Single-Cell-RNA-Seq-Analyse für eine Heidelberger Forschungsplattform
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Führe QC, Normalisierung, Clustering und differenzielle Expression an Single-Cell-Daten durch und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie wird ein Single-Cell-RNA-Seq-Datensatz mit Scanpy reproduzierbar geclustert, annotiert und für differenzielle Expression ausgewertet?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Single-Cell-QC und Normalisierungsentscheidungen begründet treffen
- Dimensionsreduktion (PCA, UMAP) und Clustering (Leiden) auf realen Daten praktisch durchführen
- Differenzielle Expression mit Multiple-Testing-Korrektur korrekt interpretieren
- Forschungs-Notebooks für externe Wiederverwendung dokumentieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Computational Biology and Health Informatics
Master · Cs Se
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenSoftware Engineer
Software Engineers in Life-Science-Plattformen müssen mit Forschungs-Notebooks arbeiten. Diese Challenge schließt die Lücke zwischen Engineering-Disziplin und biologischer Domäne.
Dieses Projekt schärft
- bioinformatics
- single-cell-analysis
- python
Noch eine Sache