Farò analisi di ngs rna seq e transcriptomics con R, Linux e Galaxy pipelines

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Analisi bioinformatica rapida: R Programming, ML e visualizzazione dei dati

Ciao, sono KOMAL, una specialista in bioinformatica con oltre 6 anni di esperienza nell'analisi di dati biologici, machine learning e R programming. Offro analisi RNA-seq, DEG, arricchimento funzional...
Informazioni su questo servizio

Ciao, sono Komal, un Bioinformatico con oltre 6 anni di esperienza in analisi transcriptomica RNA-Seq. Aiuto i ricercatori a trasformare i dati di sequenziamento grezzi in intuizioni biologiche significative usando workflow affidabili e riproducibili.

Offro analisi completa di RNA-Seq utilizzando R programming, pipeline basate su Linux e server Galaxy con GUI, personalizzati in base al tuo progetto sperimentale e agli obiettivi di ricerca.

I servizi di analisi RNA-Seq includono:

  • Controllo qualità dei dati (FastQC)
  • Taglio e filtraggio delle reads
  • Normalizzazione delle reads
  • Allineamento e mappatura
  • Generazione di matrici di conteggio
  • Analisi delle componenti principali (PCA) / MDS
  • Analisi dei geni differenzialmente espressi (DEG)
  • Confronto statistico tra gruppi di controllo e caso
  • Analisi delle vie metaboliche (KEGG)
  • Analisi Gene Ontology (GO)
  • Visualizzazioni pronte per pubblicazioni

Riceverai un rapporto completo di analisi con documentazione chiara e un protocollo scritto che descrive gli strumenti, i metodi e gli approcci analitici utilizzati.

Mi concentro su precisione, chiarezza e riproducibilità, garantendo un trattamento confidenziale dei tuoi dati.

Garanzia di soddisfazione al 100%: il pagamento viene effettuato solo se sei soddisfatto dei risultati.

Sono a tua disposizione. Sentiti libero di contattarmi prima di effettuare un ordine.

Expertise:

Elaborazione immagini

Apprendimento delle funzioni

Linguaggio di programmazione:

Python

R

Framework:

Google ML Kit

API:

Visione artificiale Microsoft AI

Google Cloud Vision API

Strumenti:

Quaderno jupyter

Excel

MLflow

Stata

RStudio