Биоинформатический бэкграунд: имею практический опыт анализа данных NGS (RNA-seq, ChIP-seq, поиск CNV/SNP, de novo сборка геномов). Умею работать с клинически значимыми вариантами (VarSome, Franklin, SpliceAI) и профильными базами данных (gnomAD, OMIM, ClinGen, HPO).

Так же обще-программные навыки: создавал комплексные протоколы для лабораторных системы (Opentrons) на Python, пишу вспомогательные скрипты на Python и JavaScript под нужды лаборатории (например, самостоятельно разработал приложение для генерации sample sheets под приборы Genemind). Знаком с git, sql, в качестве хобби имею свой виртуальный сервер, под который писал бота для Telegram.

Имею понимание лабораторных процессов изнутри: как старший молекулярный биолог в «Геномеде» я прошёл весь цикл — от пробоподготовки и валидации новых методик до запуска секвенаторов (Illumina, BGI/MGI, Genemind) и контроля качества библиотек.

Свободно владею английским языком: учился в Канаде, окончил англоязычную магистратуру Life Sciences в Сколтехе.

Языки:

• Русский - родной
• Английский С1 - продвинутый

Технический стек:
• Python (numpy, pandas, seaborn)
• Linux CLI, Bash
• R (dplyr, tidyverse, Bioconductor)
• Git, GitHub
• Docker, Docker-compose
• PostgreSQL, SQL
• Пайплайны в Make, Snakemake
• Инструменты Google Workspace (Docs, Sheets) и Google Apps Script

Биоинформатические навыки:
• Анализ данных RNA-seq: выравнивание (STAR / HISAT2), квантификация признаков (featureCounts), анализ дифференциальной экспресии (DESeq2), визуализация и интерпретация (R).
• QC и препроцессинг данных секвенирования: контроль качества (FastQC, MultiQC), тримминг и фильтрация (Trimmomatic).
• GWAS: ассоциативный анализ SNP с фенотипом с использованием PLINK, коррекция на множественное тестирование, построение Manhattan plot R, аннотация значимых локусов.
• Анализ данных ChIP-seq: выравнивание на референс (Bowtie2), peak calling (MACS2), визуализация (Integrative Genomics Viewer), motif discovery (MEME Suite), аннотация пиков (ChIPseeker).
• Поиск CNV/SNP: коллинг (FreeBayes), фильтрация и аннотация вариантов (BCFtools), интерпретация клинически значимых точек с использованием gnomAD SV, DGV и ClinGen.
• De novo сборка бактериальных геномов: контроль контаминации образца (Kraken2), оптимизация k-mer (KmerGenie), de novo сборка генома (SPAdes) и оценка качества сборки (QUAST).
• Филогенетика: выравнивание на референс (Bowtie2), обработка SAM/BAM-файлов (SAMtools), SNP коллинг (GATK), множественное выравнивание последовательностей (MUSCLE) и построение филогенетического дерева (MEGA).
• Работа с анализом клинически значимых генетических вариантов: интерпретация SNV/CNV с использованием VarSome, Franklin и SpliceAI; работа с фенотипическими описаниями через Human Phenotype Ontology (HPO), интерпретация данных по патогенным синдромам по базам данных gnomAD, OMIM, ClinGen, DECIPHER, Orphanet, PubMed.

Молекулярно-биологические навыки:
• Программирование лабораторных систем автоматизации под различные нужды.
• Выделение ДНК/РНК из крови, из бактериальных клеток, выделение сцДНК из плазмы.
• Проведение полного цикла NGS исследования: от выделения НК из крови до запуска анализа данных секвенирования на платформах типа Illumina и BGI/MGI.
• Оценка качества пробоподготовки NGS библиотек посредством капиллярного электрофореза (на приборах Caliper LabChip,BiOptic Qsep), измерений на спектрофотомерте.

Дополнительно:
• Статистика: линейная регрессия для оценки влияния факторов, критерий хи-квадрат для установления статистически значимых связей, критерий Манна - Уитни, теста Колмогорова-Смирнова и ANOVA для сравнения наборов данных и др. методы

• База в data science: построение моделей на основе linear regression, random forest, gradient boosting, построение ROC curve для оценки результатов