数据深度挖掘模型及算法

本团队基于海量的生物医学大数据，根据背景进行多项有意义的数据深度挖掘模型及算法研发，如疫苗辅助研发模型，网络模拟流感演化算法，流感病毒溯源算法，流感危害性评估算法等。并以这些原创性的模型及算法，在Cell Host & Microbe, bioinformatics, Nature Communications等高水平杂志上发表了多篇有影响力的文章。

大规模生物信息学算法的集成技术

通过工作流软件平台的组织形式，将FastQC、Bowtie、Bowtie2、Bwa、GATK、Tophat、Cufflinks、MACS、CEAS、Bismark等二百余种工具，按照不同的功能模块进行整合与参数调优，实现不同类型的测序数据分析的应用场景。

支撑信息化平台的大数据技术

使用包括共享内存openMP的技术、多计算节点通过消息传递框架MPICH2协同运算技术、以及CPU和GPU（NVDIA的CUDA技术）或MCI（Intel众核技术）的异构运算，以及Spark on Yarn，作为平台构建的重要支撑。