高歌博士，北京大学生物医学前沿创新中心教授，北京未来基因诊断高精尖创新中心研究员， 生物信息学中心（CBI）暨蛋白质与植物基因研究国家重点实验室研究员，入选首批国家“青年拔尖人才”。高歌实验室长期致力于开发新生物信息技术以精准解析细胞调控图谱，并探索其在重大慢性疾病精准诊疗中的应用。近年来于Nature Biotechnology 等领域高影响力刊物、NeurIPS 等人工智能领域顶会上发表通讯作者论文 30 余篇，累计他引逾万次，多次获评Clarivate/SCI全球高被引学者、Elsevier中国高被引学者等。近五年实验室自主开发的十余个生物信息学新算法软件及数据库获海内外有效访问15 亿次，半数以上来自海外，跻身于国内自主开发最具国际影响力的生物信息技术行列，多项成果入选中国生物信息学十大进展、中国生物信息学十大数据库、中国热点论文榜、ESI Highly Cited (Top 1%) 论文等。作为高校教师，高歌教授专注于教学与人才培养，入选北京高等学校优秀专业课主讲教师、北京大学教学优秀奖、最受欢迎教师、北京市优秀论文指导教师等，其团队在国内率先开展了基于慕课 (MOOC)的生物信息学混合式教学实践，其作为主讲教师创设的国际首门中英双语生物信息学慕课入选国家首批精品在线课程   (2017)、首批国家级一流本科课程 (2020)，相关成果获北京高等教育教学成果一等奖(2013~2017，第一完成人 )，并于 2020 年入选首批教育部高教司在线教学国际平台，配套教材已由高等教育出版社正式出版。所指导研究生 连续四年获得北京大学优秀毕业生 / 北京市优秀毕业生，并有多人获评吴瑞奖学金、国家奖学金、校长奖学金和北京市 / 北京大学优秀毕业生等荣誉。

　　高歌课题组将持续以生物信息学新技术、方法与平台开发为基础，综合运用大数据与统计学习(Statistical Learning)等计算方法，致力于系统解读以基因表达为中心的调控通路的功能及演化。

代表性论文

1. Xia C.R., Cao Z.J., Tu X.M., Gao G*. 2023. Spatial-linked alignment tool (SLAT) for aligning heterogenous slices. Nat Commun 14(1): 7236. (Editors’ Highlights)
2. Cao Z.J. and Gao G*. 2022. Multi-omics single-cell data integration and regulatory inference with graph-linked embedding. Nat Biotechnol 40(10): 1458-1466. (2022 年度中国生物信息学十大进展 )
3. Tu X.M., Cao Z.J., Xia C.R., Mostafavi S., Gao G*. 2022. Cross-Linked Unified Embedding for cross-modality representation learning. In 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022, Featured as Oral/Top 5% Papers).
4. Cao Z.J., Wei L., Lu S., Yang D.C., Gao G*. 2020. Searching large-scale scRNA-seq databases via unbiased cell embedding with Cell BLAST. Nat Commun 11(1): 3458. (2020 年度中国生物信息学十大进展 )
5. Jiang S., Cheng S. J., Ren L. C., ..., Liang N., Gao G*. 2019. An expanded landscape of human long noncoding RNA. Nucleic Acids Res. 47(15): 7842-7856. (2019 年度中国生物信息学十大数据库 )