Dr. Hongbao Cao
AIC LLC 生物信息学高级负责人｜George Mason University Affiliate Faculty
Dr. Cao拥有生物医学工程博士背景，长期从事生物信息学、医学数据分析、机器学习、基因组学和科研软件开发。他负责AIC科研项目的总体设计、方法开发、数据分析、质量控制与成果组织。
- 生物信息学与多组学数据整合
- AI、机器学习与医学数据分析
- 遗传因果推断与证据网络
- 科研软件、研究报告与论文工作流
SCIENTIFIC LEADERSHIP
两位核心负责人，共同把握科学方向与交付质量
核心负责人参与项目评估、研究设计、关键方法决策和成果审核，并根据项目需要组织相应领域专家参与。
Dr. Ancha Baranova
George Mason University 系统生物学教授｜遗传学与个体化医学研究者
Dr. Baranova在系统生物学、分子遗传学、复杂疾病机制和转化研究方面拥有丰富经验。她为研究方向、科学合理性、机制解释及成果质量提供高级学术指导。
- 系统生物学与复杂疾病机制
- 分子遗传学与组学研究
- 生物标志物和个体化医学
- 跨学科研究与国际学术合作
54Ph.D.s · Professors · Senior Engineers
INTERDISCIPLINARY NETWORK
一个项目，不应受限于单一专业
AIC的合作与咨询网络覆盖从生物学问题到计算实施和统计审核的多个环节。我们不会让所有专家参与每个项目，而是根据研究问题、数据类型和预期成果选择合适人员。
生物医学生物信息学电子工程统计学系统生物学人工智能医学图像科研写作
WHY WORK WITH US
不仅提供人员，更提供可执行的研究体系
跨学科匹配
根据疾病领域、数据类型和研究目标选择对应专业人员。
灵活参与深度
从独立使用工具、导师式指导到完整项目咨询均可选择。
可追踪交付
保留方法、代码、数据处理、结果和证据来源的必要记录。
明确责任边界
启动前书面确认范围、分工、节点和交付内容。
REPRESENTATIVE EXPERIENCE
建立在公开发表研究基础上的专业能力
以下内容是对团队代表性研究工作的概括，用来说明我们处理过的问题类型和掌握的方法，不对应任何具体客户项目。
多组学整合与生物标志物研究
联合遗传变异、基因表达及其他分子数据，利用不同数据层的互补信息筛选复杂疾病相关候选基因和标志物。
- 高维特征选择
- 多来源数据整合
- 候选基因优先排序
医学图像与机器学习
针对多通道医学图像和高维特征，开展特征融合、稀疏表示、正则化分类和模型性能评估。
- 医学图像处理
- 机器学习建模
- 分类与验证
遗传因果推断与跨疾病研究
利用大规模GWAS汇总数据，评估暴露与疾病结局之间的潜在因果方向、共享遗传基础及稳健性。
- 孟德尔随机化
- 遗传相关性
- 敏感性分析
调控网络与机制解释
整合遗传关联、分子调控、功能通路和公开证据，形成可追踪的证据链和机制网络。
- miRNA–mRNA网络
- 功能通路分析
- 证据网络构建
隐私说明：为保护作者、合作者及合作机构，以上经验均经过概括和去标识化处理，不展示论文题目、作者名单、机构、未公开数据或其他可追踪信息。
RESEARCH INTEGRITY
可信合作，从清晰边界开始
真实研究不虚构数据、结果、作者贡献或科研经历。
透明分工明确客户、导师、专家与AIC的职责和审核节点。
不承诺发表提供科研和投稿技术支持，但不保证期刊录用。
保护信息根据项目需要约定数据访问、保密和成果使用方式。
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让我们先了解您的研究目标
我们会评估项目所需能力、合适的合作方式和下一步安排。