定量生物学中心

细胞分子生物学

生物信息学

课题组的研究以“生物系统中的自组织规律”为核心，以数据挖掘和网络动力学等计算方法为手段，着重关注于如下几个领域 微生物从演化到群落互作中的定量科学 多细胞体系中模式生成的数学规律 生物...

生物网络动力学的理论研究，酵母菌细胞周期过程的定量生物学研究，通过EMAP研究基因相互作用图谱。近期的研究工作集中在芽殖酵母（S. cerevisiae）和裂殖酵母（S....

基因组尺度的基因调控网络和转录调控的研究。 衰老的分子生物学机制

（1）蛋白质序列与结构关系及蛋白质全新设计； （2）蛋白质相互作用与生物分子识别机制和功能蛋白质设计； （3）基于靶标结构和基于生物分子网络的药物设计

定量单细胞生物学、系统生物学、合成生物学

微纳加工，微流控，芯片实验室，高通量平台，定量生物学。 我们的研究兴趣主要集中利用新方法定量系统的研究细胞对微环境的响应行为，包括细菌的趋化性，抗药性，细菌种群协作，细胞胁迫应激反应，细胞迁移等方面

物理生物学，冷冻电子显微镜，软凝聚态，化学生物学，计算生物学，分子医学和前沿生物技术

定量系统生物学,...

基于靶标的药物分子设计、多靶标药物设计，小分子对生物网络调控作用，人工智能药物研发

复杂生物系统的进化理论 计算合成生物学 DNA 分子信息存储

宋晨研究组运用多尺度计算模拟和深度学习的方法，研究离子通道和抗菌肽等膜蛋白的微观功能机理，旨在深入理解跨膜信号传导和物质转运过程，以及膜蛋白与细胞膜的相互作用等；同时，探索相关膜蛋白的改造设计，...

系统生物学，定量生物学，物理生物学 我们应用和发展定量的方法和工具，有机地结合理论、计算和实验来提出和解决关键生物学问题。以求通过对生物系统的定量的交叉的研究，来发现生物世界中的基本定量规...

非平衡统计物理，非线性动力学，生物物理，系统生物学 本课题组的研究兴趣在定量系统生物学。我们的主要目标是基于蛋白-蛋白相互作用的网络发展定量的基于分子水平的模型，用以理解生物体在系统水平上的行为

主要的研究方向在于运用数学和大规模科学计算的方法去模拟、数值仿真、分析神经生物学中神经元网络的动力学特性，通过数学分析了解哺乳动物皮层的生物功能是如何在神经元网络各组分之间的相互作用中产生的。在...

生物网络动力学研究；生物系统中的非线性问题

本课题组将运用近年来发展的合成生物学方法重新考虑和编程重要的细胞信号转导网络。我们将着力于开发合成生物学研究工具，并应用合成生物学方法来理解信号转导网络的拓扑结构与其信号动力学的关系，以及这些信...

复杂生物系统的可计算建模，稀有事件在生物中的应用

目前主要研究兴趣包括基于大数据的生物医学数据分析、基于下一代测序（NGS）技术的高通量基因组生物信息学方法和技术、环境与人体微生物组学、生物进化以及生物分子动力学分析等问题。主持发展的微生物基因...