对相对健康的人进行检查，以确定疾病的危险因素
我们将每个人视为对外部影响（流行病、气候变化、环境条件）做出反应的传感器。通过分析常规实验室研究中收集的数据，我们重建了人群中发生的变化。例如，可以对流行病（含由新病原体引起的流行病）进行追踪。 从较长的时间间隔来看，我们可以观察到人口层面发生的变化。该研究方向的实际任务是创建一个可以跟踪俄罗斯人口趋势、空间和时间异常、血液学和生化指标结构变化的网络应用程序。
流行病建模
计算机建模使我们能够观察，并且可以对感染在人群中的传播情况做实验。
该方向的任务：
• 寻找流行病学过程的规律，
• 确定应对新产生威胁的最佳方法，
• 短期预测事态发展。
实际目标：开发可设置模型参数并可视化建模结果，跟踪限制措施效果并选择最优导入模式的 Web 应用程序。
病毒基因组分析
大多数引起流行病和大流行病的新传染媒介是RNA病毒，它们在与人类接触的动物中传播。
该研究方向的目标是开发自动搜索宏基因组测序结果中病毒序列的方法。宏基因组方法可以获得单个样本中多种病毒的信息，但由于病毒的高度变异性及其在数据库中代表性较低，病毒序列的确定仍然存在问题。 因此，我们使用大量基于不同原理的方法（映射、从头组装、隐马尔可夫(НMM)模型）来解决这个问题。
