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            "name": "Introduction à l'annotation de génomes bactériens avec Galaxy",
            "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",
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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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                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
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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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        {
            "id": 341,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 3/6 : Métagénomique - version 2020",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 3 sont :\r\n- Connaître les différentes méthodes de séquençage à haut débit pour la métagénomique, avec leurs avantages et leurs limites : métagénomique ciblée, métagénomique génomes entiers, métatranscriptomique\r\n- Comprendre les différentes étapes analytiques du traitement bioinformatique des données et savoir les mettre en œuvre\r\n- Savoir conduire une analyse statistique pour l’estimation de la richesse de la biodiversité\r\n- Aller jusqu’aux conclusions biologiques",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "- Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n- Avoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement. Etre familier avec le vocabulaire et les étapes de base de l’analyse de données de séquençage : nettoyage, assemblage, mapping",
            "maxParticipants": null,
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        {
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            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module Analyses ChIP-seq  (sous Galaxy)- version 2023",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille, la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé des modules suivants, à la carte : \r\n- Analyses ADN\r\n- Analyses de variants\r\n- Métagénomique\r\n- Analyses ChIP-seq\r\n- Analyses RNA-seq\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\n\r\nLes objectifs du module Analyses ChIP-seq sont :\r\n Savoir analyser des données de ChIP-seq, du peak-calling à la découverte de motifs :\r\n-\tSavoir détecter les pics et obtenir un signal\r\n-\tComprendre les différentes structures de données\r\n-\tSavoir effectuer les contrôles qualité\r\n-\tSavoir effectuer une analyse d’enrichissement de motifs\r\n-\tEtre capable de préparer ses résultats pour leur annotation\r\n-\tComprendre comment croiser plusieurs résultats de ChIP-seq",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
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            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "-\tEtre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation Bilille « Initiation à Galaxy »)\r\n-\tAvoir suivi le module 1/5 « Analyses ADN » de ce cycle ou toute autre formation permettant de justifier de connaissances sur les données de séquençage haut débit et leur alignement",
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            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 6 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3 : Métagénomique\r\n- Module 4: ChIP-seq\r\n- Module 5: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 6: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 5 sont :\r\n- Savoir réaliser une analyse transcriptomique par RNA-seq avec ou sans (de novo) génome de référence à l’aide du portail Galaxy\r\n- Avoir un regard critique sur la qualité des lectures obtenues par le séquenceur\r\n- Connaître et savoir paramétrer les outils nécessaires à l’analyse",
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/549/?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"
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            "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": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=api"
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            "sponsoredBy": [
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                    "name": "CNRS - IFB",
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                },
                {
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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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                    "name": "AuBi",
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                },
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            "organisedByTeams": [
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            "updated_at": "2024-06-06T08:06:54.982689Z",
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                "Graduate",
                "Professional (initial)",
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            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 144,
                    "name": "Reference-based RNA-Seq data analysis with Galaxy",
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                },
                {
                    "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,
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            "event_set": [
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            ]
        },
        {
            "id": 369,
            "name": "Introduction au profilage taxonomique et visualisation de communautés microbiennes à partir de données métagénomiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "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",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3697",
                "http://edamontology.org/topic_3174",
                "http://edamontology.org/topic_0637"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "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/261/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=api"
            ],
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            "sponsoredBy": [
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                    "name": "CNRS - IFB",
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                },
                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 87,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=api"
                },
                {
                    "id": 96,
                    "name": "Mésocentre Clermont-Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=api"
