{"count":388,"next":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=json&limit=20&offset=380&ordering=-audienceRoles","previous":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=json&limit=20&offset=340&ordering=-audienceRoles","results":[{"id":405,"name":"Annotation et comparaison de génomes bactériens","shortName":"Annotation et comparaison de génomes bactériens","description":"Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour annoter automatiquement et comparer un jeu de données de génomes bactériens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données publiques. Évaluer la qualité et annoter automatiquement un jeu de données. Savoir mettre en oeuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme :\r\n\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n        Téléchargement de données publiques\r\n        Evaluation de la qualité d’un jeu de données\r\n\r\n* Principes et mise en œuvre d’une annotation automatique d’un génome bactérien\r\n\r\n * Caractérisation de la diversité génomique\r\n\r\n * Construction de pangénomes\r\n\r\n * Analyse des résultats :\r\n        Résultats et métriques d’un pangénome\r\n        Notions élémentaires de phylogénomique\r\n        Visualisation et interprétation des résultats\r\n\r\n * Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep, Quast, Bakta et PPanGGOLiN sous Galaxy.","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3299","http://edamontology.org/topic_0797","http://edamontology.org/topic_0622"],"keywords":["Genome annotation","Comparative genomics"],"prerequisites":[],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":10,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":82,"name":"INRAE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=json"},{"id":88,"name":"BioinfOmics","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":10,"name":"MIGALE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=json"}],"logo_url":"https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png","updated_at":"2026-02-12T10:45:53.661422Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour annoter automatiquement et comparer un jeu de données de génomes bactériens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données publiques. Évaluer la qualité et annoter automatiquement un jeu de données. Savoir mettre en oeuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.","hoursPresentations":6,"hoursHandsOn":6,"hoursTotal":12,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/791/?format=json"]},{"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=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[{"id":6,"name":"CNRS formation entreprise","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20formation%20entreprise/?format=json"}],"organisedByOrganisations":[{"id":1,"name":"CNRS formation entreprises","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS%20formation%20entreprises/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":6,"name":"CBiB","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/CBiB/?format=json"}],"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=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/653/?format=json"]},{"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_3170","http://edamontology.org/topic_0203","http://edamontology.org/topic_3308"],"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=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":82,"name":"INRAE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=json"},{"id":88,"name":"BioinfOmics","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":10,"name":"MIGALE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=json"}],"logo_url":"https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png","updated_at":"2024-01-18T14:50:06.093352Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"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":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/786/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/587/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/695/?format=json"]},{"id":359,"name":"Comparaison de génomes microbiens","shortName":"Comparaison de génomes microbiens","description":"Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n   o Notion de core et pan-génome\r\n   o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n   o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3299","http://edamontology.org/topic_0622"],"keywords":["Comparative genomics"],"prerequisites":[],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":10,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":82,"name":"INRAE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=json"},{"id":88,"name":"BioinfOmics","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":10,"name":"MIGALE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=json"}],"logo_url":"https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png","updated_at":"2024-01-18T14:13:49.810934Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. \r\nConstruire et évaluer la qualité d’un jeu de