Suite de Análisis Single-Cell RNA-seq
Construcción de un pipeline de análisis single-cell RNA-seq avanzado con aprendizaje automático para identificación de tipos celulares y análisis de trayectorias para investigación del cáncer.
El Desafío
El Laboratorio de Dinámica Celular procesaba manualmente grandes conjuntos de datos single-cell RNA-seq usando varias herramientas desconectadas, resultando en resultados inconsistentes y ciclos de análisis prolongados. Necesitaban una plataforma unificada para su iniciativa de investigación del cáncer.
Nuestra Solución
Nuestra solución utilizó Vue.js para una interfaz de usuario responsiva, integrada con motores de análisis basados en Python usando Scanpy y Seurat. Implementamos algoritmos de aprendizaje automático con scikit-learn y TensorFlow para clasificación celular avanzada y análisis de trayectorias, todo desplegado en contenedores Docker.
Tecnologías Utilizadas
Resultados e Impacto
Testimonio del Cliente
“La suite scRNA-seq ha transformado nuestra comprensión de la heterogeneidad celular en tumores. Los pipelines de aprendizaje automático automatizados han revelado insights que habrían sido imposibles con métodos manuales.”
Galería del Proyecto
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