上海飞瀑智能科技有限公司

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。