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La formation à l'IFB
Les ressources pédagogiques de l'Institut Français de Bioinformatique
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Overview
Artificial intelligence (AI) has permeated our lives, transforming how we live and work. Over the past few years, a rapid and disruptive acceleration of progress in AI has occurred, driven by significant advances in widespread data availability, computing power and machine learning. Remarkable strides were made in particular in the development of foundation models - AI models trained on extensive volumes of unlabelled data. Moreover, given the large amounts of omics data that are being generated and made accessible to researchers due to the drop in the cost of high-throughput technologies, analysing these complex high-volume data is not trivial, and the use of classical statistics can not explore their full potential. As such, Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) have been recognized as key opportunity areas, as evidenced by a number of ongoing activities and efforts throughout the community.
However, beyond the technological advances, it is equally important that the individual researchers acquire the necessary knowledge and skills to fully take advantage of Machine Learning. Being aware of the challenges, opportunities and constraints that ML applications entail, is a critical aspect in ensuring high quality research in life sciences.
Recognizing this need, this week-long training will bring together experts from four ELIXIR Nodes and deliver a hands-on, high-intensity course available for members from all ELIXIR Nodes.
Learners will be guided across the various steps in Machine Learning, from the foundational concepts, through the deep learning and generative AI techniques, closely complemented by insights into the existing reporting (DOME Recommendations) and regulatory frameworks (EU AI Act).
This 4-day school will involve around 10 trainers/helpers from across 4 different ELIXIR nodes and 30 participants from across all ELIXIR nodes. It will be hosted in France in May 2025 (see below for venue and time).
The registration fees (including accommodation in single rooms and meals) are 650 EUR for academics and 1000 EUR for for-profit companies.
Audience
This course is addressed to bioinformaticians, biostatisticians, bioanalysts, life scientists and biomedical researchers with Python programming skills and general knowledge of Machine Learning approaches.
Datasets
Applications will be agnostic of data types and species. The hands-on datasets used in the course will be aligned with participants’ preferences wherever feasible.Learning outcomes
At the end of the course, the participants should be able to:
- understand AI approaches
- be aware of regulations and standards of AI
- start applying learned approaches to their own data
Prerequisites
Knowledge/competencies
The level of this course is intermediate, with the following requirements:
experience with data analysis
intermediate Python programming
machine learning basics
The level of participants will be self-assessed through a set of questions.
Technical
You are required to bring your own laptop, more instructions will be communicated to the selected course participants.
Preliminary schedule
(detailed agenda to be circulated closer to the date)
D1 - Monday 19 MayAfternoon: Introduction to Machine Learning
D2 - Tuesday 20 May
Morning: Introduction to Neural Networks
Afternoon: More Neural Networks
D3 - Wednesday 21 May
Morning: Introduction to Deep Learning
Afternoon: More Deep Learning
D4 - Thursday 22 May
Morning: Introduction to Generative AI and Large Language Models
Afternoon: Regulation/standards for AI
D5 - Friday 23 May
Morning: Bring Your Own Data
Applications
Applications are now open at https://framaforms.org/ai-ml-in-life-sciences-application-form-1734346608. The number of participants will be limited to 30. Applications will be evaluated based on prerequisite skills and knowledge, as well as motivation for the training.
December 18, 2024: Call for Application opens
January 24, 2025: Call for Application closes
February 14, 2025: Successful applicants announced
May 19, 2025: School starts
Venue and time
This course will take place in the Centre de Vacances et Colloques Paul Langevin (CNRS), in the village of Aussois (Savoie, France).
The event will start on Monday May 19th 2025 afternoon and end on Friday May 23rd 2025 around lunch time.
Organisers and trainers
Coordination: Lucie Khamvongsa-Charbonnier (IFB, ELIXIR-FR), Olivier Sand (IFB, ELIXIR-FR)Scientific committee/trainers/helpers: Bérénice Batut (IFB, ELIXIR-FR), Alexander Botzki (VIB, ELIXIR-BE), Robbin Bouwmeester (VIB, ELIXIR-BE), Wandrille Duchemin (SIB, ELIXIR-CH), Styliani-Christina Fragkouli (CERTH, ELIXIR-GR), Ralf Gabriels (VIB, ELIXIR-BE), Raphaël Mourad (University of Toulouse III, ELIXIR-FR), Fotis Psomopoulos (CERTH, ELIXIR-GR), Thuong Van Du Tran (SIB, ELIXIR-CH)
Event rules and regulations
IFB abides by the ELIXIR Code of Conduct. Participants of IFB courses are also required to abide by the same code. Please, make sure that you read it before the event.
