1.重大疾病多组学大数据整合挖掘及转化应用研究：

（1）重大呼吸系统疾病精准基因组学研究：以致病微生物所引起的新冠、重症肺炎及结核等重大呼吸道疾病临床样本或细胞、动物模型为研究对象，应用多组学研究手段（基因组、转录组、蛋白组、代谢组、表观组、表型组、单细胞及空间组等），集成机器学习和数学统计模型，深入探究微生物致病机制及宿主免疫机制，致力于发现上述疾病临床诊治靶标，切实解决实际临床瓶颈问题。

（2）中草药微生物宏基因组及转化医学研究：针对II型糖尿病、溃疡性结肠炎及脓毒血症三种重要临床疾病，以几种具有卓越疗效的中药秘方为研究对象（疗效超过对应阳性药物二甲双胍、美沙拉嗪及美罗培南），以微生物宏基因组为主要研究手段，深入探究中药秘方、肠道菌群结构及疾病转归三者的关联，开发针对上述三种重要疾病的益生菌、益生元及中草药来源的小分子前药。

（3）健康医疗大数据在重大疾病防治中的应用：以课题组现有某一地区连续3年约3000万人体检数据（每年约1000万，数据覆盖人员基本信息、生活习惯、脏器功能、查体、生理生化检验等256项指标）为研究对象，重点针对一些当地高发慢病（高血压、糖尿病、结核等），应用生物统计学、机器学习等手段挖掘患病风险因素，并构建相应预测预警模型，为重要慢病的预防和预后提供更为精准的健康管理指导，从“被动治疗”走向“主动健康”。

（4）AI赋能高表达、高稳定性mRNA疫苗开发平台的开发与构建：针对mRNA的调控模块元件及相应序列，与百克药业紧密合作，采用人工神经网络机器学习算法结合体外筛选，人工合理设计、AI赋能与暴力筛选结合，实现mRNA疫苗体内表达效率及稳定性提升。

2.数据库、知识库、算法的开发：面向重要呼吸系统疾病及相关致病微生物、及生物安全等重要战略生物资源，建立海量多组学数据资源体系，研发多维度全息组学的数据库与知识库系统，并进行相应疾病早诊、流行及传播新算法的开发及模型构建。

3.新型DNA存储技术研发：目前主流的硅基数据存储方式，由于保存时间有限等诸多缺点而日益无法满足大数据爆炸式增长需求。DNA存储技术，由于具有数据密度高、保存时间长、设备能耗低等优点，逐渐成为新兴研究热点。本课题组作为国内最早进入这一领域的研究团队，在原有DNA存储技术原理基础上创新思路，开发了一种全新DNA存储技术，并初步打通了各技术环节，拥有完全自主知识产权并构建了相应专利池，申报专利 12 项（其中1项申报PCT国际专利，目前美国专利局已受理），授权 5 项，目前正在推进技术的转化应用及商品化、市场化。

本实验室挚诚欢迎各种学科背景的有为青年报考，包括但并不限于生物、医学、计算机、数学，统计等专业。

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