{"count":388,"next":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=json&limit=20&offset=380&ordering=learningOutcomes","previous":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/training/?format=json&limit=20&offset=340&ordering=learningOutcomes","results":[{"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":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":349,"name":"Reproducible Research","shortName":"","description":"The following topics and tools are covered in the course:\r\n\r\n    Data management\r\n    Project organisation\r\n    Git\r\n    Conda\r\n    Snakemake\r\n    Nextflow\r\n    R Markdown\r\n    Jupyter\r\n    Docker\r\n    Singularity\r\n\r\nAt the end of the course, students should be able to:\r\n\r\n    Use good practices for data analysis and management\r\n    Clearly organise their bioinformatic projects\r\n    Use the version control system Git to track and collaborate on code\r\n    Use the package and environment manager Conda\r\n    Use and develop workflows with Snakemake and Nextflow\r\n    Use R Markdown and Jupyter Notebooks to document and generate automated reports for their analyses\r\n    Use Docker and Singularity to distribute containerized computational environments","homepage":"https://southgreenplatform.github.io/training_reproducible_research/","is_draft":false,"costs":["Free"],"topics":[],"keywords":[],"prerequisites":["Linux - Basic Knowledge"],"openTo":"Internal personnel","accessConditions":"Open to South Green close collaborators","maxParticipants":20,"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":"2023-12-04T15:16:00.921744Z","audienceTypes":[],"audienceRoles":[],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"At the end of the course, students should be able to:\r\n\r\n    Use good practices for data analysis and management\r\n    Clearly organise their bioinformatic projects\r\n    Use the version control system Git to track and collaborate on code\r\n    Use the package and environment manager Conda\r\n    Use and develop workflows with Snakemake and Nextflow\r\n    Use R Markdown and Jupyter Notebooks to document and generate automated reports for their analyses\r\n    Use Docker and Singularity to distribute containerized computational environments","hoursPresentations":8,"hoursHandsOn":13,"hoursTotal":21,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/567/?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":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"],"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=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":"2024-02-08T10:47:23.782242Z","audienceTypes":["Graduate","Professional (initial)","Professional (continued)","Undergraduate"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":126,"name":"Galaxy 101 for everyone","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Galaxy%20101%20for%20everyone/?format=json"}],"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=json"]},{"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=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":"2024-02-08T11:22:59.733596Z","audienceTypes":["Undergraduate","Graduate","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=json"},{"id":127,"name":"Quality Control with Galaxy","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Quality%20Control%20with%20Galaxy/?format=json"}],"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=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":371,"name":"Introduction à l'analyse de données métatranscriptomiques avec Galaxy","shortName":"","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","homepage":"","is_draft":false,"costs":["Free to academics"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3697","http://edamontology.org/topic_0085","http://edamontology.org/topic_3941","http://edamontology.org/topic_1775"],"keywords":["Galaxy"],"prerequisites":["Galaxy - Basic usage"],"openTo":"Internal personnel","accessConditions":"Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy","maxParticipants":null,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=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":"2024-02-08T11:22:23.706233Z","audienceTypes":["Undergraduate","Graduate","Professional (initial)","Professional (continued)"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":132,"name":"Metatranscriptomics analysis using microbiome RNA-seq data","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Metatranscriptomics%20analysis%20using%20microbiome%20RNA-seq%20data/?format=json"}],"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","hoursPresentations":1,"hoursHandsOn":2,"hoursTotal":3,"personalised":null,"event_set":[]},{"id":369,"name":"Introduction au profilage taxonomique et visualisation de communautés microbiennes à partir de données métagénomiques avec Galaxy","shortName":"","description":"L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les étapes et les outils d’analyse de données de métagénomiques pour caractériser et visualiser des communautés microbiennes. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de ces étapes en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à la métagénomique, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- assigner des taxons à des données de métagénomiques,\r\n- visualiser une communauté microbienne à partir d’assignations taxonomiques","homepage":"","is_draft":false,"costs":["Free to academics"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3697","http://edamontology.org/topic_3174","http://edamontology.org/topic_0637"],"keywords":["Galaxy"],"prerequisites":["Galaxy - Basic usage"],"openTo":"Internal personnel","accessConditions":"Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy","maxParticipants":null,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=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":"2024-02-08T11:23:11.090144Z","audienceTypes":["Undergraduate","Graduate","Professional (initial)","Professional (continued)"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":130,"name":"Taxonomic Profiling and Visualization of Metagenomic