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Objectifs

Cette école porte sur l’étude des populations de cellules hétérogènes du point de vue génomique, transcriptomique et épigénomique. Les technologies capables de caractériser des cellules uniques évoluent rapidement et aboutissent à la génération de nouveaux types de données associés à de nouveaux enjeux méthodologiques. Afin de suivre ces évolutions technologiques, des méthodes bioinformatiques et biostatistiques dédiées sont développées permettant de prendre en compte la spécificité de ces données et proposer des méthodes d’analyse adaptées.

L’école vise à expliquer et diffuser ces méthodes au sein de la communauté des ingenieurs et chercheurs, bio-informaticiens et statisticiens directement impliqués dans des projets de génomique fonctionnelle en cellule unique. Ce cours offre une formation complète incluant le choix de la technologie la mieux adaptée à la question biologique posée, la conception de l’expérience, le contrôle qualité et, notament les analyses bioinformatiques et statistiques associées. L’école sera basée sur une alternance de sessions théoriques et d’ateliers pratiques.

Participants

Cette formation est destinée à une trentaine d’ingénieurs et cadres de recherche impliqués dans l’analyse régulière de données single-cell, ainsi que les doctorants et post-doctorants en biologie computationnelle et bioinformatique intéréssés dans le developpment et l’application des méthodologies d’analyse « single-cell » à haute dimension.

Environnement de travail

L’ensemble de la formation reposera sur l’utilisation de commandes en ligne (terminal Linux) pour les analyses bioinformatiques, et du langage R pour les analyses statistiques.

Prérequis

Connaissance des outils et pipelines pour analyser les données de séquençage à haut-débit (RNA-seq ou Hi-C ou ATAC-seq bulk). Les participants doivent déjà pratiquer l’analyse de données de séquençage haut débit, avec une utilisation quotidienne du langage R, de l’environnement Rstudio et une bonne connaissance de la ligne de commande Unix. Il n’est pas nécessaire d’avoir un projet propre d’analyse de données de single cell.

Modalités d’inscription

Date limite de pré-inscription :  15 Janvier 2020 (sélection des participants : 1er février 2020) . Le nombre de places étant limité (30 participants), le comité d’organisation sélectionnera les participants d’après les renseignements portés lors de cette pré-inscription.

Frais d’inscription pour les personnels académiques

600€HT=720€TTC (coût déjà couvert pour les personnels rémunérés par le CNRS) ; pour les industriels : 1.750€HT=2.100€TTC. L’hébergement et la restauration sont inclus.

Coordination scientifique :​ ​ Marie-Agnès Dillies, C3BI (USR 3756 IP CNRS), Morgane Thomas-Chollier, IBENS (CNRS UMR8197, ENS, INSERM U1024), Agnès Paquet, SYNEOS Health (Sophia-Antipolis), Antonio Rausell (Institut Imagine, INSERM UMR-1163)

Coordination technique :​ ​ Erwan Corre (ABIMS FR2424 CNRS-UPMC, Station Biologique de Roscoff)

LEAFLET

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