DNA调控元件具有重要的基因转录调控功能，显著富集疾病的功能变异信息和大量的功能调控信息，与各种疾病的发生发展密切相关，并且在免疫应答、细胞命运决定、细胞发育和分化等生物学过程中扮演着重要调控作用。以往的生物信息学方法尽管在DNA调控元件研究方面取得了重要的进展。但这些DNA调控元件的研究主要集中在调控元件本身的识别和预测，缺乏DNA调控元件及上下游网络的功能性预测，及对重大疾病的组织/细胞表达水平的特异性关注。我们系统性的围绕重大疾病展开DNA调控元件的大数据整理、处理、网络建模和分析方法研究。对DNA调控元件进行大规模注释，进一步开发调控元件功能信息处理和分析算法，建立DNA调控元件为核心点的转录调控网络模型。在网络模型下，开发多层次、大规模重大疾病数据的网络数据分析方法和平台。尤其，近年来我们突破转录调控网络研究的瓶颈，建立了超级增强子、增强子、开放染色质介导的转录调控网络。进一步，开发了贯穿信号通路和转录调控网络的有向调控网络分析方法和工具。例如，SEdb、SEanalysis、KnockTF、LncSEA、SubpathwayMiner、ATACdb、VARAdb、GREAP、TRlnc、TcoFBase、TF-Marker、CRdb等多款医学大数据平台和分析软件，已广泛被许多国家的研究机构使用。这些研究对于更加精细的建立和理解DNA调控元件驱动的生物网络，揭示生命系统的网络运作，以及重大疾病的网络系统研究具有一定的价值。