Complex systems Bioinformatics, image processing, and deep learning

複雜系統生物資訊、影像處理與深度學習

We combine domain knowledge and machine learning to approach complex systems in Bioinformatics

JHHLAB應用機器學習與生物資訊來研究分子層級的複雜系統

定序分析的應用面非常之廣，大部分所面對的問題都是非常複雜，目前人類對這些問題的理解只僅次於完全無知。複雜科學是一門橫跨各科的新興學門，複雜系統組成成分間的多重因果非線性的特性，必須結合domain knowledge以及人工智慧深度學習的輔助，才能分析出人類可理解的訊息。

A. 生物資訊＆分子生物學 (Bioinformatics & Molecular Biology)

除了常見的臨床診斷等定序分析應用，在分子生物學的範疇裡，JHHLAB主要專注於兩大方向：

微小干擾核糖核酸生成

幹細胞表觀基因體調控

在這些基礎科學領域JHHLAB開發的模型以及演算法已經幫助許多生物的重要現象被發現。

B. 影像處理與深度學習 (Image processing and Deep learning)

另外，於定序分析中，資料的源頭主要為電位訊號以及光學顯微影像，在奈米級的尺度下，這些訊號都是對環境等外在因素非常敏感，如何從大數據中獲取真實的訊息，必須仰賴影像或是訊號處理以及機器學習的理論與技術才能使定序分析達到工業標準。

複雜系統資料分析與視覺化 (Complex system data analysis and visualization)

第四代生物晶片影像處理 (4G DNA array image processing)

大數據互動式動態網頁設計 (Big data visualization and interactive web DHTML)

與美國矽谷生捷科技合作研發第四代定序儀自2015年起合作，已先期技轉兩演算法

訊號分析＋影像處理

探針設計與最佳化