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            "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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            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils d’analyse de données métatranscriptomiques dans le but de comprendre les fonctions d’une communauté microbienne. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes  en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à la métatranscriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- assigner des taxons à des données de métatranscriptomiques,\r\n- extraire des informations fonctionnelles au sein de données de métatranscriptomiques,\r\n- combiner informations taxonomiques et fonctionnelles pour faciliter la compréhension des fonctions d’une communauté microbienne",
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            "maxParticipants": null,
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            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Choose the best approach to analyze metatranscriptomics data\r\n- Understand the functional microbiome characterization using metatranscriptomic results\r\n- Understand where metatranscriptomics fits in ‘multi-omic’ analysis of microbiomes\r\n- Visualise a community structure",
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            "description": "L’objectif 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",
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                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
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                {
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                    "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,
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        {
            "id": 366,
            "name": "Initiation à l’utilisation de la plateforme de bio-analyse Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif est de se familiariser avec l’interface utilisateur de Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à Galaxy, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- Importer des données\r\n- Identifier des outils\r\n- Faire une analyse\r\n- Gérer un historique\r\n- Créer un workflow",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)",
            "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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                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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            "organisedByTeams": [
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                    "name": "AuBi",
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                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)",
                "Undergraduate"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
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            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 126,
                    "name": "Galaxy 101 for everyone",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Galaxy%20101%20for%20everyone/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Assess short reads FASTQ quality using FASTQE 🧬😎 and FastQC\r\n- Assess long reads FASTQ quality using Nanoplot and PycoQC\r\n- Perform quality correction with Cutadapt (short reads)\r\n-  Summarise quality metrics MultiQC\r\n- Process single-end and paired-end data\r\n- Define what mapping is\r\n- Perform mapping of reads on a reference genome\r\n- Evaluate the mapping output",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
            "hoursTotal": 3,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/592/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 367,
            "name": "Introduction à l'analyse de données de séquençage avec contrôle qualité et alignement sur un génome de référence avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes communes à toutes les analyses de données de séquençage : le contrôle qualité des données et l’alignement sur un génome de référence. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction aux données de séquençage, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de séquençage,\r\n- améliorer la qualité de données de séquençage\r\n- aligner des données sur un génome de référence",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091",
                "http://edamontology.org/topic_0102"
            ],
            "keywords": [
                "Quality Control",
                "Galaxy",
                "Mapping"
            ],
            "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"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
                },
                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 87,
                    "name": "AuBi",
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                {
                    "id": 96,
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                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 31,
                    "name": "AuBi",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=api"
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            "logo_url": "https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175",
            "updated_at": "2024-02-08T11:22:59.733596Z",
            "audienceTypes": [
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                "Professional (initial)",
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Researchers",
                "Life scientists",
                "Biologists"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [
                {
                    "id": 128,
                    "name": "Mapping with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Mapping%20with%20Galaxy/?format=api"
                },
                {
                    "id": 127,
                    "name": "Quality Control with Galaxy",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Quality%20Control%20with%20Galaxy/?format=api"
                }
            ],
            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Assess short reads FASTQ quality using FASTQE 🧬😎 and FastQC\r\n- Assess long reads FASTQ quality using Nanoplot and PycoQC\r\n- Perform quality correction with Cutadapt (short reads)\r\n-  Summarise quality metrics MultiQC\r\n- Process single-end and paired-end data\r\n- Define what mapping is\r\n- Perform mapping of reads on a reference genome\r\n- Evaluate the mapping output",
            "hoursPresentations": 1,
            "hoursHandsOn": 2,
            "hoursTotal": 3,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/593/?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": [
                {
                    "id": 1,
                    "name": "CNRS - IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByOrganisations": [
                {
                    "id": 4,
                    "name": "IFB",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB/?format=api"
                }
            ],
            "organisedByTeams": [
                {
                    "id": 29,
                    "name": "IFB Core",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "https://drive.google.com/file/d/1a_fuOgqOU812GRJLApGMofJ87WTlxDI0/view?usp=sharing",
            "updated_at": "2024-12-03T15:46:48.157120Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [
                "Life scientists",
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                "Bioinformaticians"
            ],
            "difficultyLevel": "Novice",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "A la fin de cette formation les participants :\r\n- auront acquis un socle de connaissances générales  en bioinformatique intégrative, \r\n- auront mis en oeuvre une analyse intégrative depuis la préparation des données jusqu’à l’analyse critique de résultats sur un/des jeux de données proposés lors de la formation,\r\n- auront contribué à constituer du matériel pédagogique partagé sur le sujet.",
