科学理想
- 充分理解和创造性使用生命语言
- 充分理解和工程化改造细胞状态
- 实现健康衰老和治愈神经退行性疾病
What I cannot create, I do not understand.
— Richard Feynman
系统性理解转录因子与共同调控因子的多层次功能
从蛋白质序列到个体，并跨越物种，系统性地理解调控因子在每个层面的功能。
- 序列：蛋白质序列基础。
- 生物物理：蛋白质与 DNA、RNA 及其他分子的互作。
- 基因：基因表达的体外与体内调控。
- 细胞状态与个体：细胞状态的整体变化，个体表型的变化。
- 进化：比较基因组学，从模式生物到人类。
利用高通量设计与合成能力进行调控因子设计与细胞状态改造
为特定功能设计与合成调控因子，在高通量扰动实验中检验，并把每一轮结果反馈到模型中。
- 序列设计与合成：生物功能驱动的序列设计与合成。
- 高通量扰动与观测：高通量扰动与观测实验体系。
- 迭代：整合实验信息，实现知识与模型能力的迭代。
- 改造：改造衰老与疾病相关的细胞状态。
衰老与神经退行性疾病的信息整合与假设生成
在分子、细胞与个体层面整合数据构建知识图谱，并在其上建立 AI co-scientist，提出下一轮的假设与实验。
- 知识图谱：在分子、细胞、个体层面整合数据，构建知识图谱。
- AI co-scientist：建立基于知识图谱的 AI co-scientist 体系。
- 下一轮迭代：利用 AI 整合信息，进行假设生成、实验设计与数据分析。
- 临床转化：利用 AI 将模式生物与实验室系统应用到临床和转化研究。