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Ich liefere maßgeschneiderte Machine-Learning-Lösungen für biologische Forschungsdatenprobleme
Datenanalyse-Lösungen
Ich bin medizinisch-technologe und MSc-Student, der sich derzeit auf Molekularbiologie spezialisiert, mit einer Leidenschaft dafür, die medizinische Forschung durch fortschrittliche Bilddatenanalyse z...
Über diesen Service
Ich entwickle maßgeschneiderte Machine-Learning-Pipelines für die biologische Forschung: wissenschaftlich
streng, vollständig dokumentiert und für Peer-Review geeignet:
- Bildbasierte Analyse, automatisierte Quantifizierung, Klassifikation und morphometrische Profilierung aus Fluoreszenz-, Hellfeld-, Konfokal- und anderen Bildern.
- Molekulare & Omics-Daten prädiktive Modelle, Biomarker-Entdeckung und Dimensionsreduktion bei genomischen, proteomischen oder epigenetischen Datensätzen.
- Reproduzierbare Pipelines, jedes Projekt enthält ein kommentiertes Skript, eine README und ein Demo-Notebook (Google Colab-kompatibel), damit du oder dein Labor es erneut ausführen könnt.
- Forschungsgerechte Ausgabe, publikationsfähige Abbildungen, statistische Validierung und Methodikabschnitte, die du in deinem Manuskript verwenden kannst.
Stack
Python · scikit-learn · PyTorch · OpenCV · scikit-image · Pandas · matplotlib · ImageJ
Programmiersprache:
Python
•
Java
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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opencv
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tensorflow
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Excel
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FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen Arten von biologischen Daten kannst du arbeiten?
Fluoreszenzmikroskopiebilder (Multichannel, Z-Stack), DNA-Methylierungsarrays (Illumina 450K/EPIC), Durchflusszytometrie-Daten und allgemeine tabellarische Omics-Datensätze. Wenn du unsicher bist, ob deine Daten passen, schick mir vor der Bestellung eine Nachricht.
Muss ich Rohdaten oder nur verarbeitete Dateien teilen?
Beides ist möglich. Rohbilder oder .idat/.csv-Dateien sind ideal, aber auch vorverarbeitete Matrizen sind in Ordnung. Ich unterschreibe eine NDA, wenn deine Daten sensibel oder unveröffentlicht sind.
Werde ich die Pipeline selbst erneut ausführen können?
Ja, alle Deliverables enthalten ein kommentiertes Skript und eine README mit Schritt-für-Schritt-Anleitung. Standard- und Premium-Bestellungen beinhalten ein Colab-Notebook, das du ohne lokale Installation ausführen kannst.
Kann ich die Ergebnisse in einer Veröffentlichung verwenden?
Absolut. Die Standard- und Premium-Pakete enthalten Methodik-Dokumentation nach Zeitschriftenstandards. Ich bitte nur um eine Erwähnung im Danksagungsabschnitt (nicht als Autor).
Mein Datensatz ist klein... ist ML trotzdem anwendbar?
Oft ja. Für kleine n (< 100 Proben) verwende ich reguläre Modelle (ElasticNet, Ridge, SVM) und Kreuzvalidierungsstrategien, die für deine Stichprobengröße geeignet sind. Ich sage dir vorher, wenn ML wirklich nicht das richtige Werkzeug ist.
Was, wenn mein Projekt komplexer ist als die Pakete?
Schick mir eine Nachricht. Ich akzeptiere individuelle Aufträge und kann ein Meilenstein-basiertes Projekt für Multi-Task-Pipelines planen.
