Je réaliserai l'analyse et la visualisation des données de transcriptomique avec r ou python

Je propose une analyse des données de transcriptomique comprenant l'analyse d'expression RNA-seq, les tests statistiques, la visualisation (PCA, heatmaps, volcans), et la modélisation de base en machine learning pour la classification et l'interprétation biologique en utilisant R ou Python.

Les analyses de transcriptomique incluent :

• Traitement des données RNA-seq (comptages / matrice d'expression)
• Analyse différentielle d'expression (statistiques de base : t-test, comparaisons de style DE si les données sont fournies)
• Normalisation des données (mise à l'échelle de base / transformation log)
• Analyse exploratoire :
• Graphiques PCA
• Heatmaps
• Graphiques de type volcan (si résultats DE existants)
• Comparaison de groupes (contrôle vs maladie, etc.)

Les analyses statistiques incluent :

• Moyenne, variance, changement de pli
• Comparaisons de groupes (t-test / tests statistiques de base)
• Analyse de corrélation
• Interprétation basique des résultats

Machine Learning :

• Modèles de classification de base :
• Régression logistique
• Forêt aléatoire
• Sélection de caractéristiques
• Évaluation du modèle :
• Précision, matrice de confusion
• Courbe ROC

Tous les packages incluent des scripts de code reproductibles (R/Python) pour que vous puissiez reproduire et valider entièrement l'analyse

Les commandes personnalisées sont également possibles en fonction de jeux de données spécifiques, des besoins d'analyse et des objectifs de recherche