            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
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            "personalised": false,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/489/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/505/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 373,
            "name": "Introduction à la segmentation des nucléoles et extraction de caractéristiques avec Galaxy",
            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes à l’analyse d’images. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’analyse d’images, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- télécharger des images depuis  un répertoire d’images publiques,- segmenter une image\r\n- extraire les caractéristiques des images",
            "homepage": "",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free to academics"
            ],
            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_3383",
                "http://edamontology.org/topic_3382"
            ],
            "keywords": [
                "Galaxy"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy",
            "maxParticipants": null,
            "contacts": [
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            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les premières étapes à l’analyse d’images. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main des ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’analyse d’images, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- extraire des métadonnées d’une image,\r\n- convertir, filtrer et segmenter une image",
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                "http://edamontology.org/topic_3383",
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            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils d’analyse de données de métagénomiques pour caractériser et visualiser des communautés microbiennes. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à la métagénomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- assigner des taxons à des données de métagénomiques,\r\n- visualiser une communauté microbienne à partir d’assignations taxonomiques",
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            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Explain what taxonomic assignment is\r\n- Explain how taxonomic assignment works\r\n- Apply Kraken and MetaPhlAn to assign taxonomic labels\r\n- Apply Krona and Pavian to visualize results of assignment and understand the output\r\n- Identify taxonomic classification tool that fits best depending on their data",
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            "shortName": "",
            "description": "L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils pour analyses de données de métabarcoding 16S. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction au métabarcoding 16S, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité de données de métabarcoding ,\r\n- analyser et visualiser une communauté microbienne à partir de données de métabarcoding 16S",
            "homepage": "",
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            "sponsoredBy": [
                {
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                {
                    "id": 16,
                    "name": "Université Clermont Auvergne",
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                    "name": "16S Microbial Analysis with mothur",
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            "learningOutcomes": "At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Analyze of 16S rRNA sequencing data using the mothur toolsuite in Galaxy\r\n- Using a mock community to assess the error rate of your sequencing experiment\r\n- Visualize sample diversity using Krona and Phinch",
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        {
            "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,
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                "http://edamontology.org/topic_0219",
                "http://edamontology.org/topic_3571"
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            "keywords": [
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            ],
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            "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.",
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        {
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            "name": "WAVES Training 2019",
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            "description": "Bilille and ATGC organize a workshop to train users to WAVES, a Web Application for Versatile Enhanced Bioinformatic Services.",
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            "name": "Principes FAIR dans un projet de bioinformatique",
            "shortName": "FAIR bioinfo",
            "description": "L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC) une formation à destination des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant mettre en oeuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) dans leurs projets d’analyse et de développement. Les concepts FAIR, initialement définis dans le contexte d’ouverture des données de la recherche, seront ici adaptés pour cadrer avec un projet type de développement et/ou analyse bioinformatique/biostatistique. Ainsi, la formation n’abordera pas les aspects “FAIR” spécifiques aux données mais introduira plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses.",
            "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-bioinfo-training/",
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                "http://edamontology.org/topic_0769"
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                "Computing Environments",
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            "learningOutcomes": "A la fin de cette formation, les participants pourront mettre en oeuvre les principes de la science reproductible : encapsuler un environnement de travail, concevoir et exécuter des workflows, gérer des versions de code, passer à l’échelle sur un cluster de calcul, gérer des environnements logiciels et assurer la traçabilité de leur analyse à l’aide de Notebooks.",
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            "name": "Principes FAIR pour la gestion des données de recherche en sciences de la vie",
            "shortName": "FAIR data",
            "description": "Présentation et application des principes FAIR de gestion des données dans un projet bioinformatique.\r\nL’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins impliqués dans des projets d’analyse bioinformatique de jeux de données omiques et souhaitant mettre en œuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) tout au long du déroulement du projet. La formation abordera les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présentera sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées par l’IFB pour gérer les données d’un projet de recherche.",
            "homepage": "https://ifb-elixirfr.github.io/IFB-FAIR-data-training/",
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                "http://edamontology.org/topic_3571",
                "http://edamontology.org/topic_0219"
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        {
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            "name": "EBAII - Ecole de Bioinformatique niveau débutant",
            "shortName": "EBAII",
