Realizamos análisis bioinformáticos exhaustivos en conjuntos de datos genómicos, transcriptómicos y proteómicos. Utilizando los lenguajes de programación Python y R, ofrecemos servicios de modelado estadístico, análisis de expresión diferencial y visualización de datos.
Control de calidad de datos RNA-seq, alineación, generación de matrices de recuento, análisis de expresión diferencial y análisis de enriquecimiento funcional.
Anotación de variantes, filtrado de SNP/Indel, visualización de resultados GWAS y recuperación y procesamiento de datos de bases de datos genómicas públicas.
Redes de interacción proteína-proteína, análisis de enriquecimiento de vías, anotación de términos GO y estudios de clasificación funcional.
Correcciones de pruebas múltiples, modelos de regresión, análisis de agrupamiento y métodos de clasificación basados en aprendizaje automático.
Scripts de Python y R específicos para el proyecto, flujos de trabajo reproducibles basados en Snakemake o Nextflow y sistemas de informes automatizados.
Evaluación de la calidad de los datos brutos, filtrado de muestras de baja calidad, corrección de efectos de lote y procedimientos de normalización.
Expresión diferencial, análisis de correlación, reducción de dimensionalidad PCA, t-SNE, UMAP y métodos de agrupamiento jerárquico.
Heatmaps, volcano plots, MA plots, diagramas de vías y visualizaciones interactivas con informes de análisis exhaustivos.
Documentación detallada que incluye todo el código, parámetros y métodos utilizados. Informes ejecutables compartidos en formato R Markdown o Jupyter Notebook.
Figuras en formato vectorial estándar de publicación (PDF, SVG), heatmaps, diagramas de red y tablas de resumen estadístico.
Documentos de resultados exhaustivos que resumen los hallazgos estadísticos, enumeran genes o proteínas significativos y proporcionan recomendaciones para los próximos pasos.
Pensamientos que vale la pena compartir, cuando están listos. Sin ruido, sin promociones, solo notas de investigación y actualizaciones de proyectos.
