, metabolic pathway reconstruction, fusion/fission events, genomic islands, …), many practical exercises allow attendees to get familiar with the use the MaGe graphical interfaces in order to efficiently explore these sets of results.",
            "homepage": "https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-trainings/training-annotation-analysis-of-prokaryotic-genomes-using-the-microscope-platform/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0085",
                "http://edamontology.org/topic_3301",
                "http://edamontology.org/topic_0797"
            ],
            "keywords": [],
            "prerequisites": [
                "Licence"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "External training sessions can also be scheduled on demand, in France or abroad. See : https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-trainings/external-microscope-professional-training-sessions/",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/90/?format=api"
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            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 15,
                    "name": "Laboratory of Bioinformatics Analyses for Genomics and Metabolism",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Laboratory%20of%20Bioinformatics%20Analyses%20for%20Genomics%20and%20Metabolism/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 67,
                    "name": "University Paris-Saclay",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20Paris-Saclay/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 9,
                    "name": "MicroScope",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MicroScope/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://labgem.genoscope.cns.fr/wp-content/uploads/2019/06/MicroScope_logo-300x210.png",
            "updated_at": "2025-12-09T09:10:02.012461Z",
            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
                "Graduate",
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists",
                "Curators"
            ],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Annotation and comparative analysis of bacterial genomes:\r\n\r\n- acquire theoretical and practical knowledge of genome annotation tools (structural and functional annotation, metabolic networks annotation)\r\n- interpret the results of functional annotation tools\r\nperform various comparative analyses : conserved synteny analyses, pan-genome, phylogenetic and metabolic profiles.\r\n- analyse the results of metabolic networks prediction tools and look for candidate genes for enzyme activities.\r\n- use the tools to analyse the genome(s) of interest of participants",
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            "name": "MIAPPE, Minimum Information About Plant Phenotyping Experiments",
            "shortName": "MIAPPE",
            "description": "The Minimal Information About Plant Phenotyping Experiments (MIAPPE, www.miappe.org) standard has been designed by ELIXIR, EMPHASIS and Bioversity international to guide plant scientist in the management of experimental data. Furthermore, since genetic studies relies on the integration and the linking between phenotype and genotype datasets, relevant section of MIAPPE are beginning to be used for genotyping standards.\r\nThis formation will cover a general introduction of the MIAPPE principles and some examples to illustrate different use cases on the usage of MIAPPE for plant phenotyping data standardization.",
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        {
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            "name": "Initiation à R / R Initiation",
            "shortName": "R - Init",
            "description": "Objectifs\r\n- Pour une personne qui découvre R : savoir utiliser R de manière autonome et comprendre les principes de\r\nbase\r\n- Être capable de suivre le module Manipulation et visualisation de données avec R\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction à l'IDE Rstudio\r\n- Créer un projet et un script\r\n- Manipulation de données de base\r\n- Structures de données : qu'est-ce qu'une variable, un type, un objet ?\r\n- Utiliser des fonctions de packages externes",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/r_init",
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        {
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            "name": "Initiation à Git / Git Initiation",
            "shortName": "Git Initiation",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir définir ce qu’est un outil de gestion de version\r\n- Être capable d’initialiser un entrepôt Git pour un projet\r\n- Être capable de définir quels fichiers inclure/exclure d’un projet\r\n- Savoir enregistrer localement une nouvelle version pour un projet\r\n- Savoir partager des modifications locales avec tous les contributeurs d’un projet\r\n- Savoir gérer des modifications en parallèle en utilisant les branches.\r\n- Connaître les bonnes pratiques pour contribuer à projet tiers\r\nProgramme :\r\n- Présentation des avantages de la gestion de versions (projets individuels & projets collaboratifs)\r\n- Présentation des principes de fonctionnement de Git\r\n- Présentation et mise en œuvre des commandes principales de Git (clone, checkout, add, rm, commit, merge,\r\npush, pull) ; en ligne de commande ou en utilisant une interface graphique (GitHub et GitLab)",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/training/courses",
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        {
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            "name": "Initiation à Galaxy / Galaxy Initiation",
            "shortName": "Galaxy Initiation",
            "description": "Objectifs\r\n- Savoir exploiter l’environnement Galaxy pour être en mesure d’analyser ses données.\r\n- Être en mesure de créer ses workflows.\r\nProgramme\r\n- Téléchargement des données à traiter.\r\n- Manipulation de fichiers.\r\n- Traitement des données.\r\n- Visualisation des résultats.\r\n- Création de workflows.\r\n- Partage de résultats et de workflows.",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/galaxy_init",
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        },
        {
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            "name": "Initiation à l’utilisation de Galaxy",
            "shortName": "Initiation Galaxy",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nCette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Prise en main d’un portail Galaxy\r\n* Utilisation de l’historique\r\n* Téléchargement des données à traiter\r\n* Manipulation de fichiers\r\n* Paramétrage et exécution d’outils\r\n* Récupération et visualisation de résultats",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "Galaxy"
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                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
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            "difficultyLevel": "Novice",
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            "learningOutcomes": "Cette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\n\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.",
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        {
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            "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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        {
            "id": 278,
            "name": "Linux - Initiation / Linux for Beginners",
            "shortName": "Linux Init",
            "description": "Objectifs :\r\n- Être capable de se connecter à une machine Linux\r\n- Être capable de transférer des fichiers à partir de/vers une machine Linux\r\n- Être capable de naviguer dans le système de fichiers\r\n- Être capable d’examiner le contenu d’un fichier et de gérer l’espace disque\r\n- Être capable de gérer les droits d’accès aux répertoires et aux fichiers.\r\n- Être capable de gérer le lancement, l’interruption et l’arrêt de processus",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/linux_init",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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