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Anciennes Animations scientifiques


Evénements scientifiques organisés par l'unité et réseaux animés par l'unité


Les membres de l'unité MaIAGE sont régulièrement impliqués dans l'organisation de conférences/workshops/écoles-chercheurs et ont des responsabilités d'animation de différents réseaux ou communautés scientifiques. Nos activités passées en terme d'animation scientifique sont rassemblées ici :

Evènement(s) scientifique(s)


École - Chercheurs ASPEN :
Analyse de sensibilité, propagation d'incertitudes et exploration numérique de modèles en sciences de l'environnement. (4-9 mai 2014) Les Houches, France.
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Hervé Monod

Site web : http://aspen.forge.imag.fr/

Dans les sciences de l'environnement, mais également dans divers domaines de l'ingénierie, de nombreux codes de calcul dépendent d'un grand nombre de paramètres et de variables d'entrées. L'école ASPEN a pour objectif d'exposer les méthodes les plus récentes pour la propagation d'incertitudes, l'analyse de sensibilité et l'exploration numérique de ces codes et des modèles asssociés.


Module 19 Modélisation 3D des Protéines :
Analyse in silico de structures 3D de protéines. Modélisation par homologie de protéines homologues, sauvage et mutantes, arrimage de ligands. (juin 2016) MaIAGE bât233
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Véronique Martin, Lien N'Guyen, Gwenaëlle André-Leroux

Site web : http://migale.jouy.inra.fr/?q=fr/formations

Objectifs :

Connaître les bases de la modélisation moléculaire : modélisation par homologie, arrimage
(docking) de ligands, mutations in silico. Applications à la modélisation de vos protéines
d'intérêts.

Programme :

- Visualiser : Connaître les bases de la visualisation des protéines en 3D avec pymol, coot
etc ...
- Comprendre : Analyse des structures 3D de protéines (RX ou RMN). Recherche
d'homologues avec HHpred, I-Tasser, etc... Modélisation par homologie avec Modeller,
Phyre2. Principes et applications.
- Prédire : Docking de ligands. Prédiction des mutations in silico. Principes et applications.
 


Module de formation INRA-FPN : RNASeq-2014 :
Analyses bio-informatiques & bio-statistiques de données RNAseq (25 au 28 novembre 2014) Jouy en Josas
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Julie Aubert, Sandra Derozier, Cyprien Guérin, Valentin Loux, Sophie Schbath

Les objectifs de cette action de formation sont de permettre aux participants de :

  • Se familiariser avec les concepts et outils de bio-informatique et de bio-statistique dédiés au traitement des données RNAseq.
  •  Savoir enchaîner de façon pertinente un ensemble d’outils bio-informatiques et bio- statistiques.
  • Maîtriser des environnements de mise en œuvre de ces outils (Galaxy, R-Studio). 

Galaxy4Bioinformatics :
Développement et intégration d’applications sous Galaxy (3 au 5 mars 2015) La Chapelle sur Erdre
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Sandra Derozier, Valentin Loux, Franck Samson

Site web : http://galaxy4bioinformatics.sb-roscoff.fr

L'objectif de cette école est de former des ingénieurs en bioinformatique à l'installation, la configuration du portail Galaxy ainsi qu'à la construction d'interfaces. La dernière journée sera consacrée à des aspects plus avancés comme l'automatisation des traitements et l'installation facilitée d'outils. 


ECCB'14 :
European Conference on Computational Biology (6-10 septembre 2014) Strasbourg
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Sophie Schbath

Site web : http://www.eccb14.org/home

C'est la 13ème édition de la conférence annuelle européenne de bioinformatique. 


RCAM'15 :
Recent Computational Advances in Metagenomics (6 octobre 2015) Paris, France
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Valentin Loux, Mahendra Mariadassou, Sophie Schbath

Site web : http://maiage.jouy.inra.fr/?q=fr/rcam2015

This workshop aims at promoting discussions and collaborations between biologists (modelers), computer scientists and applied-mathematicians involved in metagenomics and/or metatranscriptomics studies, either in the bioinformatics or statistical aspects of such analysis.


RCAM'14 :
Recent Computational Advances in Metagenomics (7 septembre 2014) Strasbourg
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Valentin Loux, Mahendra Mariadassou, Sophie Schbath

Site web : http://www.eccb14.org/program/workshops/rcam

This workshop aims at promoting discussions and collaborations between biologists (modelers), computer scientists and applied-mathematicians involved in metagenomics and/or metatranscriptomics studies, either in the bioinformatics or statistical aspects of such analysis.


SMPGD 2015 :
Statistical Methods for Post-Genomic Data (12-13 février 2015) Munich
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Sylvie Huet

Site web : http://gagneurweb.genzentrum.lmu.de/smpgd15/#/smpgd2015

The Statistical Methods for Post Genomic Data workshop is an annual meeting dedicated to statistical methods for post genomic data analysis. The aim of the workshop is to present works from mathematical to applied Statistics, but also new areas in high throughput Biology that could need new statistical developments. The workshop is usually organized around 3 to 4 invited speakers, and 3 to 4 invited sessions, and one session of contributed abstracts (oral presentations and posters).


SMPGD 2014 :
Statistical Methods for Post-Genomic Data. (24-25 janvier 2014) Université Pierre et Marie Curie, Paris.
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Sylvie Huet

Site web : http://smpgd2014.sciencesconf.org/smpgd

This workshop aims at gathering statisticians, computer scientists, and biologists to discuss new statistical methodologies for the analysis of high throughput biological data and the challenge arising herein.


SMPGD'13 :
Statistical Methods for (post)-Genomics Data. (24-25 janvier 2013) Amsterdam.
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Sylvie Huet

Site web : http://www.smpgd2013.nl/smpgd

This workshop aims at gathering statisticians, bioinformaticians and biologists to discuss new statistical methodology for the analysis of genomics data and challenging, new types of genomics data requiring further development of such methodology.



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by Dr. Radut