Se trata de datos extraídos a partir de imágenes de tumoresferas, que son esferoides que crecen en suspensión en cultivos in vitro a partir de una célula madre cancerosa (CMC) de una cierta línea cancerosa, obtenidas mediante microscopio óptico en un laboratorio. Tales datos fueron etiquetados con la ayuda de un biólogo experto en esferoides ‘si’ y ‘no’. También se puede realizar un análisis diario ya que los datos están registrados de forma diaria.

Se trata de datos experimentales y reales, estructurados, lo que permite su análisis y a la vez realizar interpretaciones biológicas.

– ¿Qué características tiene cada grupo de tumoresferas?

– ¿Es posible distinguir una tumoresfera tipo ‘si’ de una tipo ‘no’ a partir de las características provistas?

Si querés inspeccionar el conjunto de datos, lo encontrarás en https://github.com/luciabarg/datos_tumoresferas.
Se realizó la umbralización de 91 imágenes de tumoresferas y se etiquetaron en esferoides ‘si’ y ‘no’ de acuerdo al criterio de un experto, obteniendo 1018 datos.

Entrega 20/05 – Práctico de análisis y visualización, que consistirá en el análisis de los datos, tanto de las columnas interpretables como también se puede hacer un análisis diario ya que las imágenes fueron recolectadas diariamente.
Entrega 17/06 – Práctico de análisis exploratorio y curación de datos, que consistirá en corregir datos faltantes, conocer diferentes métodos de imputación, entre otros.
Entrega 24/06 – Video de presentación intermedia del proyecto y dataset.
Entrega 29/07 – Práctico aprendizaje supervisado, que consistirá en implementar diferentes algoritmos de clasificación y también de regresión debido a que se puede analizar de forma diaria también los datos.
Entrega 26/08 – Práctico aprendizaje no supervisado, que consistirá en aplicar distintos algoritmos de agrupamientos para identificar estructuras y grupos entre los datos.
Entrega 23/09 – Video de presentación final de mentoría.
Jornadas 11/11 y 12/11 – Presentación de mentorías.