随着高通量测序技术、高精度成像技术以及电子健康记录系统的发展，生物医学进入了健康医疗信息化的大数据新时代。海量的生物医学大数据为系统生物学研究提供了丰富的研究资源。比如英国生物样本库收集了50万英国人的健康数据并向全球科研人员开放，其中包含基因测序、脑部扫描成像、临床指标、生活方式等多维度数据。基于生物医学大数据的分析对于精准医疗、个体化治疗具有重要的研究意义。

我们的研究工作涉及生物医学大数据分析、统计遗传学和系统生物学。主要包括：

1. 提出适用于生物医学大数据的统计遗传学算法，并应用于实际数据分析，挖掘与复杂疾病与复杂表型相关的遗传学位点；
   
   
   
   
   

2. 提出普适性的针对混杂种群与遗传亲缘性的GWAS算法，并应用于实际数据分析，挖掘与复杂疾病与复杂表型相关的遗传学位点；
   
   
   
   

3. 针对罕见变异位点提出聚合分析方法，用于分析复杂表型；
   
   
   

4. 提出针对基因-环境交互的全基因组关联分析。
   
   

项目支持：

1.  国家级青年高层次人才计划，主持，2022年 - 2024年，300万；

2.  “生物与信息融合（BT与IT融合）”科技部重点专项，National Key Research and Development Program of China (2021YFF1201201)，骨干，2022年-2024年，33万；

3. 国家自然科学基金，面上项目 (62273010)，主持，2023年-2026年，54万。

4. 北京大学临床+X项目，参与，2023年-2023年，11万。