Vou analisar bioinformática e dados de NGS com gráficos prontos para publicação

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analyze bioinformatics and ngs data with publication ready plots
Tela Inteira
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Você tem dados biológicos e precisa de figuras claras, prontas para publicação?


Vou analisar e visualizar conjuntos de dados de bioinformática, NGS, metabarcoding, microbioma e ecologia usando R, Python e Bash. Trabalho com dados de bactérias, fungos e animais.


Posso criar:

- Gráficos de barras de taxonomia e abundância

- Comparações de diversidade alfa

- Ordenações PCA, PCoA e NMDS

- Heatmaps, agrupamentos e gráficos de correlação

- Comparações entre grupos de tratamento

- Resumos estatísticos e análises exploratórias

- Figuras para relatórios, pôsteres e publicações

- Código reproduzível em R ou Python


Os formatos de entrada aceitos incluem arquivos CSV, TSV e Excel, tabelas de taxonomia ou ASV/OTU, metadados de amostras e saídas processadas do QIIME2 ou DADA2. Você receberá figuras em alta resolução nos formatos PNG, PDF ou SVG.


Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido para que eu possa revisar seus arquivos, a questão de pesquisa e discutirmos seus resultados esperados.


  • Ferramenta

    • RStudio

  • Tipo de gráfico

    • Comparação
    • conceito
    • Distribuição
    • Padrões
    • Faixa
    • gráfico de pizza
    • diagrama de Gantt

Conheça mais sobre Vid

Vid

Bioinformatics and Scientific Data Analyst

  • A partir deEslovênia
  • Membro desdemar. de 2026

  • Idiomas

    Inglês, Espanhol, Croata
I am a biosciences PhD student and researcher with experience in DNA metabarcoding, NGS data analysis, biodiversity, soil ecology, and scientific visualization. I help researchers, students, and small labs turn biological data into clear, publication-ready figures and reproducible analyses. I work with bacterial, fungal, animal, ecological, taxonomy, ASV/OTU, and experimental datasets using R, Python, and common bioinformatics workflows. My fieldwork background gives me a practical understanding of real, imperfect biological data.

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