J'appliquerai l'apprentissage automatique aux données d'expression génétique

Vous souhaitez découvrir des motifs, classer des conditions ou identifier des biomarqueurs dans vos données d'expression génétique ?

Je vais appliquer des techniques d'apprentissage automatique à des ensembles de données RNA-Seq ou microarray pour révéler des insights biologiques significatifs. Que vous ayez besoin de regroupement, de classification ou de sélection de caractéristiques, je fournirai des résultats propres, interprétables et reproductibles.

• Réduction de dimension (PCA, t-SNE, UMAP)
• Regroupement (k-means, hiérarchique)
• Modélisation supervisée (SVM, forêt aléatoire, régression logistique)
• Évaluation des performances (précision, score F1, matrice de confusion)
• Liste de gènes/caractéristiques classés et visualisations
• Code source et documentation inclus

J’utilise des outils standards de l’industrie comme scikit-learn, Pandas, seaborn, matplotlib et NumPy dans une structure claire et modulaire, idéale pour les équipes de recherche, les étudiants en thèse et les partenaires biotech.

Transformons vos données omiques en insights visuels exploitables grâce aux workflows modernes de ML.

N’hésitez pas à me contacter avant de commander pour discuter de votre dataset et de vos objectifs.