Vou aplicar aprendizado de máquina em dados de expressão gênica

Quer descobrir padrões, classificar condições ou identificar biomarcadores nos seus dados de expressão gênica?

Vou aplicar técnicas de aprendizado de máquina em conjuntos de dados RNA-Seq ou microarray para revelar insights biológicos relevantes. Seja para agrupamento, classificação ou seleção de características, entregarei resultados limpos, interpretáveis e reprodutíveis.

• Redução de dimensionalidade (PCA, t-SNE, UMAP)
• Agrupamento (k-means, hierárquico)
• Modelagem supervisionada (SVM, Random Forest, Regressão Logística)
• Avaliação de desempenho (acurácia, F1-score, matriz de confusão)
• Lista de genes/características ordenadas e visualizações
• Código fonte e documentação inclusos

Uso ferramentas padrão do mercado como scikit-learn, Pandas, seaborn, matplotlib e NumPy de forma clara e modular, ideal para equipes de pesquisa, estudantes de tese e parceiros de biotecnologia.

Vamos transformar seus dados de omics em insights visuais e acionáveis usando fluxos de trabalho modernos de ML.

Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para discutir seu conjunto de dados e objetivos.