随着分子生物学技术飞速发展，产生了海量的组学数据，其对于疾病预防控制的价值受到统计学家和流行病学家的广泛重视。本实验室基于新葡的京集团350vip8888海量的组学数据和强大的数据处理技术旨在探讨在生物医学领域大数据的存储、分析和转化的有关问题，从而推动物医学大数据的研究和应用。目前本实验室人员完成13个全基因组关联研究（genetic wide association study, GWAS）和微小RNA（microRNA, mRNA）数据的分析工作；获得多个组学数据库的下载权限；3个人群队列的随访数据的整理和分析。从机器学习（machine learning）和混合模型（mixed effect model）角度对复杂医学数据进行深度挖掘，同时开发多组学平台数据的整合算法。本实验室拟从三个方面建设：生物医学大数据获取和共享；分析和挖掘；应用与转化。本实验室的总体建设目标是实现对生物医学大数据的高效获取、深度分析及充分转化，达到促进健康、为疾病的预防、诊断和治疗提供依据和服务的目的。