Biólogo Analista de dados biológicos / Bioinformáta
Possui graduação em Ciências Biológicas e Mestrado em Ciências pelo Departamento de Biologia Celular e Molecular e Bioagentes Patogênicos. Atuou como Técnico de Laboratório (Trainne) e Pesquisador (Mestrando) no Centro de Pesquisas em Virologia (USP). Recentemente, atuou como Analista de Laboratório no controle de qualidade biológico, realizando testes de controle de qualidade de vacinas virais.
Experiência em: Biologia Celular e Molecular, Virologia, Análise de Dados, bioinformática, Python, R, bash.
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Cada conjunto de dados apresenta suas peculiaridades, por isso deve ser tratado de acordo. Como função do analista, cabe a ele identificar, analisar e escolher a melhor abordagem à tal análise. No caso de uma análise de Rna-Seq não é diferente, cada conjunto de arquivos que você recebe, terá suas caracteristicas próprias, e será preciso adequá-la a análise de acordo com o resultado esperado. Portanto, não existe uma pipeline universal para todas as análises, muito menos a melhor.
Com isso, descrevi essa pipeline, não com o intuito de ser a melhor ou a única a ser usado em uma análise de Rna-seq, mas para ser vir como material de apoio para a contrução de uma pipeline especifica para uma análise especifica.
Neste projeto descrevo diferentes parâmetros e opções para execução de programas necessários à análise de Rna-Seq, além de incluir informações e opniões, que possam facilitar na hora de escolher a opção que melhor se adque à análise em questão.
Etapas da análise:
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Processamento dos arquivos fastq
- Fastqc e Multiqc
- HISAT2
- FeatureCounts
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Análise de expressão diferencial
- DESeq2
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Análise de enriquecimento funcional com ClusterProfiler: