Eu crio visualizações de dados biológicos limpas, prontas para publicação, que atendem aos padrões de submissão de periódicos e são totalmente personalizadas de acordo com seus dados.
Eu ofereço:
- Gráficos de Volcano: visualização de DEG com genes significativos rotulados, esquemas de cores personalizados e limites de significância
- Heatmaps: expressão gênica, matrizes de correlação, agrupamento de amostras com dendrogramas
- Gráficos de PCA: agrupamento de amostras, variância explicada, visualização de efeito de lote
- Gráficos de Enriquecimento de Vias: gráficos de pontos GO/KEGG, gráficos de barras, gráficos de bolhas
- Gráficos de Rede: redes PPI, redes de co-expressão, mapas de interação droga-alvo no Cytoscape
- Gráficos WGCNA: heatmaps de correlação módulo-traço, gráficos de eigengene, dendrograma com barras de cor
- Figuras de Docking & Estrutura: renders de pose de ligação no PyMOL, diagramas de interação 2D no Discovery Studio
- Gráficos de Caixa/Violino/Barra: comparações de expressão gênica, estatísticas de grupos, resumos de dados clínicos
- Curvas de Sobrevivência: gráficos Kaplan-Meier com valores p e intervalos de confiança
Ferramentas que uso:
- R ggplot2, pheatmap, ggpubr, survminer, clusterProfiler
- Python matplotlib, seaborn, plotly
Por que me escolher:
Cada figura que faço segue os padrões reais de submissão de periódicos
Estou preparando ativamente figuras para manuscritos destinados a publicações revisadas por pares