Applicherò machine learning ai dati di espressione genica

Vuoi scoprire pattern, classificare condizioni o identificare biomarcatori nei tuoi dati di espressione genica?

Applicherò tecniche di machine learning a dataset RNA-Seq o microarray per rivelare intuizioni biologiche significative. Che tu abbia bisogno di clusterizzazione, classificazione o selezione di caratteristiche, fornirò risultati puliti, interpretabili e riproducibili.

• Riduzione della dimensionalità (PCA, t-SNE, UMAP)
• Clusterizzazione (k-means, gerarchica)
• Modelli supervisionati (SVM, Random Forest, regressione logistica)
• Valutazione delle performance (accuratezza, F1-score, matrice di confusione)
• Elenco di geni/caratteristiche e visualizzazioni ordinate
• Codice sorgente e documentazione inclusi

Utilizzo strumenti standard del settore come scikit-learn, Pandas, seaborn, matplotlib e NumPy in una struttura chiara e modulare, ideale per team di ricerca, studenti di tesi e partner biotech.

Trasformiamo i tuoi dati omici in intuizioni visive e azionabili usando workflow ML moderni.

Contattami prima di ordinare per discutere il tuo dataset e i tuoi obiettivi.