Eseguirò analisi di espressione differenziale RNA seq e arricchimento di pathway
Bioinformatico
Informazioni su questo servizio
Aiuto studenti e ricercatori con analisi professionali di bioinformatica e dati di trascrittomica. I servizi includono analisi RNA-seq, espressione differenziale, supporto analisi di varianti, analisi statistica, PCA, heatmap, arricchimento di pathway e visualizzazioni pronte per la pubblicazione usando workflow di bioinformatica basati su R, Python e Linux command line. Lavoro con matrici di conteggio processate così come con file FASTQ grezzi per dataset di piccole e medie dimensioni. La comunicazione chiara, output organizzati e risultati accurati sono prioritari in ogni progetto. Contattami prima di ordinare per discutere il tuo dataset e le esigenze del progetto.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Con che tipo di dataset lavori?
Lavoro con RNA-seq, trascrittomica, espressione differenziale e dataset NGS di piccole e medie dimensioni. Posso lavorare con matrici di conteggio processate o file FASTQ grezzi a seconda del pacchetto scelto.
Quali file devo fornire?
Per favore fornisci: file FASTQ o matrice di conteggio metadati del campione/etichette di gruppo progetto sperimentale informazioni sull'organismo/riferimento (se disponibili)
Ho bisogno di conoscenze di bioinformatica per ordinare?
No. Posso aiutarti a spiegare il workflow, i risultati e le visualizzazioni in modo chiaro e adatto alla ricerca.
Riesci ad analizzare grandi set di dati?
Per dataset più grandi o altamente complessi, contattami prima di ordinare così posso valutare i requisiti computazionali e fornirti un'offerta personalizzata se necessario.
Quali output riceverò?
A seconda del pacchetto, potresti ricevere: tabelle DEG grafici PCA heatmap volcano plot risultati di arricchimento di pathway rapporti QC figure pronte per la pubblicazione rapporti riassuntivi
Quali strumenti usi?
Gli strumenti più comuni includono: DESeq2 STAR featureCounts R Python workflow Linux/WSL
Devo contattarti prima di effettuare un ordine?
Sì, soprattutto per workflow personalizzati, dataset grandi, confronti multipli o progetti avanzati di trascrittomica.