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            ],
            "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": "2024-02-08T11:23:11.090144Z",
            "audienceTypes": [
                "Undergraduate",
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                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 130,
                    "name": "Taxonomic Profiling and Visualization of Metagenomic Data",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Taxonomic%20Profiling%20and%20Visualization%20of%20Metagenomic%20Data/?format=api"
                }
            ],
            "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",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
            "hoursTotal": 3,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/599/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 149,
            "name": "Cycle « Analyse de données de séquençage à haut-débit » - Module 1/5 : Analyses ADN",
            "shortName": "",
            "description": "Bilille propose chaque année un cycle de formation d'introduction à l'analyse des données de séquençage à haut débit.\r\nCe cycle est composé de 5 modules, à la carte : \r\n- Module 1: Analyses ADN\r\n- Module 2: Analyses de variants\r\n- Module 3: Analyses RNA-seq, bioinformatique\r\n- Module 4: Analyses RNA-seq, biostatistique\r\n- Module 5: Métagénomique\r\nLes fiches descriptives sont accessibles sur le site de Bilille. Chaque module comprend des présentations générales et des séances pratiques sur ordinateur, avec Galaxy.\r\nLes objectifs du module 1 sont :\r\n- Apprendre à manipuler des données de séquençage d’ADN\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et du nettoyage des lectures\r\n- Présenter les méthodes et outils d'alignement\r\n- Réaliser des contrôles de qualité et des alignements sur une référence\r\n- Introduction à l’assemblage des lectures sans référence\r\n- Utiliser la plateforme Galaxy pour ces analyses",
            "homepage": "https://bilille.univ-lille.fr/training/training-offer",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Assembly of genomes and transcriptomes",
                "Read alignment on genomes",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Galaxy - Basic usage"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Etre familier avec la plate-forme web Galaxy (idéalement avoir suivi la formation bilille « Initiation à Galaxy »)",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [],
            "elixirPlatforms": [],
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            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 52,
                    "name": "CNRS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api"
                },
                {
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                    "name": "INSERM",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api"
                },
                {
                    "id": 66,
                    "name": "UDL",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UDL/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 3,
                    "name": "Bilille",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Bilille/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://bilille.univ-lille.fr/fileadmin/_processed_/9/2/csm_logo_bilille_complet_65be9bda8b.png",
            "updated_at": "2024-12-09T17:42:57.676184Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "",
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            "learningOutcomes": "",
            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": null,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/278/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/515/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 326,
            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données d'une plateforme IBISA",
            "shortName": "FAIR data IBISA",
            "description": "Cette session de formation a pour but de former des responsables et membres de plateformes IBISA aux principes FAIR de gestion des données .\r\nLa formation se déroule sur 2 jours avec une alternance de présentation générales,  et techniques, témoignages et ateliers pratiques pour travailler sur différents sujets : PGD de structure, métadonnées, sécurité des données,...etc.\r\nA la fin de cette formation auront \r\n- acquis des connaissances théoriques et pratiques sur la gestion selon les principes FAIR de leurs données dans le contexte de la Science Ouverte\r\n- identifié des pistes d'amélioration pour la gestion des données de leur plateforme.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=16",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3420",
                "http://edamontology.org/topic_0219",
                "http://edamontology.org/topic_3571"
            ],
            "keywords": [
                "Données"
            ],
            "prerequisites": [
                "Biologists"
            ],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "private for IBISA platform staff",
            "maxParticipants": 30,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/162/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/116/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
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            "organisedByOrganisations": [
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                    "name": "IFB Core",
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            "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/1/core_admin/logocompact/300x300/1654772049/IFB-HAUT-COULEUR-PETIT.png",
            "updated_at": "2023-08-22T14:25:08.237204Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A la fin de cette formation, les participants connaîtront et pourront mettre en œuvre les principes de la science ouverte pour gérer leurs jeux de données dans un projet :\r\n- Les principes fondamentaux de l’Open Data en biologie et santé, y compris dans ses aspects juridiques ;\r\n- Les bonnes pratiques et outils de gestion des données d’un projet en bioinformatique, en lien avec les ressources de l’infrastructure IFB ;\r\n- Le PGD : séances théoriques et pratiques de construction d’un PGD sur des exemples de jeux de données omiques ;\r\n- Le choix des métadonnées : panorama des ressources existantes pour choisir des métadonnées et mise en pratique pour annoter des jeux de données omiques en vue de la publication des données dans une banque internationale ou un dataverse institutionnel.",