For more information, please contact contact-formation@groupes.france-bioinformatique.fr
Description de la formation
L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC) une formation à destination prioritairement des bioinformaticiens et biostatisticiens des plateformes et équipes membres ou associées de l’IFB et futurs formateurs souhaitant
- acquérir des compétences théoriques et pratiques sur les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) appliqués à un projet d’analyse et/ou de développement
- contribuer à enrichir le matériel pédagogique afin en particulier de l’adapter aux besoins des utilisateurs et communautés de sa plateforme/équipe
Les concepts FAIR, initialement définis dans le contexte d’ouverture des données de la recherche, seront ici adaptés pour cadrer avec un projet type de développement et/ou analyse bioinformatique/biostatistique. Ainsi, la formation n’abordera pas les aspects “FAIR” spécifiques aux données mais introduira plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses.
Objectifs pédagogiques
A la fin de cette formation, les participants pourront mettre en oeuvre les principes de la science reproductible : encapsuler un environnement de travail, concevoir et exécuter des workflows, gérer des versions de code, passer à l’échelle sur un cluster de calcul, gérer des environnements logiciels et assurer la traçabilité de leur analyse à l’aide de Notebooks.
Modalités
La formation s’organise en deux séquences :
Premier et deuxième jours : formation théorique et pratique aux outils de la science reproductible dans un projet de bioinformatique
- Troisième jour : atelier optionnel de travail sur le matériel pédagogique de la formation à destination de futurs formateurs
La formation aura lieu du lundi 9 octobre au mercredi 11 octobre 2023 en présentiel à Paris (Institut des Systèmes Complexes). Cependant, en fonction de l’évolution des conditions sanitaires, nous pourrons être amenés à basculer une partie ou la totalité de la formation à distance.
Adresse : Institut des Systèmes Complexes Paris Île-de-France, 113 rue Nationale, 75013, Paris, France. Interphone : Sonner à “isc-accueil”.
Métros : Olympiades (M14) and Nationale (M6) Station Vélib : place Nationale.
Prérequis
Linux, programmation shell, notions de R et Python
Tarifs
- Académique : 250 € pour 2 jours et 375 € pour 3 jours
- Non-académique : 800 € pour 2 jours ou 1200 € pour 3 jours
Ces tarifs incluent les repas du midi (plateaux repas) et les pauses café du matin et de l'après-midi.
Inscription
- Merci de remplir le formulaire d'inscripion [Lien] avant le 31 mai 2023
- Important : le nombre de participants est limité à 15 personnes maximum . Il est possible d’assister uniquement aux deux premiers jours de la formation, merci de nous indiquer cette information dans le formulaire d’inscription.
Vous devrez vous munir de votre ordinateur portable avec installation préalable de docker pour pouvoir participer à la formation
Organisation
- IFB : Hélène Chiapello, Yoursra Mahmah
Formateurs
- IFB : Thomas Denecker, Gildas Le Corguillé, Julien Seiler
- I2BC : Céline Hernandez, Claire Toffano-Nioche
Description de la formation
L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC) une formation à destination des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant mettre en oeuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) dans leurs projets d’analyse et de développement. Les concepts FAIR, initialement définis dans le contexte d’ouverture des données de la recherche, seront ici adaptés pour cadrer avec un projet type de développement et/ou analyse bioinformatique/biostatistique. Ainsi, la formation n’abordera pas les aspects “FAIR” spécifiques aux données mais introduira plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses.
Objectifs pédagogiques
A la fin de cette formation, les participants pourront mettre en oeuvre les principes de la science reproductible : encapsuler un environnement de travail, concevoir et exécuter des workflows, gérer des versions de code, passer à l’échelle sur un cluster de calcul, gérer des environnements logiciels et assurer la traçabilité de leur analyse à l’aide de Notebooks.