            "description": "Description : La formation EBAII IFB Aviesan de niveau 1 propose une expérience d'apprentissage intensive conçue pour les biologistes, qu'ils soient ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs ou praticiens, qui sont confrontés à l'analyse de données NGS (Next-Generation Sequencing) mais qui ne disposent pas encore des compétences bioinformatiques nécessaires, ou qui cherchent à renforcer leurs compétences existantes.\r\n\r\nContenu : Cette formation est structurée autour d'une combinaison de sessions théoriques et d'ateliers pratiques. Les participants auront l'occasion d'explorer diverses thématiques, notamment le traitement de données de variants, ChIP-Seq, Bulk RNA-Seq, et Single-Cell RNA-Seq. De plus, ils recevront une introduction aux technologies \"long reads\".\r\n\r\nObjectifs généraux:\r\nAcquérir une compréhension approfondie des concepts liés à l'analyse de données NGS.\r\nMaîtriser les outils informatiques nécessaires pour effectuer ces analyses.\r\nInterpréter les résultats des analyses de données NGS.",
            "homepage": "https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=28",
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            "keywords": [
                "Biostatistics",
                "Sequence analysis",
                "NGS Sequencing Data Analysis"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "La formation s’adresse à des biologistes directement impliqués dans des projets “Next Generation Sequencing” (NGS). \r\nAucune connaissance préalable des environnements Linux ou R n’est requise, mais il sera demandé aux participants de suivre une autoformation en ligne en amont, pour faciliter la prise en main de ces langages. La formation approfondira progressivement l’usage de ces environnements au fil des sessions thématiques.",
            "maxParticipants": null,
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                },
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                    "name": "Inserm",
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                    "name": "ABiMS",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ABiMS/?format=api"
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            "logo_url": "https://www.sb-roscoff.fr/sites/www.sb-roscoff.fr/files/styles/large/public/images/station-biologique-roscoff-roscoff-4404.jpg",
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        {
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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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            "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": [
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                    "name": "CNRS formation entreprise",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api"
                }
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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": "CBiB",
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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)"
            ],
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                "Biologists",
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            ],
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            "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...)",
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            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/650/?format=api",
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/653/?format=api"
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        },
        {
            "id": 393,
            "name": "Pandas : gérer, analyser, visualiser vos données efficacement",
            "shortName": "",
            "description": "Les objectifs de cette formation sont :\r\n- Importer, exporter, gérer, analyser des données tabulaires\r\n- Calculer des données dérivées\r\n- Combiner et interroger des données complexes\r\n- Calculer des statistiques descriptives des données\r\n- Visualiser et synthétiser les données sous formes graphiques",
            "homepage": "https://cnrsformation.cnrs.fr/python-et-module-pandas-pour-gerer-et-analyser-donnees?mc=Pandas",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Priced"
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            "topics": [
                "http://edamontology.org/topic_0091"
            ],
            "keywords": [
                "Python Language"
            ],
            "prerequisites": [
                "Linux - Basic Knowledge"
            ],
            "openTo": "Everyone",
            "accessConditions": "- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire, organisation des données\r\n- Connaissance de base de la programmation en Python (activité régulière d'écriture de scripts en Python)\r\n- Maitrise d'un environnement de développement ou éditeur de programmes/scripts",
            "maxParticipants": 12,
            "contacts": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/528/?format=api"
            ],
            "elixirPlatforms": [],
            "communities": [],
            "sponsoredBy": [
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                    "name": "CNRS formation entreprise",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=api"
                }
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            "organisedByTeams": [
                {
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                    "name": "ATGC",
                    "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/ATGC/?format=api"
                }
            ],
            "logo_url": "http://www.atgc-montpellier.fr/pictures/ATGClogo.svg",
            "updated_at": "2025-02-11T08:32:41.454179Z",
            "audienceTypes": [
                "Professional (continued)"
            ],
            "audienceRoles": [],
            "difficultyLevel": "",
            "trainingMaterials": [],
            "learningOutcomes": "Jour 1\r\nMatin :\r\n- Initiation Pandas, structures de données Series et DataFrame, chargement de données à partir de fichiers de données tabulaires\r\nAprès-midi :\r\n- Requêtes et outils de sélection\r\n\r\nJour 2\r\nMatin :\r\n- Fusion, concaténation, jointure de tables, regroupement de sous-ensembles\r\nAprès-midi :\r\n- Indexation simple et multiple, réindexation, export et sauvegarde\r\n\r\nJour 3\r\nMatin :\r\n- Visualisation et réalisation de graphiques\r\nAprès-midi :\r\n- Analyse de données des participants",
            "hoursPresentations": null,
            "hoursHandsOn": null,
            "hoursTotal": 21,
            "personalised": null,
            "event_set": [
                "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/702/?format=api"
            ]
        },
        {
            "id": 261,
            "name": "COURS PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN PYTHON",
            "shortName": "",
            "description": "The ever growing usage of high throughput technologies in Biology is revolutionizing the life sciences and profoundly changing its practices. Scripting languages are used on a daily basis in life science labs in order to mine huge data sets produced by high-throughput devices. This two-week course will give participants basic knowledge in python and state-of-the-art machine learning methods to analyze their own data sets.\nDescription:\nThis course is intended for PhD students, engineers and research scientists willing to acquire knowledge in scientific programming. Throughout the course, we will use Python language to lead participants from the basics of computer programming to more advanced techniques such as practical machine learning techniques.\n",
            "homepage": "https://www.pasteur.fr/fr/programmation-scientifique-python",
            "is_draft": false,
            "costs": [
                "Free"
            ],
            "topics": [],
            "keywords": [
                "Toolkit",
                "Tool integration",
                "Workflow development",
                "Parallelization",
                "Développements technologiques de l‘Information et de la Communication"
            ],
            "prerequisites": [],
            "openTo": "Internal personnel",
            "accessConditions": "",
            "maxParticipants": null,
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            "sponsoredBy": [
                {
                    "id": 12,
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