围绕信息流动过程的全生命周期展开研究，涵盖生物学数据采集、医学影像数字化处理、基因组注释系统建构等环节。研究重点包括生物医学数据处理、基因组数据分析工具开发、多组学数据整合方法等核心方向[1] 。
运用大数据分析、人工智能算法构建预测模型，开发序列比对工具进行基因组特征提取，采用三维重构算法处理蛋白质结构数据[1] 。技术体系包含：
基因芯片高通量检测平台
分布式数据处理架构
多模态数据融合算法
动态可视化分析界面
在靶向治疗领域建立药物响应预测模型，通过全基因组关联分析定位致病突变位点[1] 。具体应用场景包括：
肿瘤单细胞测序数据解析
遗传病致病基因筛查
传染病传播模型构建
个性化诊疗方案生成
生物信息学作为典型分支，专注医学数据与生物信息的数字化转换，通过建立蛋白质相互作用数据库、代谢通路知识图谱等基础设施，支撑精准医学研究。其技术成果已应用于罕见病分子诊断等重大公共卫生领域[1] 。