Store teknologiske fremskritt har gjort det mulig å gjøre mange typer deteksjoner og målinger raskere og billigere enn noen gang. Dette har ført til at det blir generert enorme mengder biologiske og medisinske data. Sekvenseringen av genomet til mennesket og tusenvis av andre organismer har lagt til rette for identifisering av genetisk variasjon mellom enkeltindivider og faktisk også mellom enkeltceller.
Slik analyse av DNA- eller RNA-sekvensdata fra kreftceller tilhørende en pasient kan være et hjelpemiddel til å gi en presis diagnose av sykdommen og finne den beste behandlingen for akkurat denne pasienten. Dette er nå på vei inn i klinisk bruk, men det krever effektiv og robust metodologi.
Samtidig har utviklingen innen maskinvare gitt oss mindre, raskere, billigere og mer energieffektive datamaskiner. Det stadig økende antallet kjerner tilgjengelig i datamaskinene muliggjør massiv parallellisering, men for å få det til å kjøre effektivt kreves også sofistikert programmering.
Vi designer og implementerer metoder og verktøy for å prosessere, analysere og visualisere molekylære data. Da bruker vi avanserte algoritmer og datastrukturer samt matematiske modeller og statistisk analyse. Vi har som mål å utføre vitenskap som er reproduserbar. For å få til det foretrekker vi å arbeide med programvare basert på åpen kildekode og å bruke anbefalte fremgangsmåter for programvareutvikling.