飞瀑智能科技拥有来自德国比勒菲尔德、英国雷丁大学、耶鲁大学、哥伦比亚大学、牛津大学等资深优秀技术科研人员,研究工作主要立足于大样本跨群体的基因银行数据(如英国 UKBiobank,日本Biobank Japan和1000 Genomes Project等总计100多万人的基因组和健康信息数据),开发或应用统计学方法估计复杂性状(包括基因表达调控层面的分子性状)在群体间的表型差异的遗传因子贡献,自然选择的影响程度,不同性状的遗传结构等。另外,应用基因-环境互作模型和机器学习等方法,整合全基因组数据、多层级分子表型数据以及单细胞基因表达数据,对多基因的生物学功能,疾病细化分类和个性化用药进行研究。团队也是全球唯二可以实现基于DNA预测人脸的团队,新的人类基因组人工智能算法实现突破。从一滴唾液,一根头发中提取人的DNA,通过全基因组测序数据来还原人的面部形态、身高、身体特征、年龄、籍贯、疾病风险甚至性格特征等等法医相关信息。利用和整合大型多组学组学信息来实现多种疾病的产前诊断、多种老年性疾病的超早期预测以及超早期癌症检测等等。我们创建新的模型和算法,以组学数据特别是二代测序数据为基础,构建基因调控网络,并用机器学习模型来处理多模态传感器数据,从而建立一个全面多维度的疾病检测和诊断模型。基于生物学机制,结合基因表达和表观遗传数据,启发式开发机器学习模型,以识别遗传变异和诱发基因。同时,利用统计学理论与统计算法,探究发育类疾病相关遗传因素的基因多效型,及其对儿童未来发育临床表征的影响。