Je vais effectuer l'analyse de données NGS, l'interprétation des variants et la modélisation

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Bioinformation

Je suis un professionnel en bioinformatique avec une solide expérience en biologie computationnelle, génomique et automatisation de workflows. Je maîtrise l’analyse de données NGS à haut débit et la m...
À propos de ce service

Vous avez besoin d'un scientifique spécialisé pour des données biologiques complexes ? Avec un M.Sc. en bioinformatique, je propose des analyses avancées dans le domaine de la génomique, de la découverte de médicaments et de l'IA. Je transforme des données brutes en insights prêts à être publiés.

Génomique & NGS :

  • Pipeline complet (WES/WGS/RNA-Seq) via Nextflow/Snakemake.
  • Appel de variants cliniques (ACMG) & annotation (VEP/GATK/PCGR).
  • Tableaux de bord interactifs pour les panels de gènes et les données de laboratoire.

Découverte de médicaments & biologie structurale :

  • Docking moléculaire (protéine-ligand/protéine-protéine) & criblage virtuel.
  • Analyse de l'affinité de liaison & configuration de la dynamique moléculaire (MD).

Analyse single-cell (scRNA-seq) :

  • Contrôle de qualité, clustering & analyse de trajectoire avec Seurat ou Scanpy.
  • Annotation des types cellulaires, transcriptomique spatiale & expression différentielle.

️ IA & radiogénomique :

  • Deep learning pour l'imagerie médicale (CT/MRI) & radiomique.
  • Analyse automatisée de lames d'hématologie & classification cellulaire.

Stack technique : Python, R, Bash, Docker, Conda, AWS/GCP.

Pourquoi me choisir ?

  1. Reproductibilité : Code propre, documenté et environnements Docker.
  2. Rigueur scientifique : Résultats basés sur un contexte biologique approfondi.
  3. Personnalisation : Solutions sur mesure pour des objectifs de recherche spécifiques.

NOTE : Chaque projet est unique. Veuillez m'envoyer un MESSAGE

Domaine:

Machine learning

Vision par ordinateur

Expertise:

Traitement d'images

Classification

Langage de programmation:

Python

R

MATLAB

SQL

Colab

Outils:

Jupyter Notebook

opencv

OpenNN

tensorflow

Excel

Colab

Technologie:

Python

R

PyTorch

Google ML Kit

scikit-learn

Modélisation et méthodes:

Machine learning

Deep learning