우리는 인간 질병의 병인을 이해하고 효과적인 개입을 설계하기 위한 계산 방법 및 도구를 개발하고 있습니다. 특히, 복잡한 인간 질병에 기여하는 유전적 및 환경적 요인을 식별하기 위해 대규모 다중 오믹스 데이터(예: 유전체학, 후성유전체학, 전사체학, 단백질체학, 대사체학)를 통합하고 분석하기 위한 새로운 통계 및 기계 학습 방법 개발에 관심을 가지고 있습니다. 우리의 궁극적인 목표는 우리의 발견을 임상 적용으로 전환하고 인간 건강을 개선하는 것입니다.
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