Meie üldine eesmärk on arendada arvutusalgoritme genoomijärjestuste usaldusväärseks ja kiireks analüüsiks. Mõned näited:
* antimikroobse resistentsuse ennustamine ja plasmiidide tuvastamine bakterikoloonia DNA järjestusest [1,2];
* mikroobsete patogeenide DNA tuvastamine inimese verest (rakuvaba DNA fraktsioonist), reoveest või muudest allikatest;
* haruldaste ja väheuuritud variatsioonide leidmine (Alu-elemendid, endogeensed retroviirused, rRNA geenide koopia arv, jms.) inimeste personaalsetest genoomi järjestustest [3,4];
* toidu koostise ja päritolu määramine toidus leiduva DNA abil [5].
Kaugemas plaanis soovime luua täieliku komplekti tarkvara ja ennustusmudeleid, mis võimaldaksid täpsemalt jälgida meid ümbritsevat keskkonda sh. meid ümbritsevaid patogeene, inimese mikrobioomi ja meie toitu.
Aun E, Brauer A, Kisand V, Tenson T and Remm M. (2018). A k-mer-based method for the identification of phenotype-associated genomic biomarkers and predicting phenotypes of sequenced bacteria. PLoS Computational Biology, 14(10):e1006434
Roosaare M, Puustusmaa M, Möls M, Vaher M, and Remm M. (2018). PlasmidSeeker: identification of known plasmids from bacterial whole genome sequencing reads. PeerJ, 6: e4588
Puurand T, Kukuškina V, Pajuste FD and Remm M. (2019). AluMine: alignment-free method for the discovery of polymorphic Alu element insertions. Mobile DNA, 10:31
Kaplinski L, Möls M, Puurand T, Pajuste FD, Remm M (2021). KATK: Fast genotyping of rare variants directly from unmapped sequencing reads. Human Mutation, 42(6):777-786
Raime K, Krjutškov K and Remm M. (2020). Method for the Identification of Plant DNA in Food Using Alignment-Free Analysis of Sequencing Reads: A Case Study on Lupin. Front. Plant Sci., 11:646