北京大学计算癌症基因组学实验室，研究员。

主要研究方向：癌症基因组学高通量测序数据的产生、建模、实验验证，目的：寻找个体化癌症医疗中新的致病和治疗机制，以及预测个体化用药效果的统计建模。代表研究项目：底层数据分析，如使用高通量测序技术，精确找出癌症样本中发生的各种变异；整合性数据分析，如拷贝数、基因表达、小RNA等癌症变异之间的调控关系及其如何帮助理解病理和预测治疗效果。

江瑞

清华大学自动化系，信息处理研究所副教授。主要研究领域：生物信息学、系统生物学、模式识别、机器学习、统计推断。

同济大学生命科学与技术学院，博士生导师。

研究方向：针对高通量生物学数据，以发展生物信息学方法为核心，从核小体定位、组蛋白修饰、DNA甲基化等不同表观遗传层面，研究干细胞分化潜力的表观遗传预编程机制。主要研究成果：开发包括MACS算法（被引用超过1000次）在内的一系列高通量数据分析方法；系统研究了核小体定位的机制及其动态变化；揭示了斑马鱼在胚胎发育早期的表观遗传组建立过程及其与基因转录激活的关联。

中国科学院北京生命科学研究院，基因组学和计算生物学，博士生导师；现任中国科学院北京生命科学研究院科研部副主任、计算生物学联合研究中心秘书长、中国生物工程学会计算生物学专业委员会副主任委员、副秘书长。

主要研究方向：计算基因组学。研究领域：基因组变异与精准医学、环形非编码RNA组学、宏基因组技术与人体健康。

中国科学院北京基因组研究所工程师、中心信息平台主管。

研究成果：高通量测序平台下的海量基因组数据处理方法、数据挖掘、展示及管理方法。

清华大学生命科学学院研究员，博士生导师。

主要研究方向：利用交叉学科的优势，结合系统生物学、基因组学、生物信息学、遗传学及分子与细胞生物学的方法，系统性地研究主要疾病，如癌症，在分子水平的基因调节通路与网络。同时针对特定的重要基因及调节通路，开展深入的分子生物学研究，阐明其具体的作用机理，为疾病诊断及药物研发提供分子生物学基础。目前的研究集中于转录后(post-transcription)及转译(translation)相关的调节机理及其在肿瘤发生中的作用。

同济大学生命科学与技术学院，教授，博士生导师，兼上海生物信息技术研究中心功能基因课题组组长，上海市生物信息学会理事，中国青年科协会员。

主要研究方向包括中药/植药信息学，免疫信息学等。

同济大学生命科学与技术学院，博士生导师；目前担任哈佛大学公共卫生学院生物统计与计算生物学系终身正教授，Dana-Farber肿瘤研究所功能性癌症表观遗传组学中心主任，同济大学生物信息学系教授并长江学者讲座教授。

主要研究方向：基因调控机制的生物信息和计算生物学研究，通过整合全基因组 ChIP-chip/Seq、核小体定位、组蛋白修饰、基因表达谱、基因组序列等数据，构建转录与表观遗传调控的计算和统计模型。

协和医学院生物化学与分子生物学系研究员，“协和学者”特聘教授。

主要研究方向：用系统生物学的方法研究癌症发生的分子机制。

中国科学院上海计算生物学研究所研究员、博导。

主要研究方向：群体基因组学，包括群体基因组结构研究、现代人群的遗传结构研究、混合人群的历史和复杂性状基因定位研究、利用混合人群的特征进行allele-allele以及gene-gene交互作用研究、现代人群对环境的适应及自然选择研究。

浙江大学生命科学学院生物信息学系教授，生物信息学学科带头人；担任浙江省生物信息学学会理事长，浙江省留联会理事，中国运筹学会计算系统生物学分会理事会常务理事，中国细胞生物学学会功能基因组信息学与系统生物学分会理事，中国医药生物技术协会生物医学信息技术分会委员会委员，中国系统仿真学会生命系统建模仿真专业委员会副主任。

主要研究方向：植物转录组表达与调控分析、生物高通量数据挖掘分析、系统生物学及生物大网络建模分析、作物抗逆资源生物信息学技术开发与应用、生物医学信息学、合成生物学。

中国科学院遗传与发育生物学研究所研究员，博士生导师，分子系统生物学研究中心主任。

主要研究方向：生物信息学和系统生物学，包括真核生物中非编码RNA的发现和功能研究、转录组数据分析和新基因预测、生物信息学算法和软件的开发、干细胞多能性相关非编码RNA功能研究。