La formation organisée en deux temps
La formation s’organise en deux temps :
- Premier et deuxième jours : formation théorique et pratique aux outils de la science reproductible dans un projet bioinformatique
- Troisième jour : atelier optionnel de travail sur le matériel pédagogique de la formation à destination de futurs formateurs
Inscriptions
Important : clôture des inscriptions le 20 avril 2022
Prérequis
Linux, programmation shell, notions de R et Python
Tarifs
- Académique : 200 € pour 2 jours et 300 € pour 3 jours
- Non-académique : 800 € pour 2 jours ou 1200 € pour 3 jours
Important
Le nombre de participants est limité à 15 personnes maximum . Il est possible d’assister uniquement aux deux premiers jours de la formation, merci de nous indiquer cette information dans le formulaire d’inscription.
Vous devrez vous munir de votre ordinateur portable avec installation préalable de docker pour pouvoir participer à la formation
Organisation
- IFB : Hélène Chiapello, Yoursra Mahmah
Formateurs
- IFB : Thomas Denecker, Gildas Le Corguillé, Paulette Lieby , Julien Seiler
- I2BC : Céline Hernandez, Claire Toffano-Nioche
Science ouverte et principes FAIR dans un projet de bioinformatique
Description
L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC) une formation à destination des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant mettre en oeuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) dans leurs projets d’analyse et de développement. Les concepts FAIR, initialement définis dans le contexte d’ouverture des données de la recherche, seront ici adaptés pour cadrer avec un projet type de développement et/ou analyse bioinformatique/biostatistique. Ainsi, la formation n’abordera pas les aspects “FAIR” spécifiques aux données mais introduira plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses.
Objectifs pédagogiques
A la fin de cette formation, les participants pourront mettre en oeuvre les principes de la science reproductible : encapsuler un environnement de travail, concevoir et exécuter des workflows, gérer des versions de code, passer à l’échelle sur un cluster de calcul, gérer des environnements logiciels et assurer la traçabilité de leur analyse à l’aide de Notebooks.
La formation organisée en deux temps
La formation s’organise en deux temps :
- Premier et deuxième jours : formation théorique et pratique aux outils de la science reproductible dans un projet bioinformatique
- Troisième jour : atelier optionnel de travail sur le matériel pédagogique de la formation à destination de futurs formateurs
Science ouverte et principes FAIR dans un projet de bioinformatique
Description
L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise en partenariat avec l’Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC) une formation à destination des bioinformaticiens et biostatisticiens souhaitant mettre en oeuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) dans leurs projets d’analyse et de développement. Les concepts FAIR, initialement définis dans le contexte d’ouverture des données de la recherche, seront ici adaptés pour cadrer avec un projet type de développement et/ou analyse bioinformatique/biostatistique. Ainsi, la formation n’abordera pas les aspects “FAIR” spécifiques aux données mais introduira plusieurs outils permettant d’améliorer la reproductibilité des analyses.
Objectifs pédagogiques
A la fin de cette formation, les participants pourront mettre en oeuvre les principes de la science reproductible : encapsuler un environnement de travail, concevoir et exécuter des workflows, gérer des versions de code, passer à l’échelle sur un cluster de calcul, gérer des environnements logiciels et assurer la traçabilité de leur analyse à l’aide de Notebooks.
La formation organisée en deux temps
La formation s’organise en deux temps :
- Premier et deuxième jours : formation théorique et pratique aux outils de la science reproductible dans un projet bioinformatique
- Troisième jour : atelier optionnel de travail sur le matériel pédagogique de la formation à destination de futurs formateurs
Présentation et application des principes FAIR pour la gestion des données dans un projet bioinformatique.
Les plateformes ARTbio, Migale, PlantBioinfoPF, l'Institut Pasteur Paris et l’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organisent une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins devant gérer des jeux de données omiques. La formation abordera les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présentera sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées par l’IFB pour gérer les données d’un projet de recherche. La formation se déroulera en présentiel à Paris sur le campus de Sorbonne Université.
