Ich führe Homologie-Modellierung, molekulares Docking und MD-Simulationen durch

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Strukturelle Bioinformatik

PhD-Student mit Schwerpunkt auf Structural Bioinformatics und KI-gesteuerter Wirkstoffforschung. Ich kann publikationsreife Forschungslösungen unter Verwendung branchenüblicher Protokolle bereitstelle...
Über diesen Service

Beschleunige deine Forschung mit professionellen Dienstleistungen im Bereich computergestützte Wirkstoffentdeckung. Als PhD-Student in Structural Bioinformatics biete ich rigorose, publikationsreife Simulationen und Analysen, die auf deine spezifischen biologischen Ziele zugeschnitten sind.

Was ich anbiete:

  1. Beratung: Diskussion über mögliche Wege zur Lösung der Aufgaben.
  2. Detaillierte Methodik: Details zu Eingaben, Methoden und Werkzeugen.
  3. Homology Modeling: Hochwertige 3D-Strukturvorhersage (AlphaFold2/Modeller) mit Validierung (Ramachandran, ERRAT, Verify3D).
  4. Molekulardocking: Umfassendes Protein-Ligand-, Protein-Protein- und Protein-DNA-Docking mit AutoDock Vina, MoleDock oder HADDOCK.
  5. MD-Simulationen (GROMACS): Fortgeschrittene Simulationen von Komplexen. Ich liefere RMSD-, RMSF-, Radius of Gyration-, H-Brücken- und SASA-Diagramme.
  6. Bindungsenergie: Präzise Affinitätsberechnungen mit MMPBSA/GBSA-Methoden.
  7. QSAR & ML: Machine-Learning-Modelle zur Vorhersage von Wirkstoffaktivität und Toxizität.

Warum mit mir arbeiten? Ich programmiere nicht nur Software, sondern liefere Lösungen für komplexe bioinformatische Herausforderungen.

Du erhältst:

  • Hochauflösende 3D-Visualisierungsbilder.
  • Grafiken und Datentabellen in Publikationsqualität.
  • Detaillierte Methodikberichte für deine Manuskripte.

Domäne:

Maschinelles Lernen

Andere

Expertise:

Prädiktive Analyse

Programmiersprache:

Python

Tools:

Jupyter-Notizbuch

Excel

Andere

Technologie:

Python

Colab

Excel

Andere

Modelle & Methoden:

Maschinelles Lernen

Überwachtes Lernen