代表性科研成果
面向全基因组信息的生物网络分析及疾病预测研究
面向后基因组时代大规模生物网络分析及疾病预测计算问题,团队围绕代谢路径预测、生物网络功能模体检测、疾病关联分析、致病基因预测和药物靶点相互作用预测等方向开展系统研究。在分支代谢路径发现、生物网络功能模体检测、融合网络拓扑信息与多源异构数据的药物疾病关联预测等方面提出了一系列算法和计算方法,为大规模生物网络分析、疾病关联计算预测及相关生物医学研究提供算法基础。
科研项目
云计算中心基础设施时序数据智能分析技术研究
面向计算基础设施网络运维中的大规模告警日志解析与智能研判需求,研究多源异构高噪声告警数据的统一语义表征与语境对齐技术,探索大语言模型在安全语境下的域内泛化和轻量化方法,构建高精度智能分类与误报抑制机制,提升计算基础设施自动化运维和主动防御能力。
代表性成果
融合基因组信息的生物网络分析及疾病关联研究
围绕代谢路径预测、生物网络功能模块检测、疾病关联分析和药物靶点相互作用预测等问题,研究融合网络拓扑信息与多源异构数据的计算方法,构建更加精确和鲁棒的疾病关联预测算法,为后基因组时代的大规模生物网络分析与疾病关联计算提供高性能算法支撑。
算法研究
大规模生物网络高性能分析算法
针对大规模生物网络分析计算复杂度高、多源生物数据规模大等问题,开展分支代谢路径发现、功能模体检测、药物—疾病关联和药物—蛋白质靶点相互作用预测等算法研究,提升复杂生物信息计算问题的分析能力和计算效率。
基础研究
并行算法与高性能计算方法研究
围绕高性能并行计算基础理论和算法,持续开展异构集群任务调度、可扩展串匹配并行算法、多源生物大数据高性能算法等研究,推动并行计算方法在复杂科学计算和大规模数据处理中的应用。