            "hoursPresentations": null,
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        },
        {
            "id": 362,
            "name": "Analyse statistique de données RNA-Seq - Recherche des régions d’intérêt différentiellement exprimées",
            "shortName": "Analyse statistique de données RNA-Seq",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\n* Se sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\n* Comprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\n* Réaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.\r\n\r\nProgramme\r\n* Planification expérimentale des expériences RNA-Seq (identification des biais, répétitions, biais contrôlables).\r\n* Normalisation et analyse différentielle : recherche de “régions d’intérêt” différentiellement exprimées (modèle linéaire généralisé).\r\n*Prise en compte de la multiplicité des tests.\r\n\r\nLe cours sera illustré par différents exemples. Un jeu de données à deux facteurs sera analysé avec les packages R DESeq2 et edgeR dans l’environnement RStudio.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0203",
                "http://edamontology.org/topic_3170"
            ],
            "keywords": [
                "Statistical differential analysis",
                "RNA-seq"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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            "organisedByOrganisations": [
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                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
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                }
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                    "name": "MIGALE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
            "updated_at": "2024-01-18T14:50:06.093352Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Objectifs pédagogiques :\r\nSe sensibiliser aux concepts et méthodes statistiques pour l’analyse de données transcriptomiques de type RNA-Seq.\r\nComprendre le matériel et méthodes (normalisation et tests statistiques) d’un article.\r\nRéaliser une étude transcriptomique avec R dans l’environnement RStudio.",
            "hoursPresentations": 4,
            "hoursHandsOn": 8,
            "hoursTotal": 12,
            "personalised": null,
            "event_set": [
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/695/?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"
                }
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            "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",
                "Bioinformaticians"
            ],
            "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,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/650/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/653/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 357,
            "name": "Manipulation de données avec R, introduction à tidyverse",
            "shortName": "Introduction à tidyverse",
            "description": "Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n* utiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\n* lire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\n* manipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\n* mettre en forme et pivoter les tables de données\r\n\r\nProgramme\r\n* Principes du tidyverse\r\n* Principales fonctions de manipulation de données du package dplyr : ajouter de nouvelles variables, sélectionner des colonnes, filtrer des lignes, trier, grouper, fusionner des tables\r\n* Enchaînements des opérations à l’aide de « pipe »\r\n* Mise en forme, jointure et pivot de données avec le package tidyr\r\n* Mise en application sur un exemple d’analyse de données de transcriptomique.",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605"
            ],
            "keywords": [
                "R Language",
                "Tidyverse"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=api"
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            "communities": [],
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                {
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                    "name": "INRAE",
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                },
                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
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                    "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": "2024-01-18T13:15:41.633863Z",
            "audienceTypes": [],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "Intermediate",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A l’issue de la formation, les stagiaires seront capables de :\r\n\r\nutiliser les principales fonctions des packages dplyr et tidyr de l’écosystème du « tidyverse »\r\nlire les données et les ranger dans un format « tidy »\r\nmanipuler les données : filtrer, sélectionner, trier, produire des résultats par groupe, fusionner plusieurs tables\r\nmettre en forme et pivoter les tables de données",
            "hoursPresentations": 2,
            "hoursHandsOn": 10,
            "hoursTotal": 12,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/700/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/579/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 320,
            "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_0091",
                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366"
            ],
            "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"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
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                    "name": "CNRS - IFB",
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            "organisedByOrganisations": [
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                    "name": "IFB",
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "IFB Core",
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            "updated_at": "2024-12-03T15:46:48.157120Z",
            "audienceTypes": [
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                "Computer scientists",
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            ],
            "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,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/505/?format=api"
