Ich werde molekulares Docking und Wirkstoffentdeckungsanalyse durchführen

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Computational Biology und Bioinformatics Forscher | Multi-Omics | Python, R

Bioinformatik-Experte mit Schwerpunkt auf Python, R und Bash-Skripting, mit starkem Fokus auf forschungsorientierte computergestützte Lösungen. Fachkenntnisse umfassen maschinelles Lernen, Multi-Omics...
Über diesen Service

Suchst du nach computergestützter Wirkstoffentdeckung für deine Forschung oder Veröffentlichung?

Ich biete umfassende in silico Wirkstoffentdeckungsdienste an, von der Kuratierung der Verbindungslibrary bis zur Identifizierung von Leitstrukturen, unter Verwendung branchenüblicher Tools und publikationsfertiger Workflows.

Ich biete an:

  • Molekulares Docking: AutoDock Vina, PyRx, Bindungsaffinitätsanalyse
  • Virtuelles Screening: ADMET-Filterung, Lipinski-Regel der fünf, Lead-Auswahl
  • Netzwerk-Pharmakologie: Zielvorhersage, PPI-Netzwerke, Hub-Gen-Identifikation
  • Transkriptom-Integration: DEG-Analyse, WGCNA, GEO-Datensatzverarbeitung
  • QSAR-Modellierung: Bioaktivitätsvorhersage mit Random Forest und ML-Modellen
  • Visualisierung: PyMOL, Discovery Studio, Cytoscape-Interaktionskarten

Fähigkeiten:

  • AutoDock Vina · PyRx · GROMACS · PyMOL
  • Python · R · RDKit · scikit-learn
  • Cytoscape · Discovery Studio
  • ChEMBL · PubChem · UniProt · PDB

Warum mich wählen:

  • Erstautor-Manuskripte in Vorbereitung, die genau diese Workflows verwenden
  • Reproduzierbare Pipelines nach Publikationsstandard
  • End-to-End-Projektverantwortung, keine Anleitung von deiner Seite nötig
  • Pünktliche Lieferung mit klarer Kommunikation
  • Vertraulichkeit garantiert

Technologie:

Excel

Google Sheets

Jupyter-Notizbuch

Pandas

Analyse-Typ:

Quantitative Analyse

Qualitative Analyse

Expertise:

Statistiken

Programmiersprache:

Python

R

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