1. 肿瘤生物标志物
基于高通量组学数据的深度挖掘，探寻肿瘤基因、免疫应答、信号通路富集变化、分子网络、分子分型与肿瘤临床表型等关系，通过风险预测模型建立、组织芯片的验证，发现新型肿瘤生物标志物及临床诊疗的转化研究。
2. 肿瘤发展转移的机制研究
利用转录组/单细胞测序/代谢组学数据，通过生物信息手段挖掘潜在药物靶点。进一步采用病理学、多模态分子影像技术、分子细胞生物学、基因修饰等技术手段，研究肿瘤预后、复发和转移相关的靶点功能及调控机制。
3. 心血管重塑的分子靶点
基于组学数据和遗传修饰模式动物，以免疫炎症反应为靶点，应用于高血压心脏损伤模型、阿霉素心肌损伤模型、动脉粥样硬化模型和细胞模型进行机制研究和药效评价。
