Екатерина Соколова
- Телефон: +7 916 789 01 23
- Эл. почта: ekaterina.sokolova@email.com
- Местоположение: Москва, Россия
- LinkedIn: ekaterina-sokolova-bioinfo
Резюме
Биоинформатик с 7-летним опытом в геномном анализе, разработке алгоритмов и управлении крупными биологическими данными. Успешно разработала и внедрила пайплайны для анализа данных секвенирования нового поколения, что привело к 25% ускорению обработки образцов и повышению точности результатов.
Глубокие знания в области молекулярной биологии, генетики и статистики, применяемые для решения сложных задач в исследованиях заболеваний и персонализированной медицине. Опыт работы с различными базами данных и инструментами биоинформатики, включая R, Python, Snakemake и Nextflow.
Имеет публикации в рецензируемых журналах, активно участвует в научных конференциях и стремится к постоянному профессиональному развитию в области передовой биоинформатики.
Опыт работы
Ведущий биоинформатик, Институт Биоорганической Химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН -- Москва, Россия
Сентябрь 2019 – настоящее время
-
Руководила разработкой и валидацией биоинформатических пайплайнов для анализа данных полногеномного секвенирования (WGS), РНК-секвенирования (RNA-Seq) и ChIP-Seq, сократив время анализа на 30%.
-
Разработала и внедрила алгоритмы для идентификации соматических мутаций в опухолевых тканях, достигнув 95% чувствительности и специфичности в сравнении с золотым стандартом.
-
Осуществляла курирование и анализ крупномасштабных геномных данных для проектов по изучению этиологии аутоиммунных заболеваний, выявив 5 новых генетических маркеров.
-
Публиковала результаты исследований в 3 рецензируемых международных журналах (Q1).
Младший биоинформатик, Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины ФМБА России -- Москва, Россия
Сентябрь 2016 – Август 2019
-
Участвовала в проектах по анализу экспрессии генов с использованием данных микроматриц и RNA-Seq, внесла вклад в идентификацию дифференциально экспрессируемых генов при сердечно-сосудистых заболеваниях.
-
Разрабатывала скрипты на Python и R для автоматизации рутинных задач по обработке данных, что позволило сократить время подготовки данных на 20%.
-
Поддерживала и обновляла локальные базы данных генетических вариантов и аннотаций.
-
Проводила статистический анализ биологических данных и визуализацию результатов.
Образование
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Магистр в Биоинформатика -- Москва, Россия
Сентябрь 2014 – Июнь 2016
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Бакалавр в Биология -- Москва, Россия
Сентябрь 2010 – Июнь 2014
Навыки
Языки программирования и инструменты: Python (Pandas, NumPy, Biopython), R (ggplot2, Bioconductor), Bash, Git, Snakemake, Nextflow, SLURM
Биоинформатический анализ: Геномный анализ (WGS, WES), РНК-секвенирование (RNA-Seq), ChIP-Seq, метагеномика, анализ одноклеточных данных, GWAS, анализ вариантов, функциональная аннотация
Базы данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Ensembl, NCBI, UCSC Genome Browser
Статистика и машинное обучение: Линейные/логистические регрессии, кластерный анализ, PCA, методы классификации (SVM, Random Forest), A/B тестирование
Биологические знания: Молекулярная биология, генетика, онкология, иммунология, микробиология
