Pavel-Kravchenko

Reducción de dimensionalidad y agrupamiento de scRNA-seq, empleando PCA, grafo k-NN, UMAP y Leiden. Se ofrece una guía para la selección de parámetros, patrones de implementación y errores comunes.

Digestión de restricción in silico, detección de extremos compatibles, diseño de cebadores (modelos de Tm) y simulación de gel.

Estudios de Asociación del Genoma Completo (GWAS) con NumPy.

Análisis de isoformas con lecturas largas, utilizando alineación de empalmes con Minimap2, descubrimiento de isoformas con bambu y uso diferencial de isoformas con DRIMSeq.

Análisis de trayectoria scRNA-seq: pseudotiempo (DPT), abstracción de grafo PAGA y velocidad de ARN (scVelo). Guía de decisión, parámetros clave y trampas.

Ensamblaje de genomas virales, detección de variantes intrahospedador, filodinámica y vigilancia en tiempo real.

Patrones de inferencia de modelos de visión-lenguaje para documentos científicos.

Flujos de trabajo para el análisis de expresión diferencial y normalización de RNA-seq.

Algoritmos de coincidencia de patrones — ingenuo, KMP (función de fallo), Rabin-Karp (hash rodante) y coincidencia basada en DFA para búsqueda de secuencias.

Modelos Fundacionales Genómicos: Nucleotide Transformers, HyenaDNA y Evo con NumPy.

Un BST autoequilibrado (Adelson-Velsky & Landis, 1962) que garantiza operaciones O(log n) mediante reequilibrio basado en rotaciones.

Algoritmo de Dijkstra: Caminos Más Cortos en Grafos Ponderados

Los árboles de sufijos son tries comprimidos de todos los sufijos, permitiendo la búsqueda de patrones en O(m) y la construcción en O(n) mediante el algoritmo de Ukkonen.

Recombinación V(D)J y Receptores Inmunes Adaptativos

Análisis de unión diferencial para ChIP-seq, cubriendo el flujo de trabajo DiffBind, picos de consenso, normalización y gráficos MA/volcán. Se usa para comparar la señal de ChIP-seq entre distintas condiciones.

Embeddings ESM2 y ESMFold con NumPy

Módulo T5-01B: Sistemas de Entrenamiento de LLM (Seguimiento, Épocas y Ablaciones) con Pandas

Predicción Zero-Shot del Efecto de Mutación con NumPy

Lista enlazada simple — implementación completa con punteros de cabeza/cola, incluyendo operaciones de inserción, eliminación, búsqueda e inversión, y una tabla de complejidad.

Árbol rojo-negro: un BST autoequilibrado con operaciones O(log n), que mantiene 5 invariantes y corrige inserciones con rotaciones y recoloreado.

Ensamblaje metagenómico con MEGAHIT, agrupamiento de contigs con MetaBAT2 y evaluación de la calidad de MAGs con CheckM. Incluye señales de agrupamiento, estrategia de múltiples muestras y niveles de calidad MIMAG.

Programación Dinámica de abajo hacia arriba con tabulación, que cubre la distancia de edición, LCS y la optimización del espacio con arrays rodantes.

Cribado virtual para el descubrimiento de fármacos: modelado de farmacóforos, filtrado de puntuación de docking y predicción de ADMET. Úselo al cribar computacionalmente bibliotecas de compuestos.

Ajuste de score, programaciones de ruido, muestreo DDIM y problemas inversos DDRM para modelos generativos de difusión.

Modelos de Empalme: SpliceAI y AlphaGenome con NumPy

Variantes del Problema de la Mochila (Knapsack DP): 0/1, ilimitado y suma de subconjuntos, con rastreo y optimización de espacio.

Predicción de la estructura e interpretación de la confianza de AlphaFold/ESMFold.

Análisis del número de copias de ADN — normalización de la profundidad de lectura, segmentación CBS, llamada de estado de CN y visualización a nivel genómico.

Análisis de balance de flujo y modelado metabólico con COBRApy. Úselo para predecir flujos metabólicos, simular eliminaciones genéticas o analizar modelos estequiométricos.

Geneformer y scGPT para Modelado de Células Únicas.

Coincidencia de cadenas con múltiples patrones en O(n + m + z) mediante una trie aumentada con enlaces de fallo estilo KMP.

Tablas hash (encadenamiento vs direccionamiento abierto) y filtros de Bloom: complejidad, compensaciones y patrones de implementación.

Pipeline de ChIP-seq que abarca control de calidad, alineamiento, deduplicación, llamada de picos con MACS2 y normalización de señal con deepTools.

Anotación Funcional de Metagenomas con NumPy

Arquitectura Enformer para la predicción regulatoria a partir de ADN, mutagénesis in silico (ISM) y priorización de variantes.

Operaciones y complejidad de árboles de búsqueda binaria (BST), con una implementación limpia que utiliza punteros a padres para soportar todas las operaciones estándar.

Control de calidad y análisis de accesibilidad de ATAC-seq.

Transcriptómica del cáncer para la clasificación de subtipos de melanoma (Tirosh/Harbst), utilizando un pipeline de preprocesamiento, PCA/t-SNE, clustering jerárquico, random forest y análisis de supervivencia de Kaplan-Meier.

Armonización de datos multiómicos, que incluye estrategias de normalización, imputación de datos faltantes, corrección de lote y enfoques de integración como MOFA2 y DIABLO.

Relojes Epigenéticos y Análisis del Envejecimiento con Matplotlib

La coincidencia de cadenas Rabin-Karp basada en hash emplea un hash deslizante para una complejidad promedio de O(n+m) y sobresale en la búsqueda de múltiples patrones.

Referencia rápida para formatos de archivo de bioinformática — FASTA, FASTQ, SAM/BAM/CRAM, VCF, BED, GFF/GTF, BigWig, PDB, Newick — especificaciones, sistemas de coordenadas y patrones de análisis.

Genómica clínica, que abarca la clasificación de variantes ACMG/AMP, consultas ClinVar y flujos de trabajo de informes clínicos.

Regiones Diferencialmente Metiladas (DMRs)

Identificación de metabolitos a partir de espectros MS/MS: coincidencia espectral, predicción de fórmula molecular y búsqueda en bases de datos (HMDB, KEGG). Utilizar al anotar metabolitos desconocidos.

MOFA2 es un análisis factorial multi-ómico no supervisado para la descomposición de varianza, interpretación de factores y separación de señales compartidas/específicas. Úselo al integrar múltiples capas ómicas.

Modelado Molecular con NumPy

Procesamiento de Datos ONT con NumPy