该项目针对基因组、蛋白质组、组织形态组学及放射组学等不同维度、尺度的生物信息与生物医学大数据，研究组学数据的特征提取、模式挖掘技术及模型与参数优化方法。具体为：(1)从系统生物学的角度出发，结合群体智能优化机理与聚类分析，研究了面向PPI网络大数据的静、动态模型构建、蛋白质复合物挖掘算法、关键蛋白识别与疾病预测等。揭示蛋白质复合物动态变化机制与其功能和疾病靶基因之间的关系。(2)针对高维生物医学大数据领域提出了一系列高效基因选择新算法，解决了复杂癌症相关基因发现的时间瓶颈，并能自动发现复杂癌症的关键识别基因，提高了癌症患者识别率。(3)对生物医学影像大数据进行处理、分析、融合及降维，研究数字特征提取、优化及可视化等，并研究个性化诊疗的全幅组织病理学"数字标志物"挖掘技术及预后模型构建。(4)为了提高算法的搜索效率和搜索精度，结合群智能优化算法与多目标进化算法，研究了大数据模型构建与参数优化问题。