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Farò analisi bulk di rnaseq con espressione genica differenziale, go, analisi di pathway
Consulente scientifico
Dottore in Bioingegneria. Laurea in Biologia Molecolare, ha lavorato con nanoparticelle per un po', poi coltura di tessuti e successivamente Organ-on-chip. Ora lavora come ricercatore in oncologia per...
Informazioni su questo servizio
Hai dati RNA-seq e hai bisogno di risultati chiari e difendibili?
Realizzerò una pipeline di RNA-seq bulk completamente riproducibile in R/Python e consegnerò figure pronte per la pubblicazione con un rapporto di interpretazione da esperto, così potrai passare direttamente dai dati grezzi alla prossima sezione del tuo manoscritto.
- Controllo qualità e verifica del design: revisione dei metadata, validazione delle replicazioni, rilevamento di outlier e PCA
- Analisi di espressione differenziale: DESeq2 o edgeR con correzione FDR (BenjaminiHochberg)
- Figure pronte per la pubblicazione: volcano, MA, PCA, heatmap a cluster, grafici a punti/bolle di pathway
- Arricchimento funzionale: GO (BP/MF/CC) ± KEGG/Reactome tramite g:Profiler o clusterProfiler
- Tabelle dati organizzate: conteggi normalizzati, valori stabilizzati per la varianza e tabelle DEG (CSV/XLSX)
- Rapporto dettagliato: HTML o PDF con metodi completi, parametri e interpretazione in linguaggio semplice
Ciò di cui ho bisogno da te:
Opzione A: file FASTQ + foglio campione
Opzione B: matrice di conteggio grezzo (geni × campioni) + foglio campione
Umano, topo, ratto o qualsiasi altro, basta farmelo sapere.
Nota bene:
I risultati sono solo a scopo di ricerca, nessuna affermazione clinica o diagnostica viene fatta. Tutti i dati sono trattati in modo confidenziale e non condivisi con terze parti.
Tecnologia:
Quaderno jupyter
•
RStudio
Expertise:
Altro
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
FAQ
Traduzione automatica.
Tutti i pacchetti includono un rapporto?
Sì. Anche il più semplice. Rapporto e opinione di esperti per raccomandare la direzione futura.
Quali input accetti?
Conti per milione (preferito) o FASTQ.
Quante repliche servono?
≥3 per gruppo per un DE affidabile
Cosa si intende per “piccola revisione”?
Piccole modifiche estetiche ai grafici, etichettature, soglie di filtro minori. Nuovi contrasti, nuovi campioni o riprogettazione = aggiunta
Quali sono i risultati?
results/normalized_counts.csv results/DEGs_A_vs_B.csv (con log2FC, padj, baseMean, direction) figure/volcano.png, PCA.png, heatmap.png, enrichment_dotplot.png report/report.html (o .pdf)
