W IITD PAN realizowanych jest szereg projektów badawczych, w których stosuje się algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych biologicznych takich jak dane sekwencji genomów, dane transkryptomiczne, dane obrazowe czy inne dane charakteryzujące cząsteczki biologiczne, komórki lub całe organizmy. W Laboratorium Genomiki i Bioinformatyki prowadzony jest projekt badawczy pn.: „Charakterystyka molekularna komórek nowotworowych – analiza transkryptomów oraz danych epigenetycznych”. Głównym celem jest wykorzystanie danych pochodzących z wysokoprzepustowego sekwencjonowania (MiSEQ, NextSeq, MinION) do opracowania molekularnego modelu komórek nowotworowych. W tym celu wykorzystujemy nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego.
Pracownia Analizy Instrumentalnej i Preparatyki, w oparciu o dane pozyskiwane z mikroskopu transmisyjnego JEOL F200 i oprzyrządowania Cryo-EM wdraża projekt analizy struktur białkowych metodą krayomikroskopii. W tym projekcie struktury są generowane na podstawie danych obrazowych przy zastosowaniu oprogramowania opartego o algorytmy uczenia maszynowego.
Laboratorium Immunochemii Drobnoustrojów i Szczepionek korzysta z procedur AI w analizie danych opisujących antygeny cukrowe patogenów. Dane uzyskiwane są ze Spektroskopu NMR 600.