Data","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Taxonomic%20Profiling%20and%20Visualization%20of%20Metagenomic%20Data/?format=json"}],"learningOutcomes":"At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Explain what taxonomic assignment is\r\n- Explain how taxonomic assignment works\r\n- Apply Kraken and MetaPhlAn to assign taxonomic labels\r\n- Apply Krona and Pavian to visualize results of assignment and understand the output\r\n- Identify taxonomic classification tool that fits best depending on their data","hoursPresentations":1,"hoursHandsOn":2,"hoursTotal":3,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/599/?format=json"]},{"id":372,"name":"Introduction à l'analyse d’images 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- extraire des métadonnées d’une image,\r\n- convertir, filtrer et segmenter une image","homepage":"","is_draft":false,"costs":["Free to academics"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3383","http://edamontology.org/topic_3382"],"keywords":["Galaxy"],"prerequisites":["Galaxy - Basic usage"],"openTo":"Internal personnel","accessConditions":"Formation ouverte au personnel de l’UCA & Associés\r\nAvoir un ordinateur portable et un accès wifi eduroam\r\nAvoir un compte sur la plateforme Galaxy (Faire une demande le cas échéant sur hub.mesocentre.uca.fr)\r\nÊtre familier avec Galaxy","maxParticipants":null,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/261/?format=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":"2024-02-08T11:25:36.663764Z","audienceTypes":["Undergraduate","Graduate","Professional (initial)","Professional (continued)"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":133,"name":"Introduction to image analysis using Galaxy","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Introduction%20to%20image%20analysis%20using%20Galaxy/?format=json"}],"learningOutcomes":"At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- How to handle images in Galaxy.\r\n- How to perform basic image processing in Galaxy","hoursPresentations":1,"hoursHandsOn":2,"hoursTotal":3,"personalised":null,"event_set":[]},{"id":368,"name":"Introduction à l'annotation de génomes bactériens avec Galaxy","shortName":"","description":"L’objectif est cette formation de se familiariser avec les étapes et les outils pour annoter des génomes bactériens. Nous proposons au personnel non-bioinformaticien de les accompagner dans la prise en main de l’annotation de génomes bactériens en utilisant la plateforme de bio-analyse Galaxy. \r\n\r\nAprès une introduction à l’annotation de génomes bactériens, une session pratique sur la plateforme Galaxy couvrira comment :\r\n- faire tourner une série d’outils pour annoter un génome bactérien avec différents éléments génomiques,\r\n- évaluer l’annotation\r\n- visualiser un génome bactérien et ses annotations","homepage":"","is_draft":false,"costs":["Free to academics"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3301","http://edamontology.org/topic_0097","http://edamontology.org/topic_0622","http://edamontology.org/topic_0219"],"keywords":["Bacterial isolate","Galaxy","Structural and functional annotation of genomes"],"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=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":"2024-02-08T11:22:51.682232Z","audienceTypes":["Undergraduate","Graduate","Professional (initial)","Professional (continued)"],"audienceRoles":["Researchers","Life scientists","Biologists"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[{"id":129,"name":"Bacterial Genome Annotation","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/trainingmaterial/Bacterial%20Genome%20Annotation/?format=json"}],"learningOutcomes":"At the end of the tutorial, learners would be able to:\r\n- Run a series of tools to annotate a draft bacterial genome for different types of genomic components\r\n- Evaluate the annotation\r\n- Process the outputs to format them for visualization needs\r\n- Visualize a draft bacterial genome and its annotations","hoursPresentations":1,"hoursHandsOn":2,"hoursTotal":3,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/598/?format=json"]},{"id":376,"name":"Train-the-Trainer","shortName":"TtT","description":"The programme objective is to give instructors tools and tips for providing an enriching learning experience to trainees, irrespective of topic, and to include best-practice guidance on course and training material development.","homepage":"https://moodle.france-bioinformatique.fr/course/view.php?id=25","is_draft":false,"costs":[],"topics":[],"keywords":[],"prerequisites":[],"openTo":"Everyone","accessConditions":"","maxParticipants":null,"contacts":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/762/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/556/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/639/?format=json"],"elixirPlatforms":[{"id":1,"name":"Training","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/elixirplatform/Training/?format=json"}],"communities":[],"sponsoredBy":[],"organisedByOrganisations":[{"id":4,"name":"IFB - ELIXIR-FR","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IFB%20-%20ELIXIR-FR/?format=json"}],"organisedByTeams":[{"id":29,"name":"IFB Core","url":"https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/IFB%20Core/?format=json"}],"logo_url":"https://moodle.france-bioinformatique.fr/pluginfile.php/961/course/section/152/logo_TtT_MRS_def.png","updated_at":"2024-03-21T15:33:43.289130Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["All"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"By the end of Session 1, participants will be able to:\r\n\r\nList the steps of good instructional design.\r\nDefine cognitive load.\r\nDistinguish between bad and good cognitive load.\r\nClarify why we start with learning outcomes.\r\nGive examples of effective learning strategies.\r\nConnect learning strategies to the cognitive processes they promote.\r\nSelect appropriate learning outcomes within the learning constraints.\r\nAssess your teaching outlook/practices in relation to what you’ve learned.\r\nDesign learning experiences that align with learning outcomes.