données. \r\nSavoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.","hoursPresentations":3,"hoursHandsOn":3,"hoursTotal":6,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/584/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/696/?format=json"]},{"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":"https://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"],"keywords":[],"prerequisites":["Linux/Unix"],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":12,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/338/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"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=json"}],"organisedByTeams":[{"id":22,"name":"Genotoul-bioinfo","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=json"}],"logo_url":"https://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png","updated_at":"2025-12-09T10:31:46.651968Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":146,"name":"Processing large files with sed awk  - Genotoul-bioinfo","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Processing%20large%20files%20with%20sed%20awk%20%20-%20Genotoul-bioinfo/?format=json"}],"learningOutcomes":"","hoursPresentations":null,"hoursHandsOn":null,"hoursTotal":null,"personalised":false,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/478/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/479/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/611/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/631/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/669/?format=json"]},{"id":316,"name":"IMGT® standards, databases, tools and web resources","shortName":"IMGT workshop","description":"Presentation of IMGT® patterns and resources for the study of genes, expressed repertoires and three-dimensional structures of immunoglobulins (antibodies) and T cell receptors.","homepage":"https://www.imgt.org/","is_draft":false,"costs":[],"topics":["http://edamontology.org/topic_3948","http://edamontology.org/topic_3930"],"keywords":["Protein structures","Immune repertoire analysis","Monoclonal antibody","Immunology"],"prerequisites":[],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":10,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/339/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[],"organisedByTeams":[],"logo_url":null,"updated_at":"2022-06-02T11:50:50.812642Z","audienceTypes":[],"audienceRoles":["Researchers","Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"","hoursPresentations":null,"hoursHandsOn":null,"hoursTotal":6,"personalised":true,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/485/?format=json"]},{"id":319,"name":"Exploration de la Diversité Taxonomique  des Ecosystèmes par Metabarcoding","shortName":"","description":"En matière de prospectives scientifiques, l’INSU OA, le CNRS et l’IRD ambitionnent de caractériser la biodiversité environnementale afin d’étudier l’impact du changement global sur les milieux et de l’anthropisation de la planète. Ces enjeux nécessitent l’acquisition de connaissances sur la biodiversité pour répondre aux grands défis planétaires (e.g. modéliser, anticiper, prévenir les catastrophes écologiques), aux objectifs de développement durable, et contribuer aux grandes transitions de la société dans un contexte de changement climatique.\r\n\r\nLe metabarcoding est aujourd’hui une des approches incontournable dans la description des écosystèmes pour répondre à ces enjeux scientifiques; elle offre une caractérisation exhaustive de la diversité taxonomique (composition en espèces et abondances) d’un écosystème via le séquençage massif de marqueurs d’intérêts (e.g. ARN ribosomaux 16S, 18S, gène COX, …) et le post-traitement bio-informatique des données générées.\r\n\r\nL’Action Nationale de Formation CNRS-INSU MetaBioDiv, portée par l’Institut Méditerranéen d’Océanologie (Armougom F., MIO) et la Délégation Régionale Côte d’Azur CNRS (DR20, Pierrette Finsac), propose à la communauté scientifique une formation sur la caractérisation de la biodiversité taxonomique d’écosystèmes (procaryotes et micro-eucaryotes) par le prisme du séquençage haut-débit Illumina (Miseq) et du traitement bio-informatique associé (outils R sous Rstudio).","homepage":"https://anfmetabiodiv.mio.osupytheas.fr","is_draft":false,"costs":[],"topics":[],"keywords":[],"prerequisites":[],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":null,"contacts":[],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[],"organisedByTeams":[],"logo_url":null,"updated_at":"2022-06-22T13:18:40.590388Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"","hoursPresentations":null,"hoursHandsOn":null,"hoursTotal":null,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/488/?format=json"]},{"id":377,"name":"RNASEQ ALIGNMENT, QUANTIFICATION AND TRANSCRIPT DISCOVERY WITH STATISTICS","shortName":"RNASeq bioinfo / biostat","description":"The Toulouse Genotoul bioinformatics platform, in collaboration with the Genotoul Biostatistics platform, and the MIAT unit, organize a 3,5 days long training course for bio-informaticians and biologists aiming at learning sequence analysis. It focuses on (protein coding) gene expression analysis using reads produced by ‘RNA-Seq’. This training session is designed to introduce sequences from ‘NGS’ (Next Generation Sequencing), particularly Illumina platforms (HiSeq). You will discover the standards file formats, learn about the usual biases of this type of data and run different kinds of analyses, such as spliced alignment on a reference genome, novel gene and transcript discovery, expression quantification of coding genes and transcripts. Finally you will be able to extract the differentially expressed