本方向通过计算生物学、生物信息学等方法对生物大分子及海量生物医学大数据开展研究，工作主要聚焦于：利用计算模拟方法研究重要功能生物分子的结构功能关系；对生物医学大数据智能分析，开展生物、医学、大数据、AI等多学科交叉研究；通过整合转录组、蛋白质组、代谢组及宏基因组等多组学手段解析微生物群落的组成、结构与功能，挖掘关键核心微生物，结合微生物湿实验技术构建人工合成群落，验证核心微生物功能并探索其应用价值。当前，重点关注：膜靶向抗菌肽，穿膜肽、毒素蛋白的结构功能关系；长非编码RNA（lncRNA）；环境微生物组和畜牧相关微生物组。

lncRNA是生命科学的“暗物质”，具有十分重要的生物学功能，与人类重大疾病的认知和精准诊治密切相关。本研究团队在国际上率先建立了最全的功能性lncRNA综合数据库EVLncRNAs，并保持更新，三个版本均发表在Nucleic Acids Research（2018，2021，2023， IF=14.9）上，得到了国内外的广泛认可。基于EVLncRNAs数据库，使用深度学习方法发展了从海量高通量lncRNA中预测潜在功能性lncRNA的方法（Briefings in Bioinformatics, 2023, IF=9.5)，获得国际专利授权，并开发为在线预测平台，为更好的发现潜在功能性lncRNA提供了重要工具。同时，开展lncRNA和类器官交叉创新研究，深入探讨类器官中lncRNA的特性和功能，深化对类器官的认识，拓展类器官前沿交叉技术，为重大疾病的精准诊治提供新的视角，推动类器官高效应用及个体化精准医疗。另外团队对废水厌氧发酵产甲烷的分子机制开展研究，对牛、驴、猪等牲畜相关肠道微生物组、皮肤微生物组及养殖场环境微生物组开展了一系列研究，揭示了乙酸裂解过程在沼气产生过程中的关键作用（Bioresouce Technology, 2022, 2023, IF 11.4）。团队获得“山东省青创人才引育计划”支持，团队成员获批多项国家自然科学基金及山东省自然科学基金。