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Content-Type: application/json
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            "name": "Manipulating  & Visualizing Data with R",
            "shortName": "R - DataViz",
            "description": "Objectifs\r\n- Importer, structurer, transformer et exporter un tableau de données avec R\r\n- Générer des figures de qualité pour, par exemple, une publication scientifique\r\n\r\nProgramme\r\n- Introduction au tidyverse (metapackage pour manipuler, visualiser et analyser des données)\r\n- Import et export de tableaux de données (csv, excel, google sheet, etc.)\r\n- Manipulation de tableaux de données avec dplyr et tidyr (filtre, aggregation, jointure)\r\n- Manipulation de chaînes de caractères et de dates avec stringr et lubridate\r\n- Introduction aux concepts de visualisation de données\r\n- Apprendre à utiliser ggplot2 grâce à esquisse\r\n- Partager ses résultats avec Quarto",
            "homepage": "https://abims.sb-roscoff.fr/module/r_dataviz",
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        {
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            "name": "Summer School Multi-omics Data Analysis and Integration",
            "shortName": "",
            "description": "Researchers often have access to or generate multiple omics data (RNAseq, metabolomics, lipidomics, proteomics…) within a single study. Although each omics data is usually analyzed individually, combining complementary data can yield a better understanding of the mechanisms involved in biological processes. Several integrative approaches are now available to combine such data, coming essentially from two families of methods, namely multivariate statistical analyses and network-based approaches. During this summer school both methodologies will be covered, introducing RGCCA and mixOmics for multivariate analyses and WGCNA and SNF for network-based strategies. To get meaningful biological information, the interpretation of statistical results needs to be done contextualizing them in the available biological knowledge. To address this major step we need to be able to access and interrogate databases. We will harness this subject introducing semantic web and knowledge graphs in the context of metabolic networks.\r\n\r\nDuring the School, significant time will be devoted to hands-on and the program will be divided into three phases / topics:\r\n- Multivariate statistical analyses (Instructors: Arnaud Gloaguen & Jimmy Vandel)\r\n- Network-based approaches (Instructors: Morgane Térézol & Marie-Galadriel Brière)\r\n- Results contextualisation: an introduction to metabolic models, web semantic and knowledge graphs (Instructors: Jean-Clément Gallardo, Maxime Delmas & Marco Pagni)\r\n\r\nThe participants will work in groups and shortly present the application of what they have learned to their own project.",
            "homepage": "https://www.sib.swiss/training/course/20230903_MODAI",
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                "http://edamontology.org/topic_0089"
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            "keywords": [
                "Biological network inference and analysis",
                "Multivariate analyses",
                "Semantic web",
                "Knowledge representation"
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                    "name": "IFB - ELIXIR-FR",
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            "name": "Bioinformatique pour le traitement de données de séquençage (NGS) : analyse de transcriptome",
            "shortName": "",
            "description": "OBJECTIFS\r\n- Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit\r\n- Comprendre les résultats obtenus, les paramètres et leurs impacts sur les analyses\r\n- Savoir choisir et utiliser les principaux outils d'analyse\r\n- Être autonome pour utiliser un pipeline d'analyse\r\n- Savoir manipuler les fichiers de séquences : préparation et filtration\r\n- Savoir évaluer la qualité des données\r\n- Savoir analyser les résultats avec ou sans génome de référence\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\r\n- Notions du système linux et des lignes de commande\r\n- Niveau master \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Linux : commandes de base\r\n- Les données NGS : fichiers, manipulation de base, nettoyage\r\n- Mapping : principaux outils et pratique\r\n- Transcriptomique :\r\n. analyse de RNA-seq : expression différentielle des gènes / des ARNs (comptage et DESeq2) ; comparaison d'échantillons issus de conditions différentes\r\n. post-analyse : analyse GO, interrogation bases de connaissances (ex : KEGG), création de graphique (en R)\r\n. analyse couplée transcriptome / traductome",
            "homepage": "",
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            "keywords": [
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "accessConditions": "PUBLICS :\r\n- Biologistes, professionnels des sciences du vivant ayant besoin d'analyser des données de séquençage\r\n- Ingénieurs ou chercheurs en bioinformatique\r\n- Bioanalystes\r\n \r\nPRÉREQUIS\r\n- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...\r\n- Notions du système linux et des lignes de commande\r\n- Niveau master",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
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            "name": "SHORT-READ ALIGNMENT AND SMALL SIZE VARIANTS CALLING",
            "shortName": "",
            "description": "This training session, organized jointly with the Sigenae platform, is designed to introduce NGS data, in particular Illumina Solexa technologies with command line. You will discover the new sequence formats, the assembly formats and the known biases of these technologies. You will use mapping on reference genome software, polymorphisms detection with the GATK pipeline and alignment visualization software.\r\n\r\nThis training is focused on the practice. It consists of modules with a large variety of exercises:\r\n\r\nDay 1 (09:00 am to 12:30 am): Fastq format / Sequence quality. Read mapping.\r\nDay 1 (14:00 pm to 17:00 pm): SAM format. Visualisation.\r\nDay 2 (09:00 am to 17:00 am): Variant calling. VCF format. Variant annotation (SNPeff / SNPsift).\r\n \r\nThe session will take place in the room ‘salle de formation’ at INRAE center of Toulouse-Auzeville.\r\n\r\nPrerequisites: ability to use a Unix environment (see Unix training) and Cluster (see Cluster training).\r\n \r\nTool box: FastQC, BWA, Samtools, Picard tools, GATK, SnpSift / SnpEff, IGV.",
