Ik pas machine learning toe op genexpressie data

Wil je patronen ontdekken, condities classificeren of biomarkers identificeren in je genexpressie data?

Ik pas machine learning technieken toe op RNA-Seq of microarray datasets om betekenisvolle biologische inzichten te onthullen. Of je nu clustering, classificatie of feature selectie nodig hebt, ik lever schone, interpreteerbare en reproduceerbare resultaten.

• Dimensionaliteitsreductie (PCA, t-SNE, UMAP)
• Clustering (k-means, hiërarchisch)
• Geleide modellering (SVM, Random Forest, Logistieke regressie)
• Prestatie-evaluatie (nauwkeurigheid, F1-score, verwarringsmatrix)
• Gerangschikte genen/feature lijst en visualisaties
• Broncode en documentatie inbegrepen

Ik gebruik industry-standard tools zoals scikit-learn, Pandas, seaborn, matplotlib en NumPy in een duidelijke, modulaire structuur, ideaal voor onderzoeksteams, scriptieschrijvers en biotech partners.

Laten we je omics data omzetten in bruikbare, visuele inzichten met moderne ML-workflows.

Stuur me alsjeblieft een bericht voordat je bestelt om je dataset en doelen te bespreken.