Ich analysiere virtuelle Gen-Knockout-Ergebnisse mit scTenifoldKnk

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Bioinformatik Virtuelle Knockout Molekulardynamik RNAseq DTA

Ich bin Daniel Zhang, Bioinformatik-Forscher in Changsha, China, mit Masterabschluss. Ich analysiere virtuelle Knockout-Ergebnisse von Genen, Molekulardynamik-Trajektorien, Vorhersagen zur Affinität v...
Über diesen Service

Ich analysiere existierende outputs von scTenifoldKnk und ordne virtuelle Gen-Knockout-Ergebnisse um dein Zielgen und Zelltyp herum.


Das Basic-Paket deckt ein Ziel und einen Zelltyp ab und nutzt deine bestehenden Antworten- oder Netzwerkdateien. Ich prüfe Bezeichner, fasse Differentialregulations-Ergebnisse zusammen und erstelle klare Diagramme sowie bearbeitbare Tabellen. Vergleiche über die gelieferten Seeds hinweg können vor der Bestellung vereinbart einbezogen werden.


Du erhältst Ergebnis-Tabellen, Abbildungen, das Analyse-Skript und eine README, in der Eingaben und Einstellungen festgehalten sind. Eine Revision ist für die vereinbarte Analyse enthalten.


Bitte schicke dein Zielgen, Zelltyplabels, vorhandene Output-Dateien und die Frage, die beantwortet werden soll. Für Enrichment gib die getesteten Gene und die Hintergrundgenliste an.


Falls du nur eine GEO-Zugriffsnummer oder ein Seurat-Objekt hast, schreibe mir zuerst: Netzwerkaufbau und Verarbeitung der Rohdaten benötigen einen separaten Umfang. Ich nutze KI-unterstütztes Coding, wo es sinnvoll ist, und prüfe Code und Outputs. Schriftliche Kommunikation ist willkommen.

Technologie:

Andere

Analyse-Typ:

Quantitative Analyse

•

statistische Analyse

Expertise:

Algorithmen

•

Statistiken

Programmiersprache:

R

Tools:

RStudio