Pavel-Kravchenko

Padrões de lista e tupla para bioinformática — divisão de códons, registros de coordenadas genéticas, tuplas nomeadas, ordenação por GC/comprimento e armadilhas de cópia.

Integração com BioPython Seq/SeqRecord/SeqIO, API Entrez do NCBI, consultas UniProt e conversão de formatos biológicos.

Receitas de análise de FASTA/FASTQ/CSV, padrões de E/S de arquivo por streaming e armadilhas específicas de formato para arquivos de dados de bioinformática.

Iteradores personalizados para bioinformática, incluindo iteração de códons, geração de k-mers, streaming FASTA/FASTQ e padrões de processamento lazy de sequências.

Modelagem QSAR, abrangendo descritores moleculares, fingerprints, modelos random forest/SVM, domínio de aplicabilidade e validação. Utilize para construir modelos de relação estrutura-atividade.

Correção de Lote em Células Únicas e Integração de Conjuntos de Dados com NumPy.

Counting sort, radix sort e bucket sort são algoritmos de ordenação não comparativos O(n) que superam o limite inferior Omega(n log n).

Fundamentos de bioestatística: estatística descritiva, distribuições, teste de hipóteses e intervalos de confiança para dados biológicos. Utilize ao analisar resultados experimentais.

Pipelines para análise de repertório V(D)J, tipagem HLA e predição de neoantígenos.

Classes Python para bioinformática — projetando classes Sequence, Gene e ProteinRecord com encapsulamento, métodos dunder, herança, ABCs e propriedades.

Implementa polinômios de interpolação de Lagrange e Newton, explica o fenômeno de Runge e aplica a interpolação por splines cúbicas para reconstruir pontos de tempo ausentes em séries temporais biológicas.

Tipos de dados Python para bioinformática: int, float, str, bool, None e conversões de tipo com exemplos biológicos. Use ao aprender como Python representa dados biológicos.