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        },
        {
            "id": 365,
            "name": "BIGomics, Génomique Comparative",
            "shortName": "BOGC",
            "description": "Ce module vise à fournir une expérience d’analyse de données de génomique.\r\nLes technologies Next Generation Sequencing (NGS) ont conduit à une production massive de\r\ndonnées « Omiques » pour les plantes cultivées majeures, ce qui demande de nouvelles\r\napproches d’analyses haut débit. La connaissance de ces approches et des outils qui en\r\ndécoulent pour analyser la séquence et la structure des génomes, les annoter et caractériser\r\nleur diversité et leurs profils d’expression permet d’aborder des questions de recherche\r\nbiologique avancée sur la diversité et l’adaptation des plantes. Les espèces prises en\r\nconsidération sont des espèces phares des instituts de recherche agronomique de Montpellier\r\net font partie des cultures les plus importantes pour l’agriculture mondiale. Des plateformes\r\nd’outils bioinformatiques récents reposant sur des centres de calcul et de stockage haute\r\ncapacité, sont en place pour analyser des jeux de données originales permettant de mieux\r\ncomprendre comment les génomes de plantes évoluent et s’expriment. L’ensemble de ces\r\nconnaissances Findable, Accessible, Interoperable, Reusable car intégré dans des systèmes\r\nd’information peut soutenir l'identification de gènes responsables de caractères adaptatifs ou\r\nde production. La mobilisation de jeunes chercheurs sur ces sujets est primordiale tant la\r\ndemande est importante.\r\nLe module est structuré sous la forme de cours et de travaux tutorés avec la rencontre de\r\ngénéticiens et de bioinformaticiens permettant d’appréhender les formes variées des progrès\r\nen bioanalyse génomique. Il permet d’acquérir les lignes directrices pour l’accès, l'utilisation\r\net l'analyse de différents types de données omique (e.g. (épi)génomique, transcriptomique,\r\nprotéique, métabolique) en vue d’accélérer les recherches en génomique fonctionnelle et\r\nbiotechnologie des plantes.\r\nL’évaluation sera faite sur la base de la participation et de la qualité du projet proposé par\r\nl’étudiant en fin de module, individuellement ou en binôme, suivant les consignes détaillées en\r\ndébut de module",
            "homepage": "https://bioagro.edu.umontpellier.fr/files/2021/04/HAA906V_Bigomics.pdf",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0797",
                "http://edamontology.org/topic_3810",
                "http://edamontology.org/topic_3056",
                "http://edamontology.org/topic_0780"
            ],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Biodiversity",
                "NGS Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [
                "Basic knowledge of R"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Inscription via un formulaire Moodle",
            "maxParticipants": 50,
            "contacts": [
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                    "id": 50,
                    "name": "CIRAD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CIRAD/?format=api"
                },
                {
                    "id": 82,
                    "name": "INRAE",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=api"
                },
                {
                    "id": 85,
                    "name": "IRD",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IRD/?format=api"
                }
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            "logo_url": "https://raw.githubusercontent.com/SouthGreenPlatform/trainings/gh-pages/images/southgreenlong.png",
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            "audienceRoles": [],
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            "personalised": null,
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/605/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/591/?format=api"
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        },
        {
            "id": 315,
            "name": "Using sed and awk to modify large large text files",
            "shortName": "",
            "description": "Many analysis generate large result text files which have to be checked, merged, split, reduced. Several tools have been developed and are available on Unix to do this, including sed and AWK. During this course you will be trained to process large files with sed and AWK. Sed is tool enabling to select and process lines. You can easily insert, delete, modify, append lines to very large files with millions of lines. AWK will enable to perform more fine tuned file modifications based on columns. It includes also more mathematical and string functions.  The course is based mainly on exercises with small sections presenting concepts and commands.",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/modify-and-extract-information-from-large-text-files-day-2-3/",
            "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_3316"
            ],
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            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/338/?format=api"
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                    "name": "MIAT 0875",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
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            "logo_url": "http://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png",
            "updated_at": "2023-04-06T13:26:29.695284Z",
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            ]
        },
        {
            "id": 381,
            "name": "HOW TO RUN A NF-CORE NEXTFLOW WORKFLOW ON GENOTOUL ?",
            "shortName": "Nextflow/nf-core",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform and aims at learning nf-core workflow submission, error understanding, resuming jobs and ressource reservation. We will present and practice:\r\n\r\nthe Nextflow software\r\nthe nf-core community and pipelines\r\nWhat is a singularity image ?\r\nWhere are installed the nf-core workflows ? Which version do I use ?\r\nHow to run a workflow and which config file is used ?\r\nWhich kind of error I can get ?\r\nHow to resume failed jobs?\r\nHow to handle genome indexes ?\r\nHow to monitor my process and then well configure my workflow ?\r\nHow do you best adjust CPU and RAM reservations?\r\nThis is NOT a bioinformatic training on a particular workflow or a training on how to develop a workflow.\r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of several modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nStart at 09:00 am\r\nEnd at 17:00 pm",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/how-to-run-a-nf-core-nextflow-workflow-on-genotoul-2/",
