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<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">
</head>
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<p><font face="FreeSans">Dear All</font></p>
<p><font face="FreeSans">We are pleased to say bookings for a range of Edinburgh Genomics online courses, running this Summer/Autumn, are now open! Details below and on our
<a moz-do-not-send="true" href="https://genomics.ed.ac.uk/services/training">website</a>.
<br>
</font></p>
<p><font face="FreeSans">Any questions about up coming courses check our <a moz-do-not-send="true" href="https://genomics.ed.ac.uk/services/training-faqs">
FAQ page</a> or get in contact with our <a moz-do-not-send="true" href="edge-training@ed.ac.uk">
training team</a>. <br>
</font></p>
<p><font face="FreeSans">Kind Regards <br>
</font></p>
<p><font face="FreeSans">Nathan Medd<br>
<font size="-1"><i>(Training Manager - Edinburgh Genomics)</i></font><br>
</font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans">----------------------------------------------------------------------------------------------------</font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><a href="https://genomics.ed.ac.uk/services/rna-seq-data-analysis" class="x_external-link" rel="nofollow" moz-do-not-send="true"><b>RNA-seq Data Analysis 27-29 August (9.30am - 3.30pm) </b></a><b> - Last few spaces remaining!<br>
</b></font></p>
<font size="-1" face="FreeSans"></font>
<p></p>
<font size="-1" face="FreeSans"></font>
<p><font size="-1" face="FreeSans">RNA sequencing (RNA-seq) is the method of choice for transcriptome profiling. Nevertheless, it is a non-trivial task to transform the vast amount of data obtained with high-throughput sequencers into useful information. Thus,
 RNA-seq data analysis is still a major bottleneck for most researchers in this field. The ability of correctly interpreting RNA-seq results, as well as knowledge on the intrinsic properties of these data, are essential to avoid incorrect experimental designs
 and the application of inappropriate analysis methodologies.</font><font size="-1" face="FreeSans">The aim of this workshop is to familiarise researchers with RNA-seq data and to initiate them in the analysis by providing lectures and practicals on analysis
 methodologies. In the practicals Illumina-generated sequencing data and various widely used software programs will be used.</font><font size="-1" face="FreeSans">
</font></p>
<p></p>
<font size="-1" face="FreeSans"></font>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b>Tutors:</b> Urmi Trivedi (Bioinformatician, Edinburgh Genomics), Frances Turner (Bioinformatician, Edinburgh Genomics), and Nathan Medd (Training Manager, Edinburgh Genomics)<b><br>
</b></font></p>
<font size="-1" face="FreeSans"></font>
<p></p>
<font size="-1" face="FreeSans"></font>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b>Registration fee: </b>£250/£263/£325 (UoE staff or student/Other University staff or student/Industry staff)
<b><br>
</b></font></p>
<font size="-1" face="FreeSans"></font><font size="-1" face="FreeSans">----------------------------------------------------------------------------------------------------</font>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><a href="https://genomics.ed.ac.uk/services/r-biologists" moz-do-not-send="true"><b>R for Biologists 13-17 September (1-5pm)<br>
</b></a></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans">The aim of this course is to introduce participants to the statistical computing language 'R' using examples and skills relevant to biological data science. This online workshop is taught by experienced Edinburgh Genomics’
 trainers. By the end of the workshop, you will be comfortable with the basics of the R and R studio environments, learning about the rules of the language and how R works with different data types and structures. We then move on to using functions, introducing
 a selection of packages for biological data science. We then focus on data handling and tidying datasets using the 'tidyverse' family of packages. Finally we learn how to visualise your data to generate publication ready plots using the package ggplot2.</font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b>Intructors: </b>Nathan Medd (Training Manager), Donald Dunbar (Head of Bioinformatics)<b><br>
<br>
</b><b>Registration fee:</b>£250/£263/£325 </font><font size="-1" face="FreeSans">(UoE staff or student/Other University staff or student/Industry staff)
</font><font size="-1"><br>
<br>
<font face="FreeSans"><font face="FreeSans">----------------------------------------------------------------------------------------------------</font></font></font></p>
<p><a href="https://genomics.ed.ac.uk/services/introduction-metagenomic-data-analysis" moz-do-not-send="true"><font size="-1" face="FreeSans"><b>Introduction to Metagenomic Data Analysis, 21-23 September (10am - 3pm)</b></font></a></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans">The ability to identify organisms from traces of genetic material in environmental samples has reshaped the way we see life on earth. Especially for microorganisms, where traditional identification is hard or near impossible,
 metagenomic techniques have granted us unprecedented insight into the microbiome of animals and the environment more broadly. In this course you will be introduced to methods used for assembly from metagenomics samples. Attendees will use tools to assemble
 metagenome assembled genomes (MAGs) from short read and long read data. We will discuss the different approaches and tools available for these assemblies and the benefits and limitations of each options.<br>
<b><br>
</b><b>Tutors:</b> </font><font size="-1" face="FreeSans">Urmi Trivedi (Bioinformatician, Edinburgh Genomics) Nathan Medd (Training Manager, Edinburgh Genomics)</font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b>Registration fee: </b>£250/£263/£325 </font>
<font size="-1" face="FreeSans">(UoE staff or student/Other University staff or student/Industry staff)
</font><font size="-1"><br>
<br>
<font face="FreeSans"><font face="FreeSans">----------------------------------------------------------------------------------------------------</font></font></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><a href="https://genomics.ed.ac.uk/services/variant-analysis" moz-do-not-send="true"><b>Variant Analysis, 27-30 September (9am - 3pm)</b></a><br>
</font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans">This course aims to provide an introduction to the principles of short variant discovery (both germline and somatic) from short read data. We will look at a complete workflow, from data QC to functional interpretation of variant
