1.生物学方面：
1.1 2024年课题组和复旦中山医院合作研究肝癌转移过程中，转移过程的克隆演化规律，工作发表于2024年Cancer Cell，链接为https://doi.org/10.1016/j.ccell.2023.11.010。
1.2. 课题组与合作者基于TGFbeta诱导EMT细胞模型模拟转移过程中表观遗传重编程，发现过程中染色体3D结构没有发生变化只是由于TF介导的增强子激活和关闭所调控，文章发表于2020年Molecular Therapy 链接：https://doi.org/10.1016/j.ymthe.2020.05.026。
1.3 基于酵母的进化实验，我们发现酵母进化过程中多步进化的规律，以及通过计算大数据分析针对基因缺失使用同源基因突变来进行适应的普遍规律，文章发表于2023年JGG杂志，文章链接：https://doi.org/10.1016/j.jgg.2023.02.012。
2. 方法学方面：
3.1 实验室开发了针对scATAC-Seq的方法整合分析方法epiConv，传统方法是基于针对scRNA-Seq方法来整合scATAC-Seq，工作发表于2022年BMC Bioinformatics，文章链接：https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-022-04858-w
3.2 实验室开发了针对scRNA-Seq中高度稳定基因的标准化方法ISnorm，可以更好处理转录组整体量变化的场景，工作发表于2020年NAR Genomics and Bioinformatics 文章链接：https://doi.org/10.1093/nargab/lqaa059。
3.3 实验室开发了一个针对临床低深度测序样本构建病人多肿瘤样本构建准确系统进化树的新算法（PTI）。文章题目为“Phylogenetic Tree Inference: A Top-Down Approach to Track Tumor Evolution”，发表于2020年的Frontiers in Genetics杂志。
工具见实验室Github网页：https://github.com/bioliyezhang