genes.","homepage":"https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/rnaseq-alignment-transcripts-assemblies-statistics/","is_draft":false,"costs":["Non-academic: 550€ + 20% taxes (TVA)","Academic but non-INRAE: 170 € + 20% taxes (TVA)","For INRAE's staff: 150 € no VAT charged;"],"topics":["http://edamontology.org/topic_0203","http://edamontology.org/topic_3308"],"keywords":["NGS Data Analysis","Expression"],"prerequisites":["Linux/Unix","Cluster","Langage R de base"],"openTo":"Everyone","accessConditions":"Register on the training page : https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/training-2/training/","maxParticipants":12,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/642/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/739/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/300/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":15,"name":"MIAT","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/MIAT/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":33,"name":"Genotoul-biostat","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-biostat/?format=json"},{"id":22,"name":"Genotoul-bioinfo","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=json"}],"logo_url":"https://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png","updated_at":"2025-12-09T09:40:46.927545Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Life scientists","Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"Intermediate","trainingMaterials":[{"id":136,"name":"Training RNASeq - biostat part - Genotoul-bioinfo","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Training%20RNASeq%20-%20biostat%20part%20-%20Genotoul-bioinfo/?format=json"},{"id":135,"name":"Training RNASeq - bioinfo part - Genotoul-bioinfo","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Training%20RNASeq%20-%20bioinfo%20part%20-%20Genotoul-bioinfo/?format=json"}],"learningOutcomes":"","hoursPresentations":null,"hoursHandsOn":null,"hoursTotal":21,"personalised":false,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/754/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/612/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/721/?format=json"]},{"id":359,"name":"Comparaison de génomes microbiens","shortName":"Comparaison de génomes microbiens","description":"Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. Construire et évaluer la qualité d’un jeu de données. Savoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.\r\n\r\nProgramme\r\n* Construction d’un jeu de données :\r\n* Téléchargement de données publiques\r\n* Evaluation de la qualité\r\n* Caractérisation de la diversité génomique\r\n* Stratégies de comparaison :\r\n* Construction de famille de protéines\r\n* Alignement de génomes complets\r\n* Analyse des résultats :\r\n   o Notion de core et pan-génome\r\n   o Notions élémentaires de phylogénomique\r\n   o Visualisation et interprétation des résultats\r\n* Mise en pratique sur un jeu de données bactériens, utilisation des logiciels dRep et Roary sous Galaxy.","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3299","http://edamontology.org/topic_0622"],"keywords":["Comparative genomics"],"prerequisites":[],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":10,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":82,"name":"INRAE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=json"},{"id":88,"name":"BioinfOmics","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":10,"name":"MIGALE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=json"}],"logo_url":"https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png","updated_at":"2024-01-18T14:13:49.810934Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Connaître les concepts et les principales méthodes bioinformatiques pour comparer un jeu de données de génomes microbiens. \r\nConstruire et évaluer la qualité d’un jeu de données. \r\nSavoir mettre en œuvre une comparaison de génomes et en interpréter les résultats.","hoursPresentations":3,"hoursHandsOn":3,"hoursTotal":6,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/584/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/696/?format=json"]},{"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":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[{"id":1,"name":"CNRS - IFB","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=json"},{"id":16,"name":"Université Clermont Auvergne","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=json"}],"organisedByOrganisations":[{"id":87,"name":"AuBi","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=json"},{"id":96,"name":"Mésocentre Clermont-Auvergne","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":31,"name":"AuBi","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=json"}],"logo_url":"https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175","updated_at":"2024-02-08T11:28:41.024508Z","audienceTypes":["Undergraduate","Graduate","Professional (initial)","Professional (continued)"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":134,"name":"Nucleoli segmentation and feature extraction using CellProfiler","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Nucleoli%20segmentation%20and%20feature%20extraction%20using%20CellProfiler/?format=json"}],"learningOutcomes":"At the end, learners would be able to:\r\n- How to download images from a public image repository.\r\n- How to segment cell nuclei using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to segment cell nucleoli using CellProfiler in Galaxy.