Análisis de Single-Cell RNA-seq para un Laboratorio de Investigación en Chile
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa un pipeline de single-cell RNA-seq con Scanpy y scVI, integra muestras y genera un reporte HTML. Obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un pipeline scRNA-seq reproducible con integración entre muestras y anotación celular, entregando reporte HTML compartible y comparativa contra baseline sin corrección.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar QC scRNA-seq con criterios defendibles (gene count, MT%, doublet detection)
- Integrar muestras con scVI y evaluar corrección de batch effect
- Anotar tipos celulares con CellTypist + marcadores manuales
- Producir investigación reproducible end-to-end (entorno, semillas, datos)
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Computational Biology and Health Informatics
Master · Cs Se
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de Datos
Construir pipelines reproducibles de datos high-dimensional con integración y reporte es trabajo de ingeniero de datos en biomedicina — perfil con demanda creciente en farma y academia.
Este proyecto afina
- data-integration
- reproducible-research
- python
Ingeniero de Software
Empaquetar análisis científicos como pipelines reproducibles es el músculo que separa al investigador del ingeniero — habilidad transferible a cualquier ingeniería de software con cargas científicas.
Este proyecto afina
- reproducible-research
- single-cell-genomics
- python