生物标志物（Biomarker）是指可供客观测定和评价的一个普通生理或病理或治疗过程中的某种特征性的生化指标，通过对它的测定可以获知机体当前所处的生物学过程中的进程，对疾病诊断和预测以及药物研制等具有重要意义。

冠状病毒抗原微阵列数据表示热图（https://doi.org/10.1038/s41467-020-20095-2）

研究方向一、微阵列标记物发现

通过对蛋白/基因表达数据进行分析，结合多种生物信息，利用机器学习、统计分析等方式实现潜在生物标志物的选择。

研究方向二、多组学单细胞分析    

开发单细胞染色质构象、染色质开放性、DNA 甲基化、转录组多组学数据整合方法，从单细胞水平揭示不同病理状态发生发展的关键分子与细胞作用机制，挖掘针对不同疾病通用或特异的新型治疗靶点或分子标记物。开发全新的智能算法用于千万级别单细胞多组学数据整合分析。

研究方向三、影像标记物发现

磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）等医学成像技术已经发展并广泛应用于临床诊断。多模态医学影像融合技术可以有效地解决数据丢失或数据质量的问题，同时，多模态医学影像融合可以将不同模态影像数据的信息结合起来，为进一步研究其他任务提供更全面的诊断信息。