一、研究方向
计算生物信息学（Computational Bioinformatics）是生命科学与计算机科学、数学学科等领域相互交叉而形成的一门新兴学科，以生物数据作为研究对象，研究理论模型和计算方法，开发分析工具，进而达到揭示这些数据蕴含的生物学意义的目的。
针对高通量生物组学数据，研究重点在数据挖掘与机器学习算法、图模型及其相关的图论与组合优化算法等在以下问题中的应用。
1、机器学习与数据挖掘理论及应用
（1）机器学习基础理论研究
（2）海量数据挖掘理论、方法与算法
（3）模式理论与生物数据的模式发现
2、高通量组学数据挖掘及在复杂疾病中的应用
（1） 组学数据建模与高效分析算法，数据分析平台
（2） 单细胞组学数据分析，包括数据集成，细胞类型识别及单细胞网络构建
（3） 三维基因组，包括结构模式检测，变异检测，结构重构与建模
（4） 网络医学/复杂网络相关理论方法及应用
3、图论与组合优化算法及应用
（1）矩阵理论及图的结构特征，图模型及应用
（2） 组合优化算法，生物信息中的组合优化问题算法设计
二、科研项目
[1] 国家自然科学基金原创探索专项: 细胞空间通讯建模及在肿瘤免疫中的应用 No.62350087 2024.1~2024.12 负责人
[2] 教育部联合基金重点项目：高性能智能分析系统 , 2023.12~2026.12 负责人
[3] 国家自然科学基金重点项目: 单细胞多组学数据集成分析理论与方法 No.62132015 2022.1~2026.12 负责人
[4] 国家自然基金面上项目:三维基因组结构模式挖掘方法研究 No.61873198 2019.1~2022.12 负责人
[5] 国家重点研发计划重点专项: 精准医学大数据的有效挖掘与关键信息技术研发 No. SQ2018YFC090002 2018.7 ~2020.12
[6] 国家自然科学基金重点项目:基于网络模型的癌症相关模式挖掘理论与方法 No. 61532014 2016.1~2020.12 负责人
[7] 国家自然科学基金重大研究计划-延续项目:基于非编码RNA调控网络的复杂疾病致病模式发现研究 2016.1~2016.12 负责人
[8] 国家自然科学基金重点项目:基于高通量 RNA-seq 数据转录组拼接的关键技术与算法研究 No.61432010 2015.1~2019.12
[9] 国家自然科学基金重大研究计划项目：复杂疾病恶化过程相关模式发现理论与方法研究 No.91130006 2012.1-2014.12 负责人
[10] 国家自然科学基金重点项目：生物网络数据分析与挖掘中相关理论与关键技术 No.60933009 2010.1-2013.12 负责人
[11] 国家自然科学基金项目：第六届系统生物学国际研讨会 No. 61210306032 2012.8~9 负责人
[12] 高等学校博士学科点专项科研基金：基于图挖掘的蛋白质网络功能模块识别算法 No.200807010013 2009.1-2011.12 负责人
[13] 国家自然科学基金资助项目：生物分子网络数据分析中相关图问题及其算法研究 No.60574039 2006.1-2008.12 负责人
[14] 国家自然科学基金资助项目：基于自装配的分子计算模型及算法研究 No.30470414 2005.1-2005.12 负责人
[15] 教育部留学回国人员科研启动基金：生物网络的模体发现算法研究 2007.1-2008.12 负责人
[16] 陕西省自然科学研究计划项目：DNA计算：自装配模型及算法研究 No.2003F09 2004.1-2004.12 负责人
[17] 陕西省自然科学研究计划项目：DNA分子生物计算理论及其在决策和组合优化问题中的应用 No.2001X05 负责人
三、国内外合作与交流
1、国内合作与交流
项目合作与博士生合作培养：中科院数学与系统科学研究院，中国科学院分子细胞科学卓越创新中心，哈尔滨工业大学，山东大学，中科院计算技术研究所，中科院生物物理所
2、国际合作与交流
博士生合作培养，项目合作，访问学者合作交流：University of Pennsylvania，Harvard University 医学院，University of Michign, University of British Columbia，香港浸会大学，University of Guelph, University of Iowa