            "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_0769"
            ],
            "keywords": [
                "Nextflow"
            ],
            "prerequisites": [
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                "Cluster"
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            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
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                    "name": "MIAT",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
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            "logo_url": "http://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png",
            "updated_at": "2024-06-03T14:51:40.327145Z",
            "audienceTypes": [
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                    "id": 143,
                    "name": "workflows nf-core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/workflows%20nf-core/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 6,
            "hoursTotal": 7,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/636/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 380,
            "name": "INTRODUCTION TO PYTHON",
            "shortName": "Python",
            "description": "The Toulouse Genotoul bioinformatics platform, organizes a 2 days long training course for non computer scientist and biologists aiming at learning the foundation of Python programming. In this training you will learn the basics of programming (variables, functions, control structures such as “if” condition, “for” loop”), writing simple programs which read files, and write results to others. The training course does not require any knowledge in programming, but basic Linux/bash commands are required (cd, ls).\r\n\r\nThis training focuses on practice. It consists of modules with a large variety of exercises described hereunder (PROVISIONAL SCHEDULE):\r\n\r\nUsing a Jupyter notebook (Day 1).\r\nUsing variables (Day 1).\r\nBasic operations and functions (Day 1).\r\nReading a file, writing to a file (Day 1).\r\nCharacter string manipulation (Day 1).\r\nLists and dictionaries (Day 2).\r\nThe if and for controls (Day 2).\r\nBases of algorithms (Day 2).",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/python/",
            "is_draft": false,
            "costs": [],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3307"
            ],
            "keywords": [
                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix"
            ],
            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/642/?format=api"
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            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 15,
                    "name": "MIAT",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 22,
                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
                }
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            "logo_url": "http://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png",
            "updated_at": "2024-06-03T14:42:40.276985Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
                "Life scientists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 142,
                    "name": "Introduction to python",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20python/?format=api"
                }
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            "hoursPresentations": 5,
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/635/?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_3308",
                "http://edamontology.org/topic_0203"
            ],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Expression"
            ],
            "prerequisites": [
                "Langage R de base",
                "Linux/Unix",
                "Cluster"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "Register on the training page : https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/training-2/training/",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/642/?format=api",
                "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",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-biostat/?format=api"
                },
                {
                    "id": 22,
                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "http://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png",
            "updated_at": "2024-03-26T13:50:49.516413Z",
            "audienceTypes": [
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            "audienceRoles": [
                "Life scientists",
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            ],
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            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 135,
                    "name": "training RNASEQ Bioinfo part",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/training%20RNASEQ%20Bioinfo%20part/?format=api"
                },
                {
                    "id": 136,
                    "name": "training RNASeq biostat part",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/training%20RNASeq%20biostat%20part/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/612/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 63,
            "name": "Cluster",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is designed to help you deal with the platform compute cluster and data banks. You will launch your first processing batch on the cluster and will learn how to track and manage them. Organized jointly by the Sigenae and bioinfo genotoul platforms.",
            "homepage": "http://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/cluster-2/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced",
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Linux",
                "Cluster"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "You need to register (via the website) and pay 170 euros a day for academic and 550 euros a day for a private.",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/344/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
