Ich führe RNA-Seq, Metagenomik und 16s-Mikrobiom Bioinformatik-Analyse durch

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Ich spreche Englisch, Arabisch, Schwedisch, Urdu

27 Aufträge abgeschlossen

Ingenieur für maschinelles Lernen

Hallo, ich bin Emal, ML-Ingenieur und Data Scientist mit Schwerpunkt auf AI, NLP, Computer Vision und Bioinformatik. Ich verwandle Rohdaten in echte Ergebnisse mit Python, TensorFlow, PyTorch, GPT-4 u...
Über diesen Service

Du hast die FASTQ-Dateien. Was du brauchst, ist jemand, der sie in Ergebnisse umwandelt, die dein PI und Gutachter akzeptieren.

Ich analysiere Sequenzierungsdaten für Forscher und Biotech-Teams und veröffentliche auch eigene Arbeiten. Meine Arbeiten im Bereich Mikrobiom und Neuropharmakologie sind in peer-reviewed Zeitschriften erschienen, daher schreibe ich Ergebnisse so, wie Gutachter sie erwarten zu lesen.

Was ich bearbeite:

16S- und ITS-Amplicon: QIIME2 oder DADA2, Alpha- und Beta-Diversität, Taxonomie, differentielle Häufigkeit

Bulk RNA-seq: Alignment, DESeq2 oder edgeR, GO- und KEGG-Anreicherung

Shotgun-Metagenomik: MetaPhlAn, MAG-Wiederherstellung, funktionale Profilierung

Single Cell: Seurat-Clustering, Marker-Gene, UMAP

Varianten: GATK Best Practices, GWAS

Du erhältst Volcano-Plots, Heatmaps, PCoA- und UMAP-Diagramme bei 300 DPI, Statistiken ordnungsgemäß mit Multiple-Testing-Korrektur, dokumentierten Code, den du erneut ausführen kannst, und einen Methodenabschnitt für dein Manuskript.

Ich arbeite mit FASTQ, BAM, VCF, Count-Matrizen oder einer GEO- oder SRA-Accession, von Illumina, Nanopore oder PacBio.

Sende mir deine Forschungsfrage und Sample-Anzahl, und ich sage dir ehrlich, was deine Daten unterstützen können, bevor du bestellst.

Expertise:

Feature-Lernen

Klassifizierung

Clustering

Programmiersprache:

Python

R

Colab

Frameworks:

scikit-learn

DeepPy

keras

PyTorch

Panda

Tools:

Jupyter-Notizbuch

opencv

Colab

RStudio

Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML