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团队在NAR杂志发表研究成果

实验室简介

21世纪的生命科学正在发生巨大的变化。我们现在可以用许多高通量技术对成千上万的基因,mRNA 和蛋白质进行定量分析。这些大数据带来挑战,也产生了一门新兴的交叉学科: 系统生物学(Systems Biology)。我们的研究兴趣正是基于这些生物中的大数据,用计算和数学的方法对海量生物数据进行分析和建模,分析关键调控节点,结合分子生物实验,探索基因调控和疾病的发生发展的机理。

中山大学系统生物学实验室隶属于中山大学中山眼科中心及眼科学国家重点实验室,主要从事基于生物信息学,基因组学和蛋白质组学的系统生物学的研究。研究强调系统性和完整性,利用各种组学平台,计算分析方法挖掘生物信息,探索人体组织的发育机理和复杂疾病的致病机理。系统生物学实验室拥有浮点运算10万亿次的高性能计算集群,用于大数据的分析及存储。同时拥有新一代高通量测序仪 (HiSeq2500及MiSeq) 及设备完善的分子生物学实验室。干湿结合的实验平台为高水平的系统生物学研究提供了有力地保障。


研究成员的教育背景涵盖生物信息学,生物工程学,数学,计算机学,医学及分子生物学等领域。实验室承担多项国家和省级项目,在国际杂志Cell,Molecular Systems Biology,Bioinformatics, Journal of Proteome Research,Proteomics等发表的多篇研究论文,并开发了多个二代测序分析软件和蛋白质质谱鉴定软件,还与多个世界顶级实验室有密切的合作关系。

 

研究方向

  • 利用全外显子测序及全基因组测序的方法研究家系遗传病及人体复杂疾病的遗传、突变位点及基因组结构变异
  • 利用全转录组,翻译组和蛋白质组的方法研究分子水平的细胞转录及翻译调控机理
  • 二代及三代测序数据和蛋白质组数据分析工具及算法的开发,数据包括:全基因组重测序,外显子测序,转录组测序,小RNA测序,翻译组测序,全基因组甲基化测序,蛋白全谱及定量分析,磷酸化及泛素化蛋白分析,蛋白质芯片
  • 多组学数据整合分析方法的开发,利用各种统计模型及机器学习方法整合多个组学数据,利用网络分析及数学模型方法建立生物及疾病调控网络,分析疾病复杂调控机制


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