\r\n- How to extract features for images, nuclei and nucleoli.","hoursPresentations":1,"hoursHandsOn":2,"hoursTotal":3,"personalised":null,"event_set":[]},{"id":360,"name":"Modélisation in silico de structures 3D de protéines. Prédiction de mutations, de fixation de ligands","shortName":"Modélisation de structures 3D de protéines","description":"Objectifs pédagogiques\r\nA l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.\r\n\r\nProgramme\r\nVisualiser :\r\n* Maîtriser les bases de la visualisation des protéines en 3D avec PyMOL.\r\nComprendre :\r\n* Analyser des structures 3D de protéines (RX ou RMN).\r\n* Identifier des homologues avec HHpred.\r\n* Modéliser par prédiction sa protéine d’intérêt avec Alphafold2.\r\nPrédire :\r\n* Savoir calculer des meilleures poses de ligands avec Autodock.\r\n* Prédir et modéliser les mutations in silico.\r\n\r\n- Points forts et limites des différents outils\r\n- ️“hand- on tutorials”\r\n- Plus une session dédiée : «bring your own protein»","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_1317"],"keywords":["Protein structures","2D/3D","Protein/protein interaction modelisation"],"prerequisites":[],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":10,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":82,"name":"INRAE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=json"},{"id":88,"name":"BioinfOmics","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=json"}],"organisedByTeams":[],"logo_url":"https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png","updated_at":"2024-01-18T14:36:41.185563Z","audienceTypes":["Professional (initial)"],"audienceRoles":["Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"A l’issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales fonctionnalités du logiciel PyMOL. Ils seront capables de les appliquer pour visualiser leur système biologique d’intérêt, et d’effectuer des commandes basiques d’identification de poches catalytiques, de profilage de surface électrostatique, et de mutations d’acides aminés.\r\n\r\nAussi, ils connaîtront les bases et les outils de bioinformatique structurale et seront autonomes pour effectuer des modèles de protéines par prédiction (Alphafold2), calculer les meilleures poses de fixation de leur(s) ligand(s) (Autodock4) et reconstruire l’éventuel assemblage biologique.\r\n\r\nBonus : Ils s’approprieront ces outils avec une demi-journée dédiée à la modélisation de leur système d’étude : protéines, interactions protéines/ADN, arrimage de ligand, etc.","hoursPresentations":4,"hoursHandsOn":8,"hoursTotal":12,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/585/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/699/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/783/?format=json"]},{"id":363,"name":"Introduction au text-mining avec AlvisNLP","shortName":"Introduction to text-mining with AlvisNLP","description":"Objectifs pédagogiques\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées\r\n\r\nProgramme\r\n* Présentation du text-mining et de la Reconnaissance des Entités Nommées (REN)\r\n* Travaux Pratiques sur des techniques de REN en utilisant AlvisNLP\r\n* Projection de lexiques\r\n* Application de patrons\r\n* Apprentissage automatique","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3474","http://edamontology.org/topic_0605"],"keywords":["Text mining"],"prerequisites":["Linux - Basic Knowledge"],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":10,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":82,"name":"INRAE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=json"},{"id":88,"name":"BioinfOmics","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":10,"name":"MIGALE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=json"}],"logo_url":"https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png","updated_at":"2024-01-18T14:56:19.822106Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Life scientists","Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Cette formation est dédiée à l’analyse de données textuelles (text-mining). L’objectif est l’acquisition des principales techniques pour la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) à partir de textes. Les entités nommées étudiées dans cette formation sont des objets ou concepts d’intérêts mentionnés dans les articles scientifiques ou les champs en texte libre (taxons, gènes, protéines, marques, etc.).\r\n\r\nLes participants vont acquérir les compétences pratiques nécessaires pour effectuer de façon autonome une première approche pour une application de text-mining. Le format est celui de Travaux Pratiques utilisant AlvisNLP, un outil pour la création de pipelines en text-mining développé par l’équipe Bibliome de l’unité MaIAGE. La formation s’adresse à des chercheurs et ingénieurs en (bio)-informatique ou en maths-info-stats appliquées","hoursPresentations":5,"hoursHandsOn":7,"hoursTotal":12,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/588/?format=json"]},{"id":370,"name":"Introduction à l'analyse de données de métabarcoding 16S avec Galaxy","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":"","is_draft":false,"costs":["Free to academics"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3697","http://edamontology.org/topic_0637"],"keywords":["Galaxy","Metabarcoding"],"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":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[{"id":1,"name":"CNRS - IFB","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=json"},{"id":16,"name":"Université Clermont Auvergne","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=json"}],"organisedByOrganisations":[{"id":87,"name":"AuBi","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=json"},{"id":96,"name":"Mésocentre Clermont-Auvergne","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":31,"name":"AuBi","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=json"}],"logo_url":"https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175","updated_at":"2024-02-08T11:18:18.945136Z","audienceTypes":["Undergraduate","Graduate","Professional (initial)","Professional (continued)"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":131,"name":"16S Microbial Analysis with mothur","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/16S%20Microbial%20Analysis%20with%20mothur/?format=json"}],"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","hoursPresentations":1,"hoursHandsOn":2,"hoursTotal":3,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/595/?format=json"]},{"id":298,"name":"LINUX","shortName":"","description":"This training session is organized by the Genotoul bioinfo platform and aims at learning sequence analysis. This training session has been designed to familiarize yourself with the platform resources and its organization. You will learn to access the platform from your work station, what is an Linux environment and how to use it, how to create and manipulate files, how to transfer them from and to your personal computer.\r\n\r\nThis training is focused on practice. It consists of 3 modules with a large variety of exercises:\r\n\r\n- Connect to « genotoul » server (09:00 am to 10:30 am): Platform presentation, Linux basics, opening an user account, Putty installation, first connection.\r\n- Files and basics commands  (10:45 am to 12:00 pm): types of files and secure access, file manipulation commands, text editors and viewers, disk space management .\r\n- Transfers and file manipulation (14:00 pm to 17:00 pm): download/transfer, compress/uncompress, utility commands and data extraction, output redirections.","homepage":"https://bioinfo.genotoul.fr/index.php/events/linux-2-2/","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_3316"],"keywords":[],"prerequisites":["none"],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":10,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/344/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/739/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"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=json"}],"organisedByTeams":[{"id":22,"name":"Genotoul-bioinfo","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/Genotoul-bioinfo/?format=json"}],"logo_url":"https://bioinfo.genotoul.fr/wp-content/uploads/bioinfo_logo-rvb-petit.png","updated_at":"2025-12-09T09:42:16.231660Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":137,"name":"Linux slides - Genotoul-bioinfo","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Linux%20slides%20-%20Genotoul-bioinfo/?format=json"},{"id":138,"name":"Linux TP - Genotoul-bioinfo","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Linux%20TP%20-%20Genotoul-bioinfo/?format=json"}],"learningOutcomes":"You will learn to access the platform genotoul bioinfo from your work station, what is an Linux environment and how to use it, how to create and manipulate files, how to transfer them from and to your personal computer.","hoursPresentations":3,"hoursHandsOn":3,"hoursTotal":6,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/476/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/608/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/447/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/667/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/752/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/632/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/528/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/719/?format=json"]},{"id":279,"name":"Annotation and analysis of prokaryotic genomes using the MicroScope platform","shortName":"MicroScope training","description":"In an effort to inform members of the research community about our annotation methods, to provide training for collaborators and other scientists who use the MicroScope platfom, and to inform scientific public on the analysis available in PkGDB (Prokaryotic Genome DataBase), we have developed a 4.5-day course in Microbial Genome Annotation and Comparative Analysis using the MaGe graphical interfaces.\r\n\r\nThis course will familiarize attendees with LABGeM’s annotation pipeline and the manual annotation software MaGe (Magnifying Genome) . No specific bioinformatics skill is required: detailed instruction on the algorithm developed in each annotation methods can be found in specific training courses on «Genomic sequences analysis». Here we focus on the general idea behind each method and, above all, the way you can interpret the corresponding results and combine them with other evidences in order to change or correct the current automatic functional annotation of a given gene, if necessary.