Ich werde maschinelles Lernen auf Genexpressionsdaten anwenden

Möchtest du Muster erkennen, Zustände klassifizieren oder Biomarker in deinen Genexpressionsdaten?

Ich wende Methoden des maschinellen Lernens auf RNA-Seq- oder Microarray-Datensätze an, um bedeutungsvolle biologische Erkenntnisse zu gewinnen. Ob du Clustering, Klassifikation oder Feature-Selection brauchst, ich liefere saubere, interpretierbare und reproduzierbare Ergebnisse.

• Dimensionsreduktion (PCA, t-SNE, UMAP)
• Clustering (k-means, hierarchisch)
• Überwachtes Modellieren (SVM, Random Forest, Logistische Regression)
• Leistungsbewertung (Genauigkeit, F1-Score, Konfusionsmatrix)
• Liste der rankenden Gene/Features und Visualisierungen
• Quellcode und Dokumentation inklusive

Ich nutze branchenübliche Tools wie scikit-learn, Pandas, seaborn, matplotlib und NumPy in einer klaren, modularen Struktur, ideal für Forschungsteams, Thesis-Studenten und Biotech-Partner.

Lass uns deine Omics-Daten in umsetzbare, visuelle Erkenntnisse verwandeln, mithilfe moderner ML-Workflows.

Bitte schreib mir vor der Bestellung, um deine Daten und Ziele zu besprechen.