Formation Séquençage de nouvelle génération (SNG) en génétique et anthropologie forensiques

Ce stage pratique présente les bases de la bioinformatique. Il s'adresse aux personnes ayant des connaissances de base en biologie et en biologie moléculaire, qui souhaitent apprendre à traiter et exploiter des données biologiques à l'aide d'outils informatiques. Il a été conçu spécialement pour :

• Des chercheurs travaillant dans des laboratoires expérimentaux sur les macromolécules biologiques que sont les protéines, l'ARN et l'ADN
• Des scientifiques dont le domaine d'expertise principal n'est pas la biologie, mais qui doivent tout de même gérer des données biologiques
• Des gestionnaires qui lancent de nouveaux produits (par exemple, des médicaments) et qui souhaitent élargir leurs connaissances sur la bioinformatique contemporaine
• Des programmeurs informatiques qui s'apprêtent à rédiger des programmes dealing with biological molecules

Le cours est divisé en composantes théoriques et pratiques. Les conférences sont entrelacées avec des exercices pratiques simples, des questionnaires et des vérifications de concepts pour assurer la compréhension. Pendant la formation, les participants suivront une visite guidée couvrant tous les aspects fondamentaux de l'analyse des données biologiques. Ce stage sert de point d'entrée idéal dans la bioinformatique, équipant les apprenants à résoudre des problèmes de base de bioinformatique : identifier des sources de données fiables, extraire des informations pertinentes, comprendre les algorithmes clés et utiliser avec confiance les outils de bioinformatique.

À la fin du cours, les participants seront capables de travailler avec des données biologiques en utilisant des outils de bioinformatique.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux biologistes qui souhaitent utiliser Biopython.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Intégrer les concepts biologiques avec les technologies de l'information pour résoudre des problèmes de recherche.
• Extraire des informations de grands ensembles de données d'origine biologique.
• Créer des algorithmes pour des tâches de recherche essentielles.