Ich werde eine Single-Cell-RNA-Seq-Analyse durchführen

Suchst du eine zuverlässige, publikationsreife Single-Cell-RNA-Seq (scRNA-Seq) Analyse? Ich führe eine vollständige, reproduzierbare Pipeline durch, die von Rohdaten bis zu veröffentlichungsfähigen Abbildungen reicht.

Ich bin Doktorand mit peer-reviewed Veröffentlichungen in Q3-Q4 SCI-Journals und praktischer Erfahrung mit 10x Genomics scRNA-Seq an menschlichen, Maus- und Pflanzenproben. Jedes Projekt wird mit versionierten R- oder Python-Skripten, einem geschriebenen Methodenteil und Abbildungen geliefert, die die Anforderungen der Zeitschriften erfüllen (300+ dpi, Vektortext wo möglich).

Was ich von Anfang bis Ende liefere:

- Qualitätskontrolle: Zell-/Gen-Filterung, Doublet-Erkennung, mitochondriale/ribosomale Filterung, Vorher/Nachher-QC-Diagramme

- Normalisierung und Integration: Seurat SCTransform oder Scanpy Normalisierung; Harmony, Seurat v5 oder Scanorama für Multi-Sample / Batch

- Dimensionsreduktion und Clustering: PCA, UMAP/t-SNE, Auflösungseinstellung mit Clustree

- Zelltyp-Annotation: Marker-basiert, plus Referenz-Mapping mit SingleR, Azimuth oder CellTypist; Pflanzen-Annotation via PlantPhoneDB oder scPlantLLM

- Differenzielle Expression: Cluster-Marker und Vergleich Bedingung vs. Bedingung, mit Volcano-, MA-, Heatmap- oder Dotplot-Diagrammen

- Erweiterte Analysen (Standard & Premium): Trajektorien-Inferenz