Objectifs pédagogiques
A la fin de cette formation, les participants connaîtront et pourront mettre en œuvre les principes de la science ouverte pour gérer leurs jeux de données dans un projet :
- Les principes fondamentaux de l’Open Data en biologie et santé, y compris dans ses aspects juridiques ;
- Les bonnes pratiques et outils de gestion des données d’un projet en bioinformatique, en lien avec les ressources de l’infrastructure IFB ;
- Le PGD : séances théoriques et pratiques de construction d’un PGD sur des exemples de jeux de données omiques ;
- Le choix des métadonnées : panorama des ressources existantes pour choisir des métadonnées et mise en pratique pour annoter des jeux de données omiques en vue de la publication des données dans une banque internationale ou un dataverse institutionnel.
Formateurs
Christophe Antoniewski (ARTbio), Léa Bellanger (ArtBio), Hélène Chiapello (IFB), Frédéric de Lamotte (IFB), Anne-Caroline Delétoille (Institut Pasteur), Thomas Denecker (IFB), Valentin Loux (migale), Célia Michotey (PlantBioinfoPF), Cédric Midoux (migale), Naïra Naouar (ARTbio), Fanny Sébire (Institut Pasteur), Cyril Pommier (PlantBioinfoPF)
Présentation et application des principes FAIR de gestion des données de recherche en sciences de la vie.
L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une formation à destination de bioinformaticiens, biologistes et médecins impliqués dans des projets d’analyse bioinformatique de jeux de données omiques et souhaitant mettre en œuvre les principes “FAIR” (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) tout au long du déroulement du projet. La formation abordera les différents points fondamentaux (théoriques, pratiques, juridiques) en lien avec la politique nationale d’ouverture des données de la recherche et présentera sous forme de séances pratiques les ressources nationales accessibles à la communauté scientifique ainsi que les solutions proposées par l’IFB pour gérer les données d’un projet de recherche.
Objectifs pédagogiques
A la fin de cette formation, les participants connaîtront et pourront mettre en œuvre les principes de la science ouverte pour gérer leurs jeux de données dans un projet :
- Les principes fondamentaux de l’Open Data en biologie et santé, y compris dans ses aspects juridiques ;
- Les bonnes pratiques et outils de gestion des données d’un projet en bioinformatique, en lien avec les ressources de l’infrastructure IFB ;
- Le PGD : séances théoriques et pratiques de construction d’un PGD sur des exemples de jeux de données omiques ;
- Le choix des métadonnées : panorama des ressources existantes pour choisir des métadonnées et mise en pratique pour annoter des jeux de données omiques en vue de la publication des données dans une banque internationale ou un dataverse institutionnel.
Lors de la formation EBAII niveau 2 (https://ressources.france-bioinformatique.fr/fr/evenements/ebaii2021n2), deux cours de 1h30 ont été proposés :
- Introduction au FAIR / DMP ;
- Soumission et extraction des données.
EBAII propose plusieurs formations différentes.
Elles sont basées sur une alternance de courtes sessions théoriques et d'ateliers pratiques.
Les participants bénéficieront d’un tutorat personnalisé pour élaborer leur plan d’analyse, et effectuer les premières étapes de traitement de leurs propres données ou de celles de leur équipe.
Le tutorat n'a pas pour vocation de réaliser l’analyse complète des données des participants.
Langue: Les cours seront prodigués uniquement en Français.
Lieux: Les cours sont données à Roscoff (Hôtel de France).
Public visé: Cette formation est destinée aux biologistes (ingénieurs, doctorants, chercheurs, enseignants-chercheurs, praticiens…) confrontés à l’analyse de données NGS, et qui ne disposent pas des compétences bioinformatiques suffisantes, ou cherchent à les consolider (en fonction du niveau de la formation).
Frais d’inscription: 1000€ HT pour les académiques et EPIC; 2500€ HT pour les industriels. L'hébergement et la restauration sont inclus. Les frais de transport demeurent à la charge des participants.
Formation "traitement des données de variants, ChIP-Seq, bulk RNA-Seq, et single-cell RNA-Seq"
Cette formation propose pour l'instant deux niveaux (débutant, et initié).
Niveau débutant
Objectifs: L'école s'articulera autour de quatre ateliers thématiques en session parallèle (single-cell RNA-Seq, bulk RNA-seq, ChIP-seq/ATAC-seq, variants DNA-seq). L'école inclura également une introduction aux technologies "long reads".
