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律和普适性原理，寻找生命的数学语言和生命的物理。目前研究方向包括：生物网络中的功能与拓扑结构的关系；细胞周期调控的系统设计原理；细胞是如何做各种决定的；发育、细胞分化及重编程；微生物的生长、代谢及对环境的响应；器官中的细胞震荡机理与调控；信息论与人工智能在生物系统中的应用。

生物网络中的功能与拓扑结构的关系

生物网络的功能与其拓扑结构紧密相连，理解二者的对应关系，可以建立一个理论框架，从功能上界定与解释复杂的生物网络，并能为网络设计提供指南。我们利用计算模拟的方法来研究小型网络模块的功能-拓扑关系。例如针对生化网络的适应性，我们确定出所有可能具有适应性的网络结构，发现在众多生化网络中，只有两种核心网络结构模式可以实现完全的适应功能。另外，将计算与合成生物学方法结合，我们发现并用实验验证了具有细胞极化功能的核心网络结构。

             

 

细胞周期调控的系统设计原理

真核生物的细胞周期在进化上高度保守，其功能异常是癌症的一大标志。细胞的增殖和分裂是一个复杂的过程，包括了一系列不同事件之间的转换。我们试图理解细胞周期中的转换开关如何保证可控、可靠和果断的切换，以及扰动/突变对这个系统的影响。我们使用模式生物芽殖和裂殖酵母，结合数学建模，酵母遗传学工具，时序荧光显微镜，单细胞分析以及微流芯片技术来研究这些问题。

                                       

 

细胞命运的决定及转化

单细胞生物在内外环境变化时要做各种决定，以应对环境变化及选择不同的命运形态。多细胞生物在发育过程中细胞不断分化。而在干细胞的研究与应用中，希望对细胞重编程的各种可能性进行探索。我们针对这些问题建立数学模型及理论框架，与实验结合，来理解细胞做决定及命运转化的策略、机理、信息处理、其中的定量规律及一些共性原理。另外，我们与香港浸会大学合作，以线虫为模式生物，探索胚胎发育中精确性和鲁棒性的来源，试图理解发育的“算法”。

                       

 

微生物的生长、代谢及对环境的响应

微生物的生长、分裂和代谢途径与环境密切相关。这其中有没有定量的规律？能否从原理性的假设出发来理解这些规律？我们结合优化生长理论、计算和实验，定量的解释了Monod在上世纪40年代发现的细菌在碳源组合下的两种不同代谢策略：二次生长和同时利用。我们还发现酵母菌在协调生长和分裂的过程中，对过去的环境具有记忆功能。而在评估当前环境时，则采取了积分的策略，以降低噪声。

                                  

 

器官中的细胞振荡机理与调控

生物系统中有许多振荡的现象，比如生物钟，心脏的跳动和胰岛素的分泌等。胰岛是机体最重要的血糖调控微器官。在高糖刺激下，胰岛细胞呈现周期性钙振荡。为了理解胰岛振荡模式的产生机理、功能及调控，我们发展了稳定可控的成像技术平台、图像分析算法和数学模型，对胰岛振荡从单细胞水平到整体时空性质等多个层面进行定量的测量、分析和模拟。另外，我们与日本大阪大学合作，研究了人源干细胞诱导的自组织心肌细胞环产生自发动作电位振荡波的原因，及其对心肌细胞成熟的影响。

                          

信息论与人工智能在生物系统中的应用

生物系统从细胞到感知系统到大脑，都在处理信息。能否及如何应用从电子通讯系统中发展出来的信息论的理论框架来理解生物系统？另一方面，能否应用人工智能比如深度学习的方法和工具来提取和解析生物系统中的信息？最近，我们将信息论中的一些思想方法应用到果蝇嗅觉神经网络，试图理解其中的编码策略。我们还利用深度学习神经网络，试图通过基因表达谱来解析基因调控网络的逻辑和结构。