 calls. The practical sessions will focus on running the GATK pipeline from the Broad institute (<a href="https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us">https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us</a>).</font><font size="-1" face="FreeSans"><br>
<b><br>
</b><b>Tutors:</b> </font><font size="-1" face="FreeSans">Frances Turner </font><font size="-1" face="FreeSans">(Bioinformatician, Edinburgh Genomics), Urmi Trivedi (Bioinformatician, Edinburgh Genomics)
</font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b>Registration fee: </b>£250/£263/£325 </font>
<font size="-1" face="FreeSans"><font size="-1" face="FreeSans">(UoE staff or student/Other University staff or student/Industry staff)
<br>
</font><br>
</font><font size="-1"><font face="FreeSans"><font face="FreeSans">----------------------------------------------------------------------------------------------------</font></font></font></p>
<p></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b><a href="https://genomics.ed.ac.uk/services/long-read-bioinformatics" moz-do-not-send="true">Long-read Bioinformatics, 11-13 October (10am-3pm)</a></b><br>
</font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans">Whole genome sequencing (WGS) has been revolutionised by the development of long-read sequencing technologies in the last few years. Driven in no small part by Oxford Nanopore technologies (<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://nanoporetech.com/">https://nanoporetech.com/</a>),
 we now have the ability to sequence long (mb+) single-molecule DNA fragments. Although these developments are expected to alleviate numerous computational challenges surrounding genome analysis they also bring some interesting bioinformatics challenges to
 which we have to adapt in order to get the most from this powerful technology.<br>
</font><font size="-1" face="FreeSans"><br>
This exciting new course aims to introduce the principles and practice using long-read data analysis with focus on Oxford Nanopore data. We will present the cutting edge software and best practices tried and tested by our expert bioinformaticians here at Edinburgh
 Genomics.</font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b>Instructor:</b> Urmi Trivedi - Bioinformatician, Edinburgh Genomics<br>
</font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b>Registration fee: </b>£150/£158/£195 </font>
<font size="-1" face="FreeSans"><font size="-1" face="FreeSans">(UoE staff or student/Other University staff or student/Industry staff)
</font></font></p>
<p><font size="-1" face="FreeSans">----------------------------------------------------------------------------------------------------<br>
</font></p>
<div style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;">
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b><span style="font-family:
              "Segoe UI", "Segoe UI Web (West
              European)", "Segoe UI", -apple-system,
              BlinkMacSystemFont, Roboto, "Helvetica Neue",
              sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255); display:
              inline !important"><a href="https://genomics.ed.ac.uk/services/introduction-linux-genomics-virtual-edition-0" title="https://genomics.ed.ac.uk/services/introduction-linux-genomics-virtual-edition" moz-do-not-send="true">Introduction
 to Linux for Genomics, 1-2 November (1-5pm)<br>
</a></span></b></font></p>
<p></p>
</div>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<div style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;">
<p><font size="-1" face="FreeSans"><span style="font-family:
            "Segoe UI", "Segoe UI Web (West
            European)", "Segoe UI", -apple-system,
            BlinkMacSystemFont, Roboto, "Helvetica Neue",
            sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255); display:
            inline !important"><i>Genomic
 studies produce vast amounts of data, usually in the form of very large text files. Linux is particularly suited to working with such files and is therefore arguably one of the most important tools in a bioinformatician’s toolkit. The Linux command-line enables
 one to view, filter and manipulate large text files that are difficult or impossible to handle with applications like Word or Excel, write pipelines to perform certain tasks, and run bioinformatics software for which no web interface is available. In this
 workshop, we will first cover the most used Linux commands, followed by a short introduction to several popular command-line tools that were specially developed for genomics as well as file formats commonly used in genomics (BED, FASTA, FASTQ, GFF/GTF, SAM/BAM,
 VCF).</i><br>
</span></font></p>
</div>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<div style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;">
<p><font size="-1" face="FreeSans"><span style="font-family:
            "Segoe UI", "Segoe UI Web (West
            European)", "Segoe UI", -apple-system,
            BlinkMacSystemFont, Roboto, "Helvetica Neue",
            sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255); display:
            inline !important"><b>Instructors:</b>
 Tim Booth and Nathan Medd (Edinburgh Genomics Bioinformatics team)</span></font></p>
</div>
<p><font size="-1" face="FreeSans"></font><font size="-1" face="FreeSans"></font><font size="-1" face="FreeSans"></font></p>
<div style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;">
<p><font size="-1" face="FreeSans"><b>Registration fee: </b>£75/£79/£95 </font><font size="-1" face="FreeSans">(UoE staff or student/Other University staff or student/Industry staff)
</font><font size="-1"><br>
<font face="FreeSans"><span style="color: inherit; font-size:
              inherit; font-variant-ligatures: inherit;
              font-variant-caps: inherit; font-weight: inherit;"></span></font></font></p>
</div>
<pre class="moz-signature" cols="72">-- 


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Edinburgh Genomics' Privacy Notice can be viewed at:

<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://genomics.ed.ac.uk/about-us/privacy-notice">http://genomics.ed.ac.uk/about-us/privacy-notice</a> 
 

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The University of Edinburgh is a charitable body, registered in Scotland, with registration number SC005336. Is e buidheann carthannais a th’ ann an Oilthigh Dhùn Èideann, clàraichte an Alba, àireamh clàraidh SC005336.
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