Je réaliserai une analyse bioinformatique de séquençage d'arn, métagénomique et microbiome 16s
Ingénieur en apprentissage automatique
À propos de ce service
Vous avez les fichiers FASTQ. Ce dont vous avez besoin, c’est quelqu’un capable de les transformer en résultats que votre PI et vos évaluateurs accepteront.
J’analyse des données de séquençage pour des chercheurs et des équipes de biotechnologie, et je publie mes propres travaux. Mes recherches sur le microbiome et la neuropharmacologie ont été publiées dans des revues à comité de lecture, je rédige donc des résultats de la manière dont les évaluateurs s’attendent à les lire.
Ce que je gère :
amplicons 16S et ITS : QIIME2 ou DADA2, diversité alpha et beta, taxonomie, abondance différentielle
RNA-seq en masse : alignement, DESeq2 ou edgeR, enrichment GO et KEGG
méta-génomique shotgun : MetaPhlAn, récupération de MAG, profilage fonctionnel
cellules uniques : clustering Seurat, gènes marqueurs, UMAP
variants : meilleures pratiques GATK, GWAS
Vous recevez des volcans, des heatmaps, des figures PCoA et UMAP en 300 DPI, des statistiques correctement effectuées avec correction pour tests multiples, un code documenté que vous pouvez relancer, et un paragraphe sur la méthode écrit pour votre manuscrit.
Je travaille à partir de FASTQ, BAM, VCF, matrices de comptage, ou d’un accès GEO ou SRA, provenant d’Illumina, Nanopore ou PacBio.
Envoyez-moi un message avec votre question de recherche et le nombre d’échantillons, et je vous dirai honnêtement ce que vos données peuvent supporter avant de passer commande.
Langage de programmation:
Python
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R
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
Colab
•
RStudio

