Bioinformatik

Bioinformatik / Computational Biology

Bioinformatik

Random Forest, Feature Selection, PCA oder Clustering - Welche Methode passt zu Ihrer Frage? 

Welche Methode für Ihre bioinformatische Fragestellung die passende ist, erarbeiten wir gemeinsam mit Ihnen, unseren Programmierer*innen und unseren Wissenschaftler*innen aus Biochemie und Biologie.  

Wir entwickeln Datenbanken, führen Datenanalysen durch, entwickeln intelligente Algorithmen und enthüllen mit Visualisierungen und Computersimulationen neue, bislang unbekannte Zusammenhänge in biomedizinischen Daten.

Unsere Stärke liegt in der Kombination von Expertise aus Biochemie, Molekularbiologie und KI-Entwicklung für Convolutional und Deep Neural Networks (CNN / DNN). 

Die intelligenten Algorithmen der Bioinformatik sind heute die Basis für Fortschritte in der angewandten biotechnologischen Forschung, in der Medikamentenentwicklung und in der personalisierten Medizin. 

Unsere Programmierer*innen beherrschen die explorative Datenanalyse, die Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzwerken (CNN / DNN), Supervised und Unsupervised Learning.

Wir entwickeln u.a. lineare Models, Ensemble-Methoden, Decision Trees, Random Forest und Feature Selection, wenn es um supervised Learning geht. Für Themen, die mit Methoden des Unsupervised Learnings gelöst werden können, setzen wir auf PCA, k-means Clustering, hierarchical Clustering, anomaly detection, manifold learning, neural networks (self-organizing maps, GAN).

Das können wir für Sie tun
  1. Unterstützung des Wissenstransfers zwischen Biotechnologie und Informatik, Konzeption und Etablierung von Standards zur Speicherung von Datensets in Datenbanken als Voraussetzung für Datenanalysen 
  2. Durchführung von Datenanalysen für Fragestellungen aus der Onkologie und zu multifaktoriellen Erkrankungen mit Methoden des Machine Learnings (insbesondere PCA, Clustering, Deep Learning) 
  3. Entwicklung von Computervision Systemen zur intelligenten Bildanalyse von medizinischen Aufnahmen (z.B. Mikroskopie, Radiologie, Sonografie) mit Deep Learning Modellen 
Kontakt

Anne Wesche
Projectmanager & Medical Affairs
+ 49 40 - 450 318 - 69
anne.wesche@fuse-ai.de

anne wesche