            "homepage": "https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/alignment-and-small-size-variants-calling/",
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            "costs": [
                "Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)",
                "Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)",
                "For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"
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                "http://edamontology.org/topic_0102",
                "http://edamontology.org/topic_2885"
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                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
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                    "name": "Genotoul-bioinfo",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=api"
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            "logo_url": "https://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/sigenae-text-black-1.png",
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        {
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            "name": "Molecular Phylogeny - Level 1",
            "shortName": "Phylogénie moléculaire - Niveau 1",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Savoir inférer un arbre phylogénétique et l'interpréter\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Savoir ce à quoi correspondent des séquences génétiques homologues\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en bioinformatique\r\n- Connaître les notions de base en statistiques (tests, lois probabilistes usuelles, méthodes simples d'estimation de paramètres)\r\n- Avoir des notions de programmation\r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Lignes de commandes Linux\r\n- Le format Newick\r\n- Dessin d'arbres\r\n- Alignements multiples et nettoyage\r\n- Modèles d'évolution\r\n- Choix de modèles\r\n- Définitions et propriétés des arbres\r\n- Méthodes de parcimonie\r\n- Méthodes de distance\r\n- Maximum de vraisemblance\r\n- Reconstruction phylogénétique Bayésienne\r\n- Bootstraps et autres supports de branches",
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                "1200 €"
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                "http://edamontology.org/topic_3293",
                "http://edamontology.org/topic_3299"
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=api"
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                    "name": "ATGC",
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            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120_0.png",
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                "Professional (continued)"
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/509/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 272,
            "name": "Molecular Phylogeny - Level 2",
            "shortName": "Phylogénie moléculaire - Niveau 2",
            "description": "OBJECTIF\r\n- Être capable de tester des hypothèses et d'ajuster des modèles permettant de comprendre l'évolution à l'échelle moléculaire\r\n\r\nPRÉREQUIS\r\n- Avoir déjà utilisé les logiciels de base en phylogénie moléculaire\r\n- Maîtriser les notions de base en statistiques (tests statistiques, principe du bootstrap, intervalles de confiances, etc.) et de probabilités (probabilités jointes / conditionnelles, théorème de Bayes, etc.)\r\n- Maîtriser un langage de programmation\r\n- Notions de phylogénie moléculaire\r\nAvoir suivi le stage \"Phylogénie moléculaire - formation de base\" ou niveau équivalent \r\n\r\nPROGRAMME\r\n- Phylogénétique et génétique des populations\r\n- Détection de sélection positive au sein de séquences codantes\r\n- Datation moléculaire : intégrer fossiles et molécules\r\n- Phylogénomique\r\n- Super-arbres et super-matrices, réconciliations d'arbres\r\n- Visualisation de l'information en phylogénie\r\n- Placement phylogénétique\r\n- Bases d'épidémiologie (modèles en compartiments, ODE, applications, etc)\r\n- Simulations selon une variété de modèles épidémiologiques\r\n- Phylodynamique : combiner épidémiologie et évolution",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced",
                "1200 €"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Phylogeny",
                "Selection Detection",
                "Phylogenomics"
            ],
            "prerequisites": [],
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            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
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                    "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": 7,
                    "name": "ATGC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://ressources.france-bioinformatique.fr/sites/default/files/ATGClogox120_0.png",
            "updated_at": "2023-01-24T10:49:17.913427Z",
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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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                    "id": 37,
                    "name": "MIAT - Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT%20-%20Math%C3%A9matiques%20et%20Informatique%20Appliqu%C3%A9es%20de%20Toulouse/?format=api"
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            ],
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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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                "Biologists"
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            ]
        },
        {
            "id": 378,
            "name": "Les langages de workflows pour une analyse bioinformatique reproductible / Workflow languages for reproducible bioinformatics analysis",
            "shortName": "WF4bioinfo",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec iPOP-UP (représenté par EDC) une formation sur les langages de workflows en bioinformatique à destination des bioinformaticien·ne·s et des bioanalystes. La formation abordera les fondamentaux et les fonctionnalités avancées des deux langages Snakemake et Nextflow. Ces outils sont en effet devenus indispensables pour assurer la reproductibilité et l’efficacité des analyses bioinformatiques. La formation sera structurée en deux séquences :\r\n- une journée commune qui abordera les grands principes des gestionnaires de workflow, en particulier dans le domaine de la bioinformatique et en lien avec les infrastructures de calcul de type cluster et cloud proposés au sein de l’IFB \r\n- une  journée de session pratique  avec 1 atelier snakemake et 1 atelier nextflow en parallèle au choix des participants. Nous proposons aux participants qui le souhaitent de travailler sur leur propre workflow dans une approche “Bring your own script” avec l’aide de l’équipe pédagogique.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=29",
