2020. október 22-23. között, Párizsban kerül megrendezésre az International FAIR Convergence Symposium a GO FAIR és CODATA szervezésében. Az esemény a járvány és az utazási korlátozásokra való tekintettel virtuálisan is elérhető lesz.

Holnapig lehet jelentkezni a június 22-26. között megrendezésre kerülő Machine Learning using Galaxy webinár alkalmakra. Az előadások során a résztvevők a gépi tanulás hátterével és a Galaxyban elvégezhető elemzésekkel (regresszió, osztályozás, klaszterezés) ismerkedhetnek meg.

Open Life Science Programot szerveznek a mentorálásra és tréningekre fókuszálva korai stádiumban lévő kutatóknak és potenciális akadémiai vezetőknek. A Program során 16 héten keresztül (szeptembertől decemberig) lehet részt venni az alkalmakon, célja megmutatni a résztvevők számára, hogy miként lehet létrehozni, vezetni és fenntartani egy Open Science projektet.

Jelentkezési határidő: 2020. június 30. (éjfél)

Négy alkalmas webinárium sorozatot hirdet az X-omics. A 2020. június 18-án kezdődő kurzus a multi-omikai adatok integrálába vezeti be a résztvevőket, ahol saját eredmények kiértékelésére is lehetőség nyílik.

A korábban meghirdetett időponttal és helyszínnel ellentétben a 19th European Conference on Computational Biology idén virtuálisan lesz megtartva 2020. augusztus 31- szeptember 8. között. Bővebb információ a honlapon.

2020. szeptember 23-25. között kerül megrendezésre a Marx-Delbrück Centerben (Berlin, Németország) a Computational genomics: A hands-on data analysis kurzus, melynek témája a Single cell RNA-seq adatfeldolgozás. A három napos esemény elméleti és gyakorlati oktatást is tartalmaz. Regisztrációs határidő: 2020. július 30.

2020. október 5-9. között tartják a Lund Egyetemem (Lund, Svédország) az Omics Integration and Systems Biology kurzust. A tanfolyam bevezetést nyújt a biológiai hálózatok, multi-omikai adatok gépi tanulás alapú integrálásába. A képzés elméleti és gyakorlati részből épül fel, melynek elvégzéséhez szükséges az R, Phyton, UNIX/Bash, vagy Matlab programokban való jártasság.