1. 生物质谱分析

- 融合机器学习/人工智能的质谱新方法和新技术，精准定量人体内外的多层次生物分子信息，包括代谢物组、代谢流、暴露物组、蛋白质（多肽）组等。

- 空间组学技术及其多维数据分析方法。

2. 环境有机污染物与健康风险

我们希望运用先进质谱技术，致力于量化生物细胞在外界环境因素影响下的代谢通量和代谢分子网络的反应机制，实现细胞代谢过程的合理设计和精确调控，以期将其应用于人类健康和生物医学工程领域。

3. 生物信息与定量生物学

我们希望将人工智能/ML 和基于 MS 的代谢组学、脂质组学和蛋白质组学数据进行整合，对复杂的多维数据（如医疗记录、环境暴露和生物数据等）进行分析和建模，以了解健康和疾病的复杂生物过程。发现活性小分子代谢物/药物/环境污染物及其在人类健康/疾病（如类风湿关节炎、帕金森病、癌症）中的应用。