\r\n\r\nThis course will also describe how to perform effective searches and analysis of procaryotic data using the graphical functionalities of the MaGe’s interfaces. Because of the numerous pre-computation available in our system (results of “common” annotation tools, synteny with all complete bacterial genomes, metabolic pathway reconstruction, fusion/fission events, genomic islands, …), many practical exercises allow attendees to get familiar with the use the MaGe graphical interfaces in order to efficiently explore these sets of results.","homepage":"https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-trainings/training-annotation-analysis-of-prokaryotic-genomes-using-the-microscope-platform/","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_0085","http://edamontology.org/topic_3301","http://edamontology.org/topic_0797"],"keywords":[],"prerequisites":["Licence"],"openTo":"Everyone","accessConditions":"External training sessions can also be scheduled on demand, in France or abroad. See : https://labgem.genoscope.cns.fr/professional-trainings/microscope-professional-trainings/external-microscope-professional-training-sessions/","maxParticipants":12,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/90/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[{"id":15,"name":"Laboratory of Bioinformatics Analyses for Genomics and Metabolism","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Laboratory%20of%20Bioinformatics%20Analyses%20for%20Genomics%20and%20Metabolism/?format=json"}],"organisedByOrganisations":[{"id":67,"name":"University Paris-Saclay","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/University%20Paris-Saclay/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":9,"name":"MicroScope","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MicroScope/?format=json"}],"logo_url":"https://labgem.genoscope.cns.fr/wp-content/uploads/2019/06/MicroScope_logo-300x210.png","updated_at":"2025-12-09T09:10:02.012461Z","audienceTypes":["Undergraduate","Graduate","Professional (continued)"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists","Curators"],"difficultyLevel":"Intermediate","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Annotation and comparative analysis of bacterial genomes:\r\n\r\n- acquire theoretical and practical knowledge of genome annotation tools (structural and functional annotation, metabolic networks annotation)\r\n- interpret the results of functional annotation tools\r\nperform various comparative analyses : conserved synteny analyses, pan-genome, phylogenetic and metabolic profiles.\r\n- analyse the results of metabolic networks prediction tools and look for candidate genes for enzyme activities.\r\n- use the tools to analyse the genome(s) of interest of participants","hoursPresentations":null,"hoursHandsOn":null,"hoursTotal":31,"personalised":false,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/439/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/506/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/436/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/745/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/507/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/577/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/576/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/659/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/658/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/796/?format=json"]},{"id":290,"name":"NGS data analysis on the command line","shortName":"NGS-analysis-cli","description":"This hands-on course will teach bioinformatic approaches for analyzing Illumina sequencing data. Our goal is to introduce the command line skills you need to make the most of your NGS data. \r\nDuring this 4-day training we will first introduce the Linux environment, shell commands and basic R scripting.  And then we will focus on two NGS data analyses -- small RNA-seq and RNA-seq -- based on published datasets from the model organism Arabidopsis thaliana","homepage":"https://www.ibmp.cnrs.fr/bioinformatics-trainings/","is_draft":false,"costs":["Free to academics"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3170","http://edamontology.org/topic_3168","http://edamontology.org/topic_0102","http://edamontology.org/topic_2269"],"keywords":[],"prerequisites":["none"],"openTo":"Internal personnel","accessConditions":"This training is dedicated to academics working in a laboratory of Unistra/CNRS.","maxParticipants":12,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":79,"name":"IBMP","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IBMP/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":14,"name":"BiGEst","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/BiGEst/?format=json"}],"logo_url":null,"updated_at":"2024-01-22T14:51:37.215331Z","audienceTypes":[],"audienceRoles":["Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Applied Knowledge (Know-how):\r\n- Basic proficiency at the Linux command line prompt\r\n- Basic proficiency of R (environment, objects, graphs) \r\n- Next generation sequencing (NGS) file formats; reference genomes - Mapping NGS read data to reference genomes (bowtie, samtools)\r\n- Small RNA-seq analysis; epigenomics applications (ShortStack)\r\n- RNA-seq for transcriptomics; differential gene expression analysis (HISAT2, DESeq2) - Data wrangling and visualization in R (Rstudio, ggplot2)","hoursPresentations":12,"hoursHandsOn":16,"hoursTotal":28,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/503/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/504/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/589/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/454/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/660/?format=json"]},{"id":287,"name":"Introduction to Oxford Nanopore Technology data analyses","shortName":"Introduction to ONT data analyses","description":"This course offers an introduction to ONT data analysis. It includes 5 issues: basecalling, reads quality control, assemblies and polishing/correction, contig quality and structural variants detection.","homepage":"https://southgreenplatform.github.io/trainings//ont/","is_draft":false,"costs":["Free"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3673","http://edamontology.org/topic_0196","http://edamontology.org/topic_3168"],"keywords":[],"prerequisites":["Linux and knowledge of NGS formats"],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":15,"contacts":[],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[],"organisedByTeams":[{"id":24,"name":"South Green","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/South%20Green/?format=json"}],"logo_url":"https://southgreenplatform.github.io/trainings//images/southgreenlong.png","updated_at":"2023-01-24T10:21:58.467251Z","audienceTypes":["Professional (initial)"],"audienceRoles":["Life scientists","Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":1,"name":"SG-ONT-slides","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/SG-ONT-slides/?format=json"}],"learningOutcomes":"* Understanding limits and advantages of ONT technology\r\n* Manipulating ONT data on a virtual machine on jupyter environment\r\n* Handling mapping, assembly, polishing tools and be able to analyse your own data\r\n* Detecting structural variations using long reads","hoursPresentations":6,"hoursHandsOn":6,"hoursTotal":12,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/441/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/450/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/562/?format=json"]},{"id":361,"name":"Initiation à Linux / Introduction to Linux","shortName":"Initiation à Linux","description":"Objectifs pédagogiques\r\nÀ l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.\r\n\r\nProgramme\r\n* Connexion (ssh) et transferts de fichiers (scp, rsync)\r\n* Interfaces graphiques (Gnome, KDE) / émulateurs\r\n* Aide en ligne\r\n* Utilisation du shell : le rappel des commandes, l’historique, la complétion\r\n* Système de fichiers : arborescence et chemin d’accès, le répertoire d’accueil…\r\n* Gestion des fichiers et des répertoires\r\n* Principe de protection : les attributs sur les fichiers, les droits d’accès","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_0605"],"keywords":["Linux"],"prerequisites":[],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":10,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":82,"name":"INRAE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=json"},{"id":88,"name":"BioinfOmics","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":10,"name":"MIGALE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=json"}],"logo_url":"https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png","updated_at":"2024-01-18T14:43:04.391836Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"À l'issue de la formation, les stagiaires connaîtront les principales commandes Linux et sauront utiliser le système Linux.","hoursPresentations":1,"hoursHandsOn":5,"hoursTotal":6,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/586/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/781/?format=json"]},{"id":382,"name":"Introduction à l'analyse de données transcriptomiques avec Galaxy","shortName":"","description":"L’objectif est de se familiariser avec les étapes d’analyses des données transcriptomiques ou RNA-seq avec référence pour extraire les gènes et fonctions différentiellement exprimés. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes d’analyses en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\n\r\nAprès une introduction à la transcriptomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- évaluer la qualité des données transcriptomiques,\r\n- aligner des données transcriptomiques sur un génome de référence,\r\n- estimer le nombre de séquences par gènes,\r\n- construire et faire une analyse d’expression différentielle des gènes\r\n- faire une analyse de l’enrichissement fonctionnel des gènes différentiellement exprimés","homepage":"","is_draft":false,"costs":["Free to academics"],"topics":["http://edamontology.org/topic_1775","http://edamontology.org/topic_3170","http://edamontology.org/topic_0203","http://edamontology.org/topic_3308"],"keywords":["Galaxy","RNA-seq","Transcriptomics (RNA-seq)"],"prerequisites":["Galaxy - Basic usage"],"openTo":"Internal personnel","accessConditions":"Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy","maxParticipants":null,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/677/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/807/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[{"id":1,"name":"CNRS - IFB","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/CNRS%20-%20IFB/?format=json"},{"id":16,"name":"Université Clermont Auvergne","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/eventsponsor/Universit%C3%A9%20Clermont%20Auvergne/?format=json"}],"organisedByOrganisations":[{"id":87,"name":"AuBi","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/AuBi/?format=json"},{"id":96,"name":"Mésocentre