Kristiina Ausmees

doktorand vid Institutionen för informationsteknologi, Beräkningsvetenskap

E-post:
kristiina.ausmees[AT-tecken]it.uu.se
Telefon:
018-471 2978
Besöksadress:
Rum POL 2404 ITC, Lägerhyddsvägen 2, hus 2
752 37 UPPSALA
Postadress:
Box 337
751 05 UPPSALA

Kort presentation

Jag jobbar i ett interdisciplinärt projekt där beräkningsvetenskap tillämpas i forskning om människans evolutionära och demografiska historia. Fokus ligger på metoder för analys av uråldriga genetiska data; utvecklandet av nya metoder och anpassning av existerande sådana för att hantera utmaningarna som arbetet med DNA från arkeologiska fynd medför.

Jag är intresserad av statistisk dataanalys, maskininlärning och molnbaserade teknologier.

Mitt projekt är ett samarbete med Jakobsson Lab på EBC.

Nyckelord: scientific computing data science statistical modeling and machine learning next generation sequencing ancient dna

Mina kurser

Biografi

Jag tog en masterexamen i datavetenskap från Uppsala universitet 2016 och påbörjade mina doktorandstudier i beräkningsvetenskap samma år.

Forskning

Målet med mitt doktorandprojekt är att utveckla nya beräkningsbaserade metoder för analys av uråldrigt genetiskt data. Fokus ligger på statistiska modeller som kan hantera gleshet och osäkerhet i datat.

Jag har framförallt fokuserat på att utveckla och utvärdera metoder för imputation, något som kan användas för att öka informationsinnehållet i ett prov. Detta är något som är av speciellt intresse för urgammalt DNA då både kvalitet och kvantitet ofta är begränsade. De statistiska metoder som jag arbetar med inkluderar markovmodeller som explicit modellerar biologiska processer, samt självlärande modeller som neurala nätverk.

Ett parallellt men relaterat spår i mitt projekt handlar om effektiv hantering av data. Inom genetikforskning analyseras extremt stora mängder information, och effektivitet i beräkningar samt lagring blir därmed av högsta vikt. Då tillgång till lokala högprestandaresurser inte är en självklarhet för alla, har användningen av molnbaserade tjänster blivit mer utbredd även inom forskningen. Vi har t.ex. utvecklat ett molnbaserat ramverk vid namn BAM Search Infrastructure (BAMSI) för filtrering av genetisk data, med målet att effektivisera lagring samt överföring av information inom forskningen.

En del av det jag jobbar med finns på GitHub.

Publikationer

Kontakta katalogansvarig vid den aktuella organisationen (institution eller motsv.) för att rätta ev. felaktigheter.