Pavel-Kravchenko

Git para bioinformática: configuração, fluxo de trabalho de staging, .gitignore, navegação no histórico, operações de desfazer e branches.

Referência rápida para formatos de arquivo de bioinformática — FASTA, FASTQ, SAM/BAM/CRAM, VCF, BED, GFF/GTF, BigWig, PDB, Newick — especificações, sistemas de coordenadas e padrões de análise.

Pré-processamento de dados de metabolômica LC-MS: detecção de picos, alinhamento de tempo de retenção, preenchimento de lacunas e detecção de adutos. Utilize ao processar dados brutos de espectrometria de massa para estudos de metabolômica.

Recombinação V(D)J e Receptores Imunes Adaptativos

Expressões regulares para correspondência de padrões em sequências biológicas, incluindo busca de ORFs, motivos, sítios de restrição, cabeçalhos FASTA e correspondências sobrepostas.

Relógios Epigenéticos e Análise do Envelhecimento com Matplotlib

A correspondência de strings Rabin-Karp baseada em hash utiliza um hash deslizante para uma complexidade média de O(n+m) e se destaca na busca por múltiplos padrões.

Genética populacional e evolução molecular, abordando tópicos como Hardy-Weinberg, deriva de Wright-Fisher, modelos de seleção, dN/dS, D de Tajima, Fst e a teoria neutra.

Esta skill aborda quimioinformática e descoberta de medicamentos, incluindo representações moleculares RDKit, similaridade de Tanimoto, modelagem QSAR com dados ChEMBL, docking com AutoDock Vina, previsão ADMET e redes neurais gráficas para moléculas.

Análise da estrutura de proteínas utilizando Bio.PDB do BioPython, incluindo hierarquia SMCRA, cálculos de distância/RMSD e atribuição de estrutura secundária DSSP.

DP de cima para baixo com memoização: armazena em cache subproblemas recursivos para uma aceleração de exponencial para linear, utilizando o atalho @lru_cache.

Todo pipeline de bioinformática começa com a leitura de dados de arquivos. Sequências FASTA, registros GenBank, coordenadas PDB e anotações GFF são armazenados como bytes em disco.