Pavel-Kravchenko

BLAST: Busca de Similaridade de Sequências com BLAST+

Tabelas hash (encadeamento vs endereçamento aberto) e filtros de Bloom: complexidade, trade-offs e padrões de implementação.

Anotação de tipos celulares por scRNA-seq — pontuação manual de marcadores, baseada em referência SingleR e classificação automatizada CellTypist.

Ensembl, UCSC Genome Browser, NCBI e dbSNP são todos suportados por bancos de dados relacionais. Mesmo localmente, SQLite é uma forma prática de armazenar e consultar anotações genéticas, tabelas de variantes e resultados de expressão.

Sequenciamento de repertório imune — fluxos de trabalho TRUST4/MiXCR, métricas de diversidade, rastreamento clonal, sobreposição de Morisita-Horn, consulta VDJdb e agrupamento Hamming de CDR3.

Padrões Pandas para dados biológicos, abordando valores ausentes, duplicatas, conversão de tipos, remodelação de dados (wide/long), análise de strings e operações apply/transform/pipe.

Métodos de inferência de GRN: correlação, informação mútua (ARACNE) e random forest (GENIE3). Tabela de decisão para seleção de métodos, padrões de avaliação e principais armadilhas.

Referência rápida de R para bioinformática, abordando diferenças de sintaxe em relação ao Python, vetores, data frames, padrões do Bioconductor e distribuições estatísticas.

Classificação de variantes ACMG/AMP, preditores in silico, docking com AutoDock Vina, configuração de dinâmica molecular (MD) com GROMACS e análise de célula única com Scanpy.

Padrões de decoradores Python para bioinformática: temporização, validação, memoização e empilhamento.

NGS Avançado: algoritmos de montagem de genomas (OLC, grafo de de Bruijn), teoria de k-mers, tabela de seleção de montadores e uso da CLI de SPAdes/Flye/hifiasm.

Formas da hélice do DNA (A/B/Z), geometria do sulco, termodinâmica de vizinhos mais próximos, elementos de estrutura secundária do RNA e notação de ponto-parêntese.