本课题组致力于发展以高分辨冷冻电子显微镜为核心手段的新型动力学成像和重建新方法，结合统计物理、人工智能、生物物理、化学生物学、分子细胞生物学等多种实验、理论和计算技术，研究超大生命分子机器的复杂非平衡动力学和功能机制关系，探索其在分子医学中的交叉融合和关键应用。目前课题组主要研究方向包括：

（1）细胞内重要的分子机器的组分和结构具有高度动态性，通常由复杂相互作用的众多分子构成，其功能执行体现为非平衡动力学过程。为了突破现有动态结构和动力学分析方法的局限性，本实验室聚焦时间分辨冷冻电镜、统计物理和人工智能的交叉研究，发展动力学成像和重建方法，发展基于深度流形学习的新型自由能面重建方法，实现超大复合分子机器的动力学过渡态和最小能量反应路径的多维重建，并以此为基础研究新型人工智能和动力学辅助功能分子设计。

（2）蛋白质降解调控是极其重要的基本生命分子过程，在细胞周期、免疫和炎症、基因表达、新陈代谢、神经退行、癌症肿瘤、病毒感染以及蛋白毒性响应等重要生理和病理过程中发挥关键调控作用。本实验室利用冷冻电镜动力学成像和重建方法，研究UPS蛋白质降解动态调控机制，UPS调控人类细胞中炎症、癌症、神经退行、病毒感染以及糖脂代谢等关键分子过程的结构、动力学和功能关系；以此为契机，研发新型靶向分子胶技术和多特异性靶向蛋白降解新技术新方法。

（3）先天免疫系统通过炎症小体效应器来监控细胞环境的危险信号，它通过激活和高聚化形成炎症小体（inflammasome），介导炎症反应并参与激活适应性免疫响应。炎症小体的失调可引起自发炎症或自体免疫相关疾病，如糖尿病、动脉粥样硬化等代谢疾病，多发性硬化、阿尔茨海默症等神经系统疾病。本实验室致力于研究炎症小体的激活反应的动力学机制和分子干预方法，试图理解先天免疫的信号转导过程、免疫调控以及病原诱导活化等免疫响应机理。