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 2, participants will be able to:\r\n\r\nDesign a mini-training:\r\nWrite SMART Learning Outcomes \r\nIdentify target audience\r\nDraw a concept map\r\nSelect content\r\nDeliver \r\nProvide and receive targeted feedback\r\nCreate a plan from lesson to session\r\nCreate a plan from session to full course\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 3, participants will be able to:\r\n\r\nDescribe what makes training effective.\r\nDescribe what makes a trainer effective.\r\nIdentify strategies that facilitate active, interactive, and collaborative learning.\r\nList factors of motivation and demotivation.\r\nEvaluate what instructors can do to motivate and avoid demotivating learners.\r\n\r\n\r\nBy the end of Session 4, participants will be able to\r\n\r\nDescribe the differences between formative and summative assessment\r\nExplain why frequent feedback is important\r\nList and describe a few techniques for formative feedback","hoursPresentations":12,"hoursHandsOn":null,"hoursTotal":null,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/607/?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"]},{"id":353,"name":"Analyse de données métagénomiques shotgun / shotgun metagenomics","shortName":"Shotgun metagenomics","description":"Objectifs pédagogiques\r\n\r\nCette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.\r\n\r\nProgramme\r\n\r\nIntroduction générale sur les données métagénomiques\r\nAssignation taxonomique\r\nNettoyage des données brutes\r\nAssemblage / Binning\r\nPrédiction de gènes procaryotes\r\nAnnotation fonctionnelle\r\nConclusion, limites des méthodes","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_3697"],"keywords":["Metagenomics"],"prerequisites":["Linux/Unix","Cluster"],"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":"2024-01-18T13:16:49.313752Z","audienceTypes":[],"audienceRoles":[],"difficultyLevel":"Intermediate","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Cette formation est dédiée à l’analyse de données métagénomiques procaryotes de type « shotgun » issues de la technologie de séquençage Illumina. Nous présenterons les étapes bioinformatiques nécessaires pour nettoyer les données brutes et les caractériser d’un point de vue taxonomique. Nous aborderons ensuite les différentes stratégies à employer pour assembler les reads et obtenir des comptages sur des gènes prédits. Enfin nous présenterons quelques outils pour obtenir une annotation fonctionnelle des échantillons. A l’issue des 2 jours de formation, les stagiaires connaîtront le périmètre, les avantages et limites des analyses de données de séquençage shotgun. Ils seront capables d’utiliser les outils présentés sur les jeux de données de la formation. L’ensemble des TP se déroulera sur l’infrastructure de Migale et nécessite une pratique courante de la ligne de commande.","hoursPresentations":5,"hoursHandsOn":7,"hoursTotal":12,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/572/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/780/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/694/?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":296,"name":"Initiation à l’utilisation de Galaxy","shortName":"Initiation Galaxy","description":"Objectifs pédagogiques :\r\nCette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.\r\n\r\nProgramme :\r\n* Prise en main d’un portail Galaxy\r\n* Utilisation de l’historique\r\n* Téléchargement des données à traiter\r\n* Manipulation de fichiers\r\n* Paramétrage et exécution d’outils\r\n* Récupération et visualisation de résultats","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_0605"],"keywords":["Galaxy"],"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":"2024-01-18T12:44:57.722597Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["All"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Cette formation propose une introduction sur l’interface utilisateur et les fonctionnalités générales d’une plateforme Galaxy.\r\n\r\nA l’issue de la formation, les apprenants seront en mesure de :\r\n* connaître les caractéristiques et le fonctionnement d’un portail Galaxy,\r\n* appliquer sur des cas concrets en bioinformatique,\r\n* être autonome dans le traitement de fichiers et l’exécution d’outils.","hoursPresentations":1,"hoursHandsOn":5,"hoursTotal":6,"personalised":null,"event_set":["https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/442/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/790/?format=json","https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/event/580/?format=json"]},{"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. 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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":284,"name":"Analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération sous Galaxy","shortName":"Analyse de données NGS sous Galaxy","description":"Objectifs pédagogiques\r\nConnaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). Savoir effectuer un alignement sur un génome de référence, un assemblage de novo d’un génome bactérien\r\n\r\nProgramme\r\nThéorie\r\n* Présentation des différents types de technologies de séquençage (lectures longues et courtes)\r\n\r\nPratique : Analyse des données de séquençage d’un génome bactérien\r\n* Contrôle qualité\r\n* Assemblage de-novo\r\n* Nettoyage des données\r\n* Assemblage\r\n* Visualisation et statistiques sur l’assemblage\r\n* Alignement de lectures sur un génome de référence et visualisation\r\nTous les TPs seront réalisés sous l’environnement d’exécution de traitements Galaxy.","homepage":"https://documents.migale.inrae.fr/trainings.html","is_draft":false,"costs":["Priced"],"topics":["http://edamontology.org/topic_0092","http://edamontology.org/topic_0196","http://edamontology.org/topic_3168","http://edamontology.org/topic_0102"],"keywords":["Galaxy","NGS"],"prerequisites":["Galaxy - Basic usage"],"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":"2024-01-18T13:51:11.796060Z","audienceTypes":["Professional (continued)"],"audienceRoles":["All"],"difficultyLevel":"Novice","trainingMaterials":[],"learningOutcomes":"Connaître les concepts et méthodes bioinformatiques utilisés pour l’analyse primaire de données issues de séquenceurs nouvelle génération (NGS). 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