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.