实验室主要依托生物信息学与系统生物学开展研究，致力于单细胞、空间组学等数据的算法开发与分析，旨在从基因转录、翻译、代谢等多层次探究肿瘤代谢重编程与免疫调控机制。近年来，研究成果已发表在《Nature Communications》、《Nucleic Acids Research》、《Cell Reports》和《British Journal of Pharmacology》等期刊。代表性成果包括：（1）开发iMetAct算法，结合转录组学数据与信息扩散理论预测代谢酶活性（Wang et al. Cell Reports, 2025）。（2）利用单细胞转录组数据解析黑色素瘤和头颈癌细胞微环境，识别细胞代谢异质性的关键通路（Xiao et al., Nature Commun, 2019）；（3）开发核糖体图谱数据分析算法，基于全基因组水平鉴定肿瘤异常翻译基因，寻找新型翻译元件和异常翻译事件（Xiao et al., Nucleic Acids Res, 2018；Xiao et al., Nat Commun, 2016）；（4）基于互信息理论研究生物分子相互作用及调控关系，鉴定肿瘤免疫调节的关键因子；团队获得4项国家自然科学基金资助以及3项省部级科研项目资助，团队负责人荣获陕西省高层次引进人才青年项目及“秦创原”高层次创新创业引进人才称号。