Machine learning for studying tumor samples

הרקע לפרויקט:

אחת הדרכים להתאים טיפולים לחולים בסרטן היא על ידי מיפוי מולקולרי רחב היקף ברזולוציה גבוהה של רקמות. עם זאת, ניתוח המידע מהווה אתגר מרכזי -- איך אפשר לייצג ולנתח מידע מתמונות של מיליוני מולקולות כדי להחליט מה מצב התאים ברקמה הסרטנית? הפרויקט מנסה להתמודד עם האתגר הזה על ידי שיטות של למידת מכונה.

מטרת הפרויקט:

בפרויקט נשתמש במידע שהתקבל מטכנולוגיה שהיא בחזית המידע של חקר הסרטן - מיפוי מדויק של מולקולות ברקמה סרטנית וננתח אותו באמצעות שיטות של למידת מכונה.

תכולת הפרויקט:

• הכרת הנתונים הביולוגיים המשמשים כקלט וכפלט לשלב ניתוח הדאטא.
• הבנת סט האלגוריתמים בשימוש במעבדה, המבוסס ברובו על אלגוריתמים של עצי החלטה.
• כתיבת קוד בפייתון עם כלים של למידת מכונה הכולל שיפור האלגוריתמים הקיימים במעבדה, יצירת אלגוריתמים חדשים, ואוטומציה שתאפשר ניתוח של מספר רקמות בצורה מהירה.
• ניתוח הנתונים וזיהוי דפוסים של מצבי התאים במחלה.
• סיכום התוצאות.

קורסי קדם:

לפחות אחד משלושת הקורסים הבאים:

• כריית מידע וייצוג מידע – 83676
• מבוא ללמידת מכונה (אפשר במקביל לביצוע הפרויקט)
• מדעי נתונים ביולוגים

דרישות נוספות:

• רקע בלמידת מכונה - חובה
• רקע בביולוגיה - יתרון

מקורות:

https://www.alonlab.org/technology