Ich werde Bioinformatik- und NGS-Daten mit publikationsfertigen Diagrammen analysieren

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analyze bioinformatics and ngs data with publication ready plots
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Hast du biologische Daten und brauchst klare, publikationsfertige Abbildungen?


Ich analysiere und visualisiere Bioinformatik-, NGS-, Metabarcoding-, Mikrobiom- und ökologische Datensätze mit R, Python und Bash. Ich arbeite mit Daten von Bakterien, Pilzen und Tieren.


Ich kann erstellen:

- Taxonomie- und Abundanz-Balkendiagramme

- Alpha-Diversitätsvergleiche

- PCA-, PCoA- und NMDS-Ordinationen

- Heatmaps, Clusteranalysen und Korrelationsdiagramme

- Vergleiche zwischen Behandlungsgruppen

- Statistische Zusammenfassungen und explorative Analysen

- Abbildungen für Berichte, Poster und Veröffentlichungen

- Reproduzierbarer R- oder Python-Code


Akzeptierte Eingaben sind CSV-, TSV- und Excel-Dateien, Taxonomie- oder ASV/OTU-Tabellen, Probenmetadaten und verarbeitete QIIME2- oder DADA2-Ausgaben. Du erhältst hochauflösende PNG-, PDF- oder SVG-Abbildungen.


Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit ich deine Dateien, Forschungsfragen prüfen und wir deine erwarteten Ergebnisse besprechen können.


  • Anwendung

    • RStudio

  • Diagrammtyp

    • Vergleich
    • Konzept
    • Verteilung
    • Muster
    • Spanne
    • Kreisdiagramm
    • Gantt-Diagramm

Lerne Vid kennen

Vid

Bioinformatics and Scientific Data Analyst

  • AusSlowenien
  • Mitglied seitMärz 2026

  • Sprachen

    Englisch, Spanisch, Kroatisch
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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