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Entregaré soluciones personalizadas de machine learning para problemas de datos en investigación biológica
Acerca de este Servicio
Desarrollo pipelines personalizados de machine learning para investigación biológica: científicamente
riguroso, completamente documentado y diseñado para sobrevivir a la revisión por pares:
- Análisis basado en imágenes: cuantificación automatizada, clasificación y perfil morfométrico a partir de fluorescencia, campo claro, confocal y otras imágenes.
- Modelos predictivos de datos moleculares y omics, descubrimiento de biomarcadores y reducción de dimensionalidad en conjuntos de datos genómicos, proteómicos o epigenéticos.
- Pipelines reproducibles, cada proyecto incluye un script comentado, un README y un cuaderno de demostración (listo para Google Colab) para que tú o tu laboratorio puedan volver a ejecutarlo
- Salida de nivel de investigación: figuras para publicación, validación estadística y secciones de metodología que puedes usar en tu manuscrito
Stack
Python · scikit-learn · PyTorch · OpenCV · scikit-image · Pandas · matplotlib · ImageJ
Lenguaje de programación:
Python
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Java
Marcos:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
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Excel
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Con qué tipos de datos biológicos puedes trabajar?
Imágenes de microscopía de fluorescencia (multicanal, z-stack), arrays de metilación de ADN (Illumina 450K/EPIC), datos de citometría de flujo y conjuntos de datos omics tabulares en general. Si no estás seguro si tus datos encajan, envíame un mensaje antes de ordenar.
¿Necesito compartir datos en crudo o solo archivos procesados?
Cualquiera funciona. Imágenes en crudo o archivos .idat/.csv son ideales, pero matrices preprocesadas también están bien. Firmaré un NDA si tus datos son sensibles o no publicados.
¿Podré volver a ejecutar el pipeline yo mismo?
Sí, todos los entregables incluyen un script comentado y un README con instrucciones paso a paso. Los pedidos estándar y premium incluyen un cuaderno de Colab que puedes ejecutar sin ninguna instalación local.
¿Puedo usar los resultados en una publicación?
Por supuesto. Los paquetes estándar y premium incluyen documentación de metodología escrita según los estándares de revistas científicas. Solo pido que me reconozcas en la sección de agradecimientos (no en la autoría).
Mi conjunto de datos es pequeño... ¿el ML todavía es aplicable?
Muchas veces sí. Para n pequeños (< 100 muestras), uso modelos regularizados (ElasticNet, Ridge, SVM) y estrategias de validación cruzada apropiadas para tu tamaño de muestra. Te diré de antemano si el ML no es realmente la herramienta adecuada.
¿Qué pasa si mi proyecto es más complejo que los paquetes?
Envíame un mensaje. Acepto pedidos personalizados y puedo planear un proyecto basado en hitos para pipelines de múltiples tareas.
