构建先进的单细胞RNA-seq分析流水线,采用机器学习进行细胞类型识别和轨迹分析,用于癌症研究。
细胞动力学实验室使用各种不连接的工具手动处理大型单细胞RNA-seq数据集,导致结果不一致和分析周期延长。他们需要一个统一的平台来支持他们的癌症研究倡议。
我们的解决方案使用Vue.js构建响应式用户界面,与基于Python的分析引擎集成,使用Scanpy和Seurat。我们使用scikit-learn和TensorFlow实现了机器学习算法,用于高级细胞分类和轨迹分析,所有这些都部署在Docker容器中。
“scRNA-seq套件改变了我们对肿瘤细胞异质性的理解。自动化机器学习流水线揭示了用手动方法无法实现的洞察。”
让我们讨论如何帮助您通过量身定制的创新解决方案实现类似的结果。
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