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            "costs": [],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0769"
            ],
            "keywords": [
                "FAIR",
                "Reproducibility",
                "Nextflow",
                "Snakemake"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
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            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 20,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/116/?format=api",
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                    "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": 38,
                    "name": "PB-IBENS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/PB-IBENS/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/1/core_admin/logocompact/300x300/1654772049/IFB-HAUT-COULEUR-PETIT.png",
            "updated_at": "2024-03-26T16:42:31.487108Z",
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                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/664/?format=api"
            ]
        },
        {
            "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_3930",
                "http://edamontology.org/topic_3948"
            ],
            "keywords": [
                "Protein structures",
                "Immune repertoire analysis",
                "Monoclonal antibody",
                "Immunology"
            ],
            "prerequisites": [],
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            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": 10,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/339/?format=api"
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            "updated_at": "2022-06-02T11:50:50.812642Z",
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            "audienceRoles": [
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                "Biologists",
                "Bioinformaticians"
            ],
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            ]
        },
        {
            "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": [
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            ],
            "keywords": [
                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux/Unix"
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            "openTo": "Everyone",
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            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/642/?format=api"
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                {
                    "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"
                }
            ],
            "logo_url": "http://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png",
            "updated_at": "2025-12-01T11:55:51.057828Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
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            "audienceRoles": [
                "Life scientists"
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            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 142,
                    "name": "Introduction to python",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20python/?format=api"
                }
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            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/635/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/718/?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": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0605",
                "http://edamontology.org/topic_3474"
            ],
            "keywords": [
                "Text mining"
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            "prerequisites": [
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                    "name": "BioinfOmics",
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                    "name": "INRAE",
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            "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,
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        },
        {
            "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",
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        {
            "id": 384,
            "name": "EBAII - Ecole de Bioinformatique niveau intermédiaire",
            "shortName": "EBAII N2",
            "description": "Objectifs: L’école s’articulera autour de trois ateliers thématiques en session parallèle (RNA-seq, ChIP-seq, variants DNA-seq), et abordera la visualisation et l’intégration des données. \r\n\r\nEnvironnement de travail: L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation de commandes en ligne (terminal Linux) et du langage R. \r\n\r\nPrérequis: Les candidats doivent avoir acquis les compétences enseignées durant l’école de niveau débutant: un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3391",
                "http://edamontology.org/topic_3366",
                "http://edamontology.org/topic_0092",
                "http://edamontology.org/topic_3168",
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Biostatistics",
                "Sequence analysis",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
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            "prerequisites": [],
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            "accessConditions": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS)  avec un niveau de base en ligne de commande, R, et (au choix) RNA-seq, ChIP-seq ou variants DNA-seq.",
            "maxParticipants": null,
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        {
            "id": 396,
            "name": "Metagenomics and Metatranscriptomics initiation",
            "shortName": "Metagenomics",
