ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC
ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC


# Filtering genomic variants
for variant in vcf.fetch('chr1', 1000, 2000):
    if variant.QUAL > 30:
        process_sample(variant.samples[0])

            


# Plotting allele frequencies
ggplot(aes(x=pos, y=freq)) + 
    geom_line(color="#0ea5e9") + 
    theme_minimal()

            


# Filtering genomic variants
for variant in vcf.fetch('chr1', 1000, 2000):
    if variant.QUAL > 30:
        process_sample(variant.samples[0])

            


# Plotting allele frequencies
ggplot(aes(x=pos, y=freq)) + 
    geom_line(color="#0ea5e9") + 
    theme_minimal()

            


# Filtering genomic variants
for variant in vcf.fetch('chr1', 1000, 2000):
    if variant.QUAL > 30:
        process_sample(variant.samples[0])

            


# Plotting allele frequencies
ggplot(aes(x=pos, y=freq)) + 
    geom_line(color="#0ea5e9") + 
    theme_minimal()

            


# Filtering genomic variants
for variant in vcf.fetch('chr1', 1000, 2000):
    if variant.QUAL > 30:
        process_sample(variant.samples[0])

            


# Plotting allele frequencies
ggplot(aes(x=pos, y=freq)) + 
    geom_line(color="#0ea5e9") + 
    theme_minimal()

            


# Filtering genomic variants
for variant in vcf.fetch('chr1', 1000, 2000):
    if variant.QUAL > 30:
        process_sample(variant.samples[0])

            


# Plotting allele frequencies
ggplot(aes(x=pos, y=freq)) + 
    geom_line(color="#0ea5e9") + 
    theme_minimal()

            


# Filtering genomic variants
for variant in vcf.fetch('chr1', 1000, 2000):
    if variant.QUAL > 30:
        process_sample(variant.samples[0])

            


# Plotting allele frequencies
ggplot(aes(x=pos, y=freq)) + 
    geom_line(color="#0ea5e9") + 
    theme_minimal()

            
[ sudo chmod +x ideas.sh ]

@TATAbox:~/workspace$ _

Ferramentas, modelos e scripts para a amnésia do futuro... if works → intencional; else → feature em construção produzida às 3h am. (Otimize ou julgue silenciosamente).

> ~/projetos --list

Repositórios que sobreviveram ao rm -rf. Alguns são úteis, outros... (veja você mesmo).

Ver Repositório Completo →

Bioinfo Hub 5

CladeX
Bioinfo Hub

CladeX

Workbench de sistemática filogenética que transforma árvores estáticas em ferramentas interativas de descoberta.

Phylogenetics Education Bioinformatics D3.js
fastaregex
Bioinfo Hub

fastaregex

Domador de cabeçalhos FASTA. Limpe a bagunça dos nomes de sequências com regex antes que seu pipeline exploda.

Bioinformatics Regex JavaScript
kviewer
Bioinfo Hub

kviewer

Visualização de k-mers. Porque ler arquivos de sequenciamento bruto sem ajuda visual é pedir para ter dor de cabeça.

Bioinformatics Genomics Tool
Ativo
ggrelated
Bioinfo Hub

ggrelated

Estimativa de parentesco sem sofrimento. Quem é parente de quem? Descubra antes que a árvore genealógica vire um círculo.

R Population Genetics Visualization
Ativo
ggDAPC
Bioinfo Hub

ggDAPC

DAPC visual. Agrupar populações nunca foi tão estético. Se os grupos não separarem, a culpa não é do gráfico.

R Population Genetics Visualization
Ativo

Data Ecology 3

lsma
Data Ecology

lsma

Análise de métricas de paisagem. Porque entender a forma do habitat é melhor do que apenas adivinhar.

R Landscape Ecology
Ativo
ggmodel
Data Ecology

ggmodel

Visualização de modelos estatísticos. Transforme outputs chatos do R base em superfícies ggplot2 que as pessoas realmente entendem.

R Modeling Visualization
Ativo
R4eco
Data Ecology

R4eco

Scripts para ecologia quantitativa. O canivete suíço para quando você precisa processar dados ecológicos sem reinventar a roda.

R Quantitative Ecology
Ativo

Outros 3

Pale Blue Dot
Outros

Pale Blue Dot

Simulador de escalas astronômicas. Uma dose necessária de humildade cósmica em forma de código.

Astronomy Education JavaScript
Aves Urbanas
Outros

Aves Urbanas

Guia de avifauna. Para você saber quem está cantando na sua janela enquanto você depura código.

Biodiversity Ornithology Education
NeuroFlow
Outros

NeuroFlow

Foco profundo e sons procedurais. Onde a ciência do som encontra a necessidade desesperada de terminar aquele manuscrito.

Productivity Audio JavaScript

> ~/teaching --help

Materiais de aula e guias rápidos estruturados em trilhas de aprendizado.

Série de Aprendizado

Modelagem de Nicho Ecológico (ENM101)

Trilha prática para aprender a modelar distribuição de espécies no R, do zero à projeção.

1 módulos Iniciar Trilha
Série de Aprendizado

Introdução ao R para Biólogos (R101)

Uma jornada para transformar café em gráficos elegantes (e erros de sintaxe) começando do zero.

1 módulos Iniciar Trilha
Série de Aprendizado

Sistemática Filogenética e Tree-Thinking

Uma jornada para entender a genealogia da vida, desde a interpretação de ramos até a simulação de processos evolutivos.

1 módulos Iniciar Trilha

> whoami --identity

Sou Biólogo com doutorado em Genética e Biologia Molecular. Meu trabalho transita entre a biologia evolutiva e a ciência da computação, com foco em ecologia molecular e análise de dados genômicos.

Atualmente, como Professor Associado na UENP, dedico meu tempo à pesquisa e ao desenvolvimento de ferramentas de código aberto para a comunidade científica.

> ssh --connections

Reporte bugs, sugira melhorias (seja gentil) ou envie um ping. Latência inversamente proporcional ao nível de cafeína.