随着高通量测序技术、高精度成像技术以及电子健康记录系统的发展，生物医学进入了健康医疗信息化的大数据新时代。海量的生物医学大数据为系统生物学研究提供了丰富的研究资源。比如英国生物样本库收集了50万英国人的健康数据并向全球科研人员开放，其中包含基因测序、脑部扫描成像、临床指标、生活方式等多维度数据。基于生物医学大数据的分析对于精准医疗、个体化治疗具有重要的研究意义。

我们的研究工作涉及生物医学大数据分析、统计遗传学和系统生物学。主要包括：

1. 提出适用于生物医学大数据的统计遗传学算法，并应用于实际数据分析，挖掘与复杂疾病与复杂表型相关的遗传学位点；
   
   
   
   
   

2. 提出普适性的针对混杂种群与遗传亲缘性的GWAS算法，并应用于实际数据分析，挖掘与复杂疾病与复杂表型相关的遗传学位点；
   
   
   
   

3. 针对罕见变异位点提出聚合分析方法，用于分析复杂表型；
   
   
   

4. 提出针对基因-环境交互的全基因组关联分析。
   
   

项目支持：

1.  国家级青年高层次人才计划，主持，2022年 - 2024年，300万；

2.  “生物与信息融合（BT与IT融合）”科技部重点专项，National Key Research and Development Program of China (2021YFF1201201)，骨干，2022年-2024年，33万；

3. 国家自然科学基金，面上项目 (62273010)，主持，2023年-2026年，54万。

4. 国家自然科学基金，专项项目（82441004），主持，2025年-2027年，145万。

5. 国家自然科学基金，中韩国际合作交流项目（62411540239），主持，2024年-2026年，15万。

6. 北京市自然科学基金，非共识项目创新项目（F251049），主持，2025年-2027年，50万。

7. 北京大学临床+X项目，参与，2023年-2023年，11万。

获批专利：

   1. 适用于复杂性状的基因-环境交互的分析方法及存储介质；张纪峰，毕文健，马雨茁，赵延龙；ZL 2022 1 0373636.5

   2. 可控制样本中亲缘相关性的分析方法、系统及储存介质；毕文健，徐赫，张纪峰，赵延龙，张培培；ZL 2023 1 0800661.1