L'école vise à introduire les concepts et à manipuler les outils informatiques et à en interpréter les résultats.
Durée: Du dimanche, 18h, au vendredi, 14h.
Environnement de travail: L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation de commandes en ligne (terminal Linux) et du langage R.
Prérequis: Aucune connaissance préalable des environnements Linux ou R n'est requise, mais il sera demandé aux participants de suivre une autoformation en ligne en amont, pour faciliter la prise en main de ces langages. La formation approfondira progressivement l’usage de ces environnements au fil des sessions thématiques.
École thématique de Bioinformatique Intégrative IFB
La bioinformatique intégrative : Principaux concepts, mise en pratique et constitution de matériel pédagogique
La bioinformatique intégrative est une thématique scientifique pluridisciplinaire récente qui combine et analyse des données biologiques provenant de différentes sources dans le but d’obtenir une compréhension holistique des systèmes biologiques.
L’Institut Français de Bioinformatique (IFB) organise une école thématique à destination des bioinformaticiens/biostatisticiens/bioanalystes souhaitant acquérir des compétences théoriques et pratiques en bioinformatique intégrative.
Cette école rassemble une équipe pédagogique de 10 personnes et pourra accueillir 30 participants maximum pour sa deuxième édition.
L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation des ressources de calcul et environnements de travail de l’Institut Français de Bioinformatique (https://www.france-bioinformatique.fr/calcul-et-stockage/).
Overview
Researchers often have access to or generate multiple omics data (RNAseq, metabolomics, lipidomics, proteomics…) within a single study. Although each omics data is usually analyzed individually, combining complementary data can yield a better understanding of the mechanisms involved in biological processes. Several integrative approaches are now available to combine such data, coming essentially from two families of methods, namely multivariate statistical analyses and network-based approaches. During this summer school both methodologies will be covered, introducing RGCCA and mixOmics for multivariate analyses and WGCNA and SNF for network-based strategies. To get meaningful biological information, the interpretation of statistical results needs to be done contextualizing them in the available biological knowledge. To address this major step we need to be able to access and interrogate databases. We will harness this subject introducing semantic web and knowledge graphs in the context of metabolic networks.
During the School, significant time will be devoted to hands-on and the program will be divided into three phases / topics:
- Multivariate statistical analyses (Instructors: Arnaud Gloaguen & Jimmy Vandel)
- Network-based approaches (Instructors: Morgane Térézol & Marie-Galadriel Brière)
- Results contextualisation: an introduction to metabolic models, web semantic and knowledge graphs (Instructors: Jean-Clément Gallardo, Maxime Delmas & Marco Pagni)
The participants will work in groups and shortly present the application of what they have learned to their own project.
Audience
This course is addressed to life scientists and biomedical researchers (mostly PhD students and postdocs) working with more than one omics data.
Learning outcomes
At the end of the course, the participants should be able to:
- analyze their data in an integrative manner
- contextualize their results with available databases
Prerequisites
Knowledge / competencies
The level of this course is intermediate, with the following requirements:
- experience with at least one omic technique
- basic statistics
- R programming
Technical
You are required to bring your own laptop, more instructions will be communicated to the course participants.
Schedule - CET time zone
D0 - Sunday 3 September
Evening: arrival, check-in, dinner
D1 - Monday 4 September
Morning: general overview
Afternoon: Multivariate statistical analyses
D2 - Tuesday 5 September
Morning: Multivariate statistical analyses
Afternoon: Network-based approaches
D3 - Wednesday 6 September
Morning: Network-based approaches
Afternoon: social activity
D4 - Thursday 7 September
Morning & Afternoon: Results contextualisation: an introduction to metabolic models, web semantic and knowledge graphs
D5 - Friday 8 September
Presentations: Application to your research project
~14h: End of the event.
Application
Application is now closed, with a long waiting list.
Please note that while the school is oversubscribed, we will need to start the validation process early June. Thank you for your understanding.
The registration fees (including accommodation in double rooms and meals) for academics are 650 EUR/CHF and 1000 EUR/CHF for for-profit companies. A special discount price will be available for the members of the SIB PhD Training Network and for the members of IFB.
