Farei análise de dados de ngs, interpretação de variantes e modelagem

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Bioinformação

Sou uma profissional de bioinformática com sólida experiência em biologia computacional, genômica e automação de workflows. Tenho habilidades em analisar dados de NGS de alta capacidade e implementar ...
Sobre este Serviço

Precisa de um cientista especializado para dados biológicos complexos? Com um M.Sc. em Bioinformática, ofereço análises de alto nível em genômica, descoberta de medicamentos e IA. Transformo dados brutos em insights prontos para publicação.

Genômica & NGS:

  • Pipeline completo (WES/WGS/RNA-Seq) usando Nextflow/Snakemake.
  • Chamada de variantes clínicas (ACMG) e anotação (VEP/GATK/PCGR).
  • Dashboards interativos para painel de genes e dados laboratoriais.

Descoberta de medicamentos & Biologia estrutural:

  • Docking molecular (Proteína-Ligante/Proteína-Proteína) e triagem virtual.
  • Análise de afinidade de ligação e configuração de dinâmicas moleculares (MD).

Análise de célula única (scRNA-seq):

  • QC, agrupamento e análise de trajetória usando Seurat ou Scanpy.
  • Anotação de tipo celular, transcriptômica espacial e expressão diferencial.

️ IA & Radiogenômica:

  • Deep Learning para imagens médicas (CT/MRI) e Radiomics.
  • Análise automatizada de lâminas de hematologia e classificação de células.

Pilha técnica: Python, R, Bash, Docker, Conda, AWS/GCP.

Por que me escolher?

  1. Reprodutibilidade: Código limpo, documentado e ambientes Docker.
  2. Rigor científico: Resultados fundamentados em profundo contexto biológico.
  3. Personalização: Soluções sob medida para objetivos de pesquisa únicos.

NOTA: Cada projeto é único. Por favor, envie uma mensagem

Domínio:

Machine learning

Visão Computacional

Especialidade:

processamento de imagem

Classificação

Linguagem de programação:

Python

R

MATLAB

SQL

Colab

Ferramentas:

caderno Jupyter

opencv

OpenNN

fluxo tensor

Excel

Colab

Tecnologia:

Python

R

PyTorch

Google ML Kit

scikit-learn

Modelos e métodos:

Machine learning

Deep learning

Redes neurais