定量单细胞基因调控与网络动力学
结合活细胞成像、单细胞组学和计算建模，解析转录因子活性、转录爆发、表观调控和调控网络如何在单细胞层面产生动态基因表达。
Peking University|Center for Life Sciences|Center for Quantitative Biology
合成与系统生物学
我们定量解析人类发育、疾病和免疫等重要过程中单细胞层面的基因调控机制，并发展合成生物学工具实现精准扰动、控制与细胞功能设计。
研究方向
细胞异质性、状态记忆与命运控制
研究干细胞、免疫细胞和肿瘤细胞中的细胞状态异质性、可遗传记忆和命运转变机制，寻找能够解释和调控功能差异的关键因素。
细胞历史组学（Pastomics）
结合单细胞与空间多组学数据和算法，从一次快照测量中读出细胞的来路：它如何到达当前状态、哪些调控程序曾被激活、哪些基因程序跨代维持，让不依赖谱系示踪的命运溯源成为常规分析。
AI 驱动的细胞编程与合成生物学
利用机器学习、深度学习和高通量实验理解复杂生物系统，并推动哺乳动物细胞中的定向进化、合成基因线路和可预测细胞调控工具。
近期成果
我们从定量理解生命系统出发，发展调控和设计细胞功能的新方法。
2026 · PLOS Computational BiologyStructure-aware deep learning enhances m6A prediction and reveals cell type-associated RNA structural signatures.
2026 · Cell SystemsWidespread transcriptional memory shapes heritable states and functional heterogeneity in cancer and stem cells.
2026 · Proceedings of the National Academy of SciencesNavigating high-order protein fitness landscapes via deep learning on directed evolution trajectories.
2026 · iMetaPatient-derived organoid-immune co-cultures integrated with multi-omics reveal immunotherapy resistance mechanisms in urothelial carcinoma.
2025 · Nature Chemical BiologyOrthogonal RNA replication enables directed evolution and Darwinian adaptation in mammalian cells.