Venue and Time
This course will take place in the Centre de Vacances et Colloques Paul Langevin (CNRS), in the village of Aussois (Savoie, France).
The event will start on Sunday evening and end on Friday around lunch time.
Additional information
Coordination: Olivier Sand, Florence Mehl, Grégoire Rossier, Hélène Chiapello.
Scientific committee: Guillemette Marot (University of Lille), Marija Buljan (EMPA/SIB), Anaïs Baudot (Marseille Medical Genetics), Julien Boccard (University of Geneva)
We will recommend 2 ECTS credits for this course (given a passed exam at the end of the course).
Please note that participation in SIB courses is subject to our general conditions.
SIB abides by the ELIXIR Code of Conduct. Participants of SIB courses are also required to abide by the same code.
École thématique de Bioinformatique Intégrative IFB
La bioinformatique intégrative : Principaux concepts, mise en pratique et constitution de matériel pédagogique
Dans l’objectif de fédérer des compétences en bioinformatique intégrative au sein de la communauté, l’IFB propose une nouvelle école thématique ayant un double objectif:
-
une montée en compétences théoriques et pratiques des bioinformaticiens,
-
la constitution de matériel pédagogique partagé sur ce sujet.
Cette école rassemble une équipe pédagogique de 10 personnes et pourra accueillir 30 participants pour sa première édition. L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation des ressources de calcul et de la plateforme pédagogique de l’Institut Français de Bioinformatique.
Public visé
Cette formation est ouverte à toute la communauté mais cette première édition s’adresse en priorité à des bioinformaticiens des plateformes membres et équipes associées IFB souhaitant monter en compétence sur ce sujet et contribuer à la constitution de matériel pédagogique pour se préparer au montage de futures formations sur ce thème.
Important
Vous devrez vous munir d’un ordinateur portable.
Formulaire d’inscriptionSélection des participants: début Novembre 2022. Les candidats seront informés individuellement de la décision de l’équipe pédagogique.
Contact: etbii-contact@groupes.france-bioinformatique.fr
SincellTE 2024 - 5th Workshop in single cell data analyses : Transcriptomics, Spatial and Long-reads
Objectives
This workshop focuses on the large-scale study of heterogeneity across individual cells from a genomic, transcriptomic and epigenomic point of view. New technological developments enable the characterization of molecular information at a single cell resolution for large numbers of cells. The high dimensional omics data that these technologies produce raise novel methodological challenges for the analysis. In this regard, dedicated bioinformatics and statistical methods have been developed in order to extract robust information.
The workshop aims to provide such methods for engineers and researchers directly involved in functional genomics projects making use of single-cell technologies. A wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics
Objectives
This workshop focuses on the large-scale study of heterogeneity across individual cells from a genomic, transcriptomic and epigenomic point of view. New technological developments enable the characterization of molecular information at a single cell resolution for large numbers of cells. The high dimensional omics data that these technologies produce raise novel methodological challenges for the analysis. In this regard, dedicated bioinformatics and statistical methods have been developed in order to extract robust information.
The workshop aims to provide such methods for engineers and researchers directly involved in functional genomics projects making use of single-cell technologies. A wide range of single cell topics will be covered in lectures, demonstrations and practical classes. Among others, the areas and issues to be addressed will include the choice of the most appropriate single-cell sequencing technology, the experimental design and the bioinformatics and statistical methods and pipelines. For this edition, new courses/practicals will focus on spatial transcriptomics, cell phenotyping and additional multi-omics
Objectifs pédagogiques de la formation
- Se familiariser avec les différentes formes de données brutes issues des dernières technologies de séquençage et les premières étapes de leur valorisation
- Découvrir une gamme d’applications “Omiques” diverses révélant la structure et l’évolution des génomes ainsi que leur expression et leur adaptation en utilisant des ressources et des outils standards de la discipline
- Choisir et conduire une analyse de données susceptible de révéler des facteurs génétiques d'adaptation utiles pour des caractères d’intérêt biotechnologique ou agronomique.
- Proposer un projet structuré autour d’une question de recherche accessible au moyen des données et des outils disponibles.
Gt e-formation unix
