Pavel-Kravchenko

Explora motivos de sequência e domínios de proteína, abrangendo a construção e varredura de PWM, conteúdo de informação, logos de sequência, padrões PROSITE e conceitos de Pfam/HMMER.

Módulo T5-01B: Sistemas de Treinamento de LLM (Rastreamento, Épocas e Ablações) com Pandas

Variáveis e tipos de dados Python para bioinformática, abordando nomeação, mutabilidade, referências e tipos numéricos e de string.

Identificação de metabólitos a partir de espectros MS/MS: correspondência espectral, previsão de fórmula molecular e busca em bancos de dados (HMDB, KEGG). Use ao anotar metabólitos desconhecidos.

Operações de string em Python para sequências biológicas: complemento reverso, extração de códons, varredura de motivos, parsing FASTA. Padrões e armadilhas bio-específicos.

Análise de sequenciamento de bissulfito: processamento WGBS/RRBS, identificação de DMRs e estimativa do relógio epigenético.

Estudos de Associação Genômica Ampla (GWAS) utilizando NumPy.

Construção, pontuação, seleção de limiar e varredura de motivos PWM para sítios de ligação de fatores de transcrição.

Armadilhas e padrões de uso de operadores em bioinformática, como divisão inteira para códons, módulo para quadros de leitura, precedência de conteúdo GC e testes de associação.

Análise Hi-C: Organização 3D do Genoma com Matplotlib.

RNA longo não codificante: Descoberta e Classificação

Operações de string em Python para bioinformática: complemento reverso, conteúdo GC, busca de motivos, parsing FASTA. Apenas padrões e armadilhas bio-específicos.