Pavel-Kravchenko

Geneformer e scGPT para Modelagem de Células Únicas.

Análise de Bio.PDB, cálculo de distância/RMSD/TM-score, DSSP, Ramachandran, PWM/PROSITE, enriquecimento GO e uso da API REST do KEGG.

Processamento de Dados ONT com NumPy

Análise de amplicons de rRNA 16S com QIIME2, cobrindo desruidificação DADA2, atribuição taxonômica, diversidade alfa/beta e abundância diferencial. Utilize ao analisar dados de microbioma 16S.

Harmonização de dados multiômicos, incluindo estratégias de normalização, imputação de dados ausentes, correção de lote e abordagens de integração como MOFA2 e DIABLO.

Fluxo de trabalho completo de scRNA-seq com scanpy: QC, normalização, HVG, PCA, UMAP, agrupamento Leiden e detecção de genes marcadores.

Pipeline de processamento ChIP-seq, incluindo chamada de picos com MACS3, análise de ligação diferencial com DiffBind, anotação de picos com ChIPseeker e visualização com deepTools.

Arrays NumPy e DataFrames Pandas para bioinformática, abordando operações vetorizadas, broadcasting, normalização CPM/RPKM, pontuação PWM, loc/iloc, agrupamento e fusão de anotações.

Módulo T5-02: RAG de Visão com NumPy

Árvores de sufixos são tries compactadas de todos os sufixos, permitindo busca de padrões em O(m) e construção em O(n) via algoritmo de Ukkonen.

Genômica clínica, incluindo classificação de variantes ACMG/AMP, consultas ClinVar e fluxos de trabalho de relatórios clínicos.

Encaminha variantes genômicas priorizadas para acompanhamento estrutural no AlphaFold2/3 ou RoseTTAFold.