Ved BIAS-gruppen forsker vi i det spennende, vitenskapelige grenselandet mellom bioinformatikk og anvendt statistikk, som er i stadig og rask utvikling.

Om forskningsgruppen

Forskningsgruppen BIAS (Bioinformatikk og anvendt statistikk) består av vitenskapelig ansatte ved NMBUs fakultet for kjemi, bioteknologi og matvitenskap.  

I tillegg til forskningsaktivitet, underviser gruppemedlemmene på bachelor- og masternivå, samt veileder masterstudenter og stipendiater. Vi har en mastergrad i bioinformatikk og anvendt statistikk.  

Vi driver også utstrakt formidlingsvirksomhet gjennom blogger, nettsider, bøker og mediedeltagelse.

Torgeir Rhoden Hvidsten er gruppeleder for BIAS.

  • Som samfunn generer vi mer og mer data, i en hastighet som aldri er sett før i menneskets historie. Samtidig blir disse dataene stadig mer ustrukturerte. Dette betyr at det er et økende behov for mennesker som kan tolke og analyser store datasett, og forskning innen feltet.

    Bioinformatikk og anvendt statistikk er nødvendig for å systematisere, tolke og analysere store datamengder. Bioinformatikk kombinerer de matematiske og biologiske fagområdene, for å fokusere på biologiske spørsmål. Anvendt statistikk legger vekt på de matematiske og statistiske fagområdene, og ser på analysemetoder.

    Forskningsområdene våre i BIAS-gruppen inkluderer:

    • metakognisjon og undervisning i statistikk,
    • mikrobiell genomikk,
    • nettverksbasert genomikk,
    • statistiske metoder i rettsmedisinsk genetikk og
    • systembiologi.


    Eksempler på områder vi forsker på:

    Metakognisjon og undervisning i statistikk 

    Det er utfordrende å undervise i statistikk for en mangfoldig mengde studenter, som er påmeldt ved NMBU for å studere alt annet enn statistikk. Hvordan kan vi møte dem og motivere dem bedre?

    Prosjekter: Metakognisjon - personlighetsbasert læring, digitale tverrfaglige undervisningsmetoder, vendt klasserom, prosjektbasert statistikk.


    Mikrobiell genomikk

    Moderne sekvenseringsteknologi har åpnet øynene for bakterienes verden, en verden som i stor grad var ukjent for bare ett tiår siden. Helgenomsekvensering genererer store mengder data, bioinformatikere og statistikere kan bidra ved å gi mening til dataen.

    Ved å studere mikrobielle genomer, kan vi forstå hvordan bakterier endrer seg og utvikler seg, og hvilken rolle genetikk spiller i egenskapene de uttrykker. Dette kan føre til bedre metoder for å bremse utbrudd av smittsomme sykdommer, eller potensielt gi næring til de gunstige bakteriene i tarmen.

    Prosjekter: Metagenomdata i rettsmedisiner, Redusert metagenom-sekvensering.

    Nettverksbasert genomikk

    Vi utvikler nettverksbaserte metoder for komparativ regulomikk, system-genetikk, evolusjonsstudier, og analyse av verts-mikrobiota interaksjoner.

     Prosjekter: EVOTREE, Regulatorisk evolusjon i salmonider, Komparativ transkriptomikk i temperert gress, Verts-mikrobielle interaksjoner og holo-genomikk.


    Statistiske metoder i rettsmedisinsk genetikk

    Vi vurderer statistisk verdien av DNA som rettsmedisinske bevis i en juridisk kontekst. Vi utvikler metoder og programvare for rettsmedisinske genetikk. Vårt hovedmål er å forstå det genetiske slektskapet til to eller flere DNA-prøver, for eksempel i farskapssaker og identifisering av katastrofeoffer. Vår tilgjengelige programvare inkluderer FamiliasFamLink og FamLinkX

    Systembiologi

    Vi oversetter biologiske interaksjoner i tall og ligninger for å utlede ny innsikt. I systembiologi oversetter vi eksisterende biologisk kunnskap til antall og ligninger. På denne måten bruker vi datasimuleringer og reglene for matematikk for å få ny innsikt for å ta bedre beslutninger på tvers av en rekke bruksområder - for eksempel pasientbehandling, matproduksjon og styring av naturressurser.