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Approches ML et d'exploration de données pour les analyses en aval

GeneSelectR: comment identifier les caractéristiques pertinentes dans les ensembles de données de séquençage d'ARN

23 mai 2024

Les ensembles de données de séquençage d'ARN en vrac à haute dimension (RNAseq) posent un défi considérable pour l'identification des caractéristiques biologiquement pertinentes pour les analyses en aval et les efforts d'exploration de données. Découvrez GeneSelectR, un package R open source qui combine de manière innovante des approches de ML et d'exploration de données bioinformatiques pour une sélection améliorée des caractéristiques.

Dans cette vidéo, vous découvrirez également comment utiliser GeneSelectR pour sélectionner des caractéristiques à partir d'un ensemble de données RNAseq normalisé à l'aide de diverses méthodes d'apprentissage automatique et de paramètres définis par l'utilisateur. Si vous êtes un bioinformaticien qui effectue des analyses RNAseq en vrac mais que vous avez du mal à sélectionner une liste de gènes pour les analyses en aval, cette présentation est faite pour vous !

À propos de la série in silico talks - Les dernières avancées en bioinformatique par les scientifiques du SIB

La série in silico talks a pour but d'informer les bioinformaticiens, les spécialistes des sciences de la vie et les cliniciens des dernières avancées réalisées par les scientifiques du SIB sur un large éventail de sujets liés aux méthodes, à la recherche et aux ressources en bioinformatique. Restez au courant des derniers développements, obtenez des informations exclusives sur les articles récents et découvrez comment ces avancées pourraient vous aider dans votre travail ou votre recherche en vous inscrivant à la liste de diffusion in silico talks.

Intervenants

Name:

Damir Zhakparov

Institute:

Institut suisse de recherche sur les allergies et l'asthme (SIAF)

Group:

Molecular Allergology

Damir Zhakparov est doctorant dans le groupe de Katja Baerenfaller, basé à l'Institut suisse de recherche sur les allergies et l'asthme (SIAF) à Davos. En 2020, il a obtenu son master en biotechnologie à haut débit à l'École supérieure de biotechnologie de Strasbourg, en France. Tout au long de son doctorat, il a participé à divers projets allant de l'analyse de données cliniques à la surveillance du SARS-CoV-2 dans les eaux usées. Ses principaux domaines de recherche sont l'analyse des données transcriptomiques, l'apprentissage automatique appliqué aux données tabulaires et le développement de logiciels.