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Eseguirò bioinformatica, analisi di dati genomici e mappatura SNP in python e r
Sviluppatore Python Machine Learning
Sono uno sviluppatore Python specializzato in pipeline di Machine Learning e applicazioni web Flask/Streamlit. Ho esperienza pratica di ricerca presso IIT Jodhpur e IIT Hyderabad, dove ho costruito pi...
Informazioni su questo servizio
Stai cercando un esperto in analisi di dati biologici, elaborazione di dati genomici o script personalizzati di bioinformatica in Python e R? Sono specializzato nella gestione di dataset biologici complessi, workflow di varianti e analisi di sequenze.
Servizi che offro:
- Analisi genomica e di sequenze: Parsing di sequenze, supporto per allineamenti BLAST e automazione di script BioPython.
- Mappatura SNP e chiamata di varianti: Workflow di associazione di tratti, filtraggio SNP, annotazione e gestione di dati statistici.
- Visualizzazione di dati biologici: Grafici personalizzati e diagrammi statistici creati in R e Python.
- Sviluppo di pipeline: Script Bash/Linux e Python riproducibili, personalizzati per il tuo dataset di ricerca.
Strumenti e database:
- Lingue: Python (BioPython, Pandas, NumPy), R, Bash/Linux CLI.
- Database e framework: NCBI, KEGG, pipeline GWAS, Jupyter Notebooks.
Perché lavorare con me?
- Solida esperienza nell'esecuzione di workflow genomici e pipeline di dati accademici.
- Codice ben documentato, report chiari e risultati riproducibili.
Contattami prima di ordinare così possiamo discutere il formato del tuo dataset e le esigenze di ricerca!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
Java
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Excel
•
Colab
Tecnologia:
Python
•
R
•
Google ML Kit
•
scikit-learn
•
Pandas
•
Excel
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di file di input accetti?
Accetto formati standard come FASTA, FASTQ, CSV/TSV, VCF e file Excel. Contattami prima di ordinare se hai dati specializzati.
Ottengo il codice completo e la documentazione di esecuzione?
Sì, tutti i pacchetti includono il codice completo Python/R/Bash con istruzioni chiare per ripetere il pipeline.
