O aprendizado de máquina é amplamente aplicado na
Bioinformática para analisar grandes volumes de dados
biológicos, identificar padrões e realizar previsões. Métodos
como classificação, clustering e redução de dimensionalidade
são empregados para revelar estruturas subjacentes nos dados
e facilitar a interpretação de fenômenos biológicos complexos.
Técnicas como PCA (Análise de Componentes Principais), tSNE e UMAP são utilizadas para reduzir a dimensionalidade e
visualizar agrupamentos naturais. Assinale a alternativa que
representa uma aplicação adequada da redução de
dimensionalidade em análises ômicas.