一、征集范围专题一、生物大数据共性算法方向1：单细胞多组学整合计算方法研究目标：面向配对和非配对单细胞多模态组学数据，方向2：单细胞谱系追踪计算方法研究目标：发展多模态数据整合的单细胞空间转录组谱系追踪算法，方向3：样本特异网络标志物方法研究目标：开发国际领先的样本特异网络标志物算法，方向4：转录调控网络基础模型研究目标：建立国际领先的解码转录调控网络的预训练大模型，方向5：RNA转录后加工调控网络解析方法研究目标：建立模块化可拓展的RNA转录后加工智能分析平台，发展RNA转录后加工调控网络解析和功能预测模型，构建RNA转录后加工调控网络和生物学功能预测模型，方向6：细胞器分辨率的细胞互作网络模型研究目标：发展高分辨率的细胞互作网络模型，细胞与环境、细胞间及细胞器间互作的预测性能比国际主流算法提升10%以上，专题二、蛋白质与核酸设计改造方向1：蛋白质与核酸静态结构预测研究目标：发展独立自主蛋白质与核酸结构预测及设计软件，专题三、重大疾病精准诊疗关键技术方向1：精准医学大数据分析增强计算系统研究目标：建立分析能力自我进化和知识自主挖掘的精准医学增强计算平台，研究内容：基于真实世界临床疾病、健康人群、生物样本等多模态数据，方向3：疾病队列多层次数据集成共性技术研究目标：开发3种以上面向复杂疾病的多层次数据集成分析算法，方向4：后全基因组关联分析技术研究目标：开发致病位点精细定位预测方法，开发基于多尺度多组学大数据集成的复杂疾病风险位点功能解析平台。