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                    "id": 37,
                    "name": "MIAT 0875",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT%200875/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
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                    "id": 22,
                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/bioinfo_logo-RVB_4.jpg",
            "updated_at": "2024-12-06T20:50:38.160819Z",
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 139,
                    "name": "Cluster Slides",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Cluster%20Slides/?format=api"
                },
                {
                    "id": 140,
                    "name": "TP Cluster",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/TP%20Cluster/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/477/?format=api",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/529/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 333,
            "name": "Improve your command line skills by learning a few words of Perl",
            "shortName": "",
            "description": "This “Perl one-liners” training session is organized by the Sigenae platform. Perl one-liners are small and awesome Perl programs that fit in a single line of code and perform many operations such as replacing of text, spacing, deleting, calculation, manipulation in files and many more. This training will allow you to discover the power of Perl on the command line and learn how to use it to automate your file manipulations and command line generation with classical file formats such as tabulated text, fastq, sam/bam, and vcf.\r\n\r\nThis training lasts one day and is focused on practice. It consists of 3 parts with a large variety of exercises:\r\n\r\nIntroduction to Perl and its characteristics: Perl is a widely used programming language for data processing and task automation. We will introduce the main characteristics of Perl and discuss why it is particularly suited for biologists who want to manipulate files and generate command lines.\r\nPerl on the command line: we will show how to use Perl on the command line to perform common tasks, such as searching and replacing strings, merging files, and loop over lists of files.\r\nConcrete examples: we will present several concrete examples drawn from biology, such as extracting information from genomic sequence files, converting files between different formats, and generating command lines for data biology tools.\r\n \r\nThe session will take place in the room ‘salle de formation MIAT’ at INRAE center of Toulouse-Auzeville.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/onelineperl/",
            "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": [],
            "keywords": [
                "Perl Langage"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix",
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            "maxParticipants": 12,
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                    "name": "MIAT 0875",
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            "organisedByTeams": [
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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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            "updated_at": "2023-04-06T13:37:15.444074Z",
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/531/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 388,
            "name": "Analysis of shotgun metagenomic data",
            "shortName": "",
            "description": "This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform. This course is dedicated to the analysis of prokaryotic shotgun metagenomic data from Illumina and Pacbio HiFi sequencing technology. \r\n\r\nAfter an overview of metagenomics and the biases and limitations of analyses, we will look at the main steps involved in analysing metagenomic data and launch independent tools on the genobioinfo cluster.\r\nLearners will then test a workflow to automate processing on a test dataset (metagWGS ).\r\nOn the third day, learners will choose which analysis strategy to start with according to their experimental design and launch the first stage of metagWGS on their own data.\r\nBy the end of the course, trainees will be familiar with the scope, advantages and limitations of shotgun sequencing data analysis and will have started the analysis on their own data.\r\n\r\ncalendar\r\n \r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of several modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nFirst Day\r\nStart at 09:00 am\r\nTour de table\r\nIntroduction to metagenomics, Illumina and Pacbio data, analysis stages, analysis limits, etc.\r\nPresentation of some key tools for each stage\r\nPractical work on the main stages launched independently\r\nEnd at 17:00 pm\r\nSecond Day\r\nStart at 09:00 am\r\nIntroduction to the advantages and disadvantages of workflows and containers\r\nLaunch of the data cleansing stage\r\nLaunch of the rest of the workflow and analysis of the multiQC report\r\nEnd at 17:00 pm\r\nThird Day – BYOD\r\nStart at 09:00 am\r\nDefine the analysis strategy and launch the start of the analysis of your own data.\r\nEnd at 17:00 pm maximum",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/analysis-of-shotgun-metagenomic-data/",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Non-academic for non-academic: 1650€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic non-INRAE for academic but non-INRAE: 510 € + 20% taxes (TVA)",
                "INRAE for INRAE's staff: 450 € no VAT charged"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3174"
            ],
            "keywords": [
                "NGS Data Analysis",
                "Metagenomics"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix",
                "Cluster"
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            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/300/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [],
            "organisedByOrganisations": [
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                    "id": 37,
                    "name": "MIAT 0875",
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                    "name": "INRAE",
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                {
                    "id": 88,
                    "name": "BioinfOmics",
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