            "description": "Présentation de la formation\r\nA la demande du laboratoire d'Ecologie Microbienne de Lyon, l'équipe Formation de l'IFB organise une session de formation de deux jours sous Galaxy pour l'analyse de données de métagénomique et métatranscriptomique.\r\n\r\nObjectifs pédagogiques\r\nA la fin de cette formation, les participants auront \r\n\r\n- acquis des connaissances théoriques et pratiques sur les méthodes et objectifs d'une analyse en métagénomique et métatranscriptomique\r\n\r\n - réalisé une analyse de données de données métataxonomique, métagénomique shotgun et métatranscriptomique sous l'environnement Galaxy et sur des données fournies par l'équipe pédagogique\r\n\r\n- choisi et initié une analyse sur un jeu de données de leur choix en bénéficiant de l'encadrement de l'équipe pédagogique (Bring Your Own Data sessions)",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=40",
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                    "name": "IFB Core",
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        {
            "id": 392,
            "name": "Introduction au language R / Introduction to R langage",
            "shortName": "Introduction to R langage",
            "description": "Objectifs pédagogiques :\r\nÀ l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du langage R et ses principes. Ils seront capables de les appliquer pour effectuer des calculs ou des représentations graphiques simples. Ils seront de plus autonomes pour manipuler leurs tableaux de données.\r\nAttention : ce module n’est ni un module de statistique, ni un module d’analyse statistique des données.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Structures et manipulation de données\r\n* Principaux éléments du langage de programmation (boucle, fonctions…)\r\n* Différentes représentations graphiques de données/résultats (plot, histogramme, boxplot)",
            "homepage": "https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html",
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                "R Language"
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            "logo_url": "https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png",
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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;"
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            "topics": [
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            "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/",
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            "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/",
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                    "name": "University Paris-Saclay",
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            "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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        {
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            "name": "Diplôme Universitaire en Bioinformatique Intégrative / University Diploma in Integrative Bioinformatics",
            "shortName": "DUBii",
            "description": "La bioinformatique est devenue une compétence incontournable pour l'analyse de données de natures diverses : génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, structures macromoléculaires, réseaux d'interactions. L'appropriation par les biologistes des méthodes et des outils de biostatistique et bioinformatique intégrative est un enjeu majeur pour la montée en compétence des équipes de recherche et des plateformes de service.\r\n\r\nL'université de Paris propose en partenariat avec l'Institut Français de Bioinformatique (IFB) la troisième édition du Diplôme Universitaire en Bioinformatique intégrative (DUBii). Cette formation s’adresse en priorité à des biologistes ou à des médecins souhaitant évoluer en compétences ou envisager une reconversion professionnelle et ayant déjà acquis des compétences (formation courte, autoapprentissage, expérience de terrain) en informatique ou bioinformatique / biostatistique (environnement Unix, Python ou R ou autre langage de programmation). \r\n\r\nLe DUBii fournira une formation théorique et pratique, complétée par une période d'immersion de 20 jours sur l'une des plateformes régionales de l'IFB, qui mobilisera, dans le cadre d'un projet tutoré, l'ensemble des méthodes et outils appris durant les cours pour réaliser un projet personnel de bioinformatique intégrative. Ce projet combinera des données propres à chaque participant produites dans son laboratoire (principe BYOD : “Bring Your Own Data”) ou collectées à partir de bases de données publiques. \r\n\r\n Cette formation se déroulera pendant 8 semaines réparties entre :\r\nLes cours : 4 semaines à raison de 4 jours/semaine en présentiel (96h)\r\nLe projet tutoré : 20 jours sur l'une des plateformes bioinformatique de l'IFB",
            "homepage": "https://odf.u-paris.fr/fr/offre-de-formation/diplome-d-universite-1/sciences-technologies-sante-STS/du-bioinformatique-integrative-dubii-DUSBIIN_118.html#programContent26c9751a-f434-491d-abe2-1151370851dc-1",
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        {
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            "name": "Genopole Autumn School",
            "shortName": "",
            "description": "Cette formation est dédiée aux chercheurs, ingénieurs et doctorants et dispensée en anglais par des experts internationaux de la génomique.\r\nLes points forts de la formation :\r\n\r\n    Des sessions de formation pratiques aux outils d’analyse génomique\r\n    Des experts des grands centres nationaux et internationaux (Université d’Evry – Paris-Saclay, Inrae, CEA, CNRS, Université du Luxembourg, EMBL-EBI)\r\n    Format résidentiel tout inclus dans un cadre accueillant et propice au networking\r\n    Effectif limité à 15 participants pour une qualité optimale des sessions pratiques\r\n    Formation éligible à la prise en charge employeurs ou OPCO",
            "homepage": "",
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            "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",
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                "Basic knowledge of R",
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            "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",
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                    "name": "CNRS formation entreprise",
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                    "name": "CNRS formation entreprises",
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