Aplicaré aprendizaje automático a datos de expresión génica

¿Buscas descubrir patrones, clasificar condiciones o identificar biomarcadores en tus datos de expresión génica?

Aplicaré técnicas de aprendizaje automático a conjuntos de datos de RNA-Seq o microarrays para revelar conocimientos biológicos significativos. Ya sea que necesites agrupamiento, clasificación o selección de características, entregaré resultados limpios, interpretables y reproducibles.

• Reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE, UMAP)
• Agrupamiento (k-means, jerárquico)
• Modelado supervisado (SVM, Random Forest, Regresión logística)
• Evaluación de rendimiento (precisión, puntuación F1, matriz de confusión)
• Lista de genes/características ordenadas y visualizaciones
• Código fuente y documentación incluidos

Utilizo herramientas estándar de la industria como scikit-learn, Pandas, seaborn, matplotlib y NumPy en una estructura clara y modular, ideal para equipos de investigación, estudiantes de tesis y socios en biotecnología.

Convirtamos tus datos omics en conocimientos visuales y accionables usando flujos de trabajo modernos de ML.

Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tu conjunto de datos y objetivos.