Clermont-Auvergne","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/M%C3%A9socentre%20Clermont-Auvergne/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":31,"name":"AuBi","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/AuBi/?format=json"}],"logo_url":"https://mesocentre.uca.fr/medias/photo/logoaubi-2019minus_1553844844490-jpg?ID_FICHE=41175","updated_at":"2024-06-06T08:06:54.982689Z","audienceTypes":["Undergraduate","Graduate","Professional (initial)","Professional (continued)"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":144,"name":"Reference-based RNA-Seq data analysis with Galaxy","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Reference-based%20RNA-Seq%20data%20analysis%20with%20Galaxy/?format=json"},{"id":145,"name":"Introduction to Transcriptomics","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20Transcriptomics/?format=json"}],"learningOutcomes":"At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Check a sequence quality report generated by FastQC for RNA-Seq data\r\n- Explain the principle and specificity of mapping of RNA-Seq data to an eukaryotic reference genome\r\n- Select and run a state of the art mapping tool for RNA-Seq data\r\n- Evaluate the quality of mapping results\r\n- Describe the process to estimate the library strandness\r\n- Estimate the number of reads per genes\r\n- Explain the count normalization to perform before sample comparison\r\n- Construct and run a differential gene expression analysis\r\n- Analyze the DESeq2 output to identify, annotate and visualize differentially expressed genes\r\n- Perform a gene ontology enrichment analysis\r\n- Perform and visualize an enrichment analysis for KEGG pathways","hoursPresentations":1,"hoursHandsOn":7,"hoursTotal":8,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/637/?format=json"]},{"id":406,"name":"Analyse de données de métabarcoding","shortName":"Métabarcoding","description":"Cette formation est dédiée à l’analyse de données de type “metabarcoding” issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous aborderons les différentes étapes bioinformatiques nécessaires pour transformer les données de séquençage brutes en table d’abondances. Nous présenterons également les outils et méthodologies classiquement utilisés pour décrire la diversité observée et comparer les échantillons.\r\n\r\nA l’issue des 4 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage amplicons (métabarcoding). Ils seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS) et sauront utiliser l’application Easy16S.\r\n\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses. S’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.\r\n\r\nProgramme :\r\n\r\n\r\nAnalyses bioinformatiques sous Galaxy\r\n\r\n    Introduction générale sur les données amplicons\r\n    Présentation et mise en application avec la suite FROGS du nettoyage des données, du clustering, de la détection de chimères, de l’assignation taxonomique et des étapes annexes\r\n    Conclusion, limite des méthodes, outils compagnons\r\n\r\nAnalyses statistiques avec Easy16S\r\n\r\n    Introduction générale\r\n    Import, manipulation et visualisation des données\r\n    Mesure de diversités : Unifrac, Bray-Curtis, etc.\r\n    Ordination et réduction de dimension : MDS\r\n    Clustering et Heatmap\r\n    Comparaison d’échantillons : PERMANOVA, adonis\r\n\r\nMise en application sur données personnelles ou publiques","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3697"],"keywords":["Metabarcoding"],"prerequisites":[],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":10,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/769/?format=json"],"elixirPlatforms":[],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":82,"name":"INRAE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INRAE/?format=json"},{"id":88,"name":"BioinfOmics","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/BioinfOmics/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":10,"name":"MIGALE","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/MIGALE/?format=json"}],"logo_url":"https://migale.inrae.fr/sites/default/files/migale-orange_0.png","updated_at":"2026-02-12T10:53:42.895487Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["Biologists","Bioinformaticians"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Cette formation est dédiée à l’analyse de données de type “metabarcoding” issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous aborderons les différentes étapes bioinformatiques nécessaires pour transformer les données de séquençage brutes en table d’abondances. Nous présenterons également les outils et méthodologies classiquement utilisés pour décrire la diversité observée et comparer les échantillons.\r\n\r\nA l’issue des 4 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage amplicons (métabarcoding). Ils seront capables d’utiliser les outils de FROGS sur les jeux de données de la formation (16S et ITS) et sauront utiliser l’application Easy16S.\r\n\r\nIls seront capables d’identifier les outils et méthodes adaptées au cadre de leurs analyses. S’ils ont en leur possession un jeu de données à analyser, ils sont encouragés à venir avec celui- ci.","hoursPresentations":12,"hoursHandsOn":12,"hoursTotal":24,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/792/?format=json"]}]}