中元集团汇聚了国内外资深的大数据挖掘和生物医学信息分析的跨领域专家，积极推动人工智能与大数据工具 (AI and Big data) 使用更多的数据，从中提取有意义的规律，解决临床医疗保健相关问题并协助做出最优决策。 数据分析团队提供一系列一站式创新解决方案、算法和技术支持，与多家国内顶尖医院持续合作，并已根据所提供的数据挖掘结果，于国际期刊发表数篇SCI文章，进一步巩固了中元生物在行业中的竞争力。
中元生物子公司于2019年携手国家卫健委，共建“遗传代谢研究重点实验室”并拥有一批具有细胞生物学、基因组学、分子生物学、数据分析等多学科背景的人才作为技术支持，同时公司与中关村大数据产业联盟于2020年共同建立“中关村生物医学大数据中心”，并已取得多项国家计算机软件著作权，集团CTO陈显扬博士，作为Waters ™合作伙伴，掌握全球领先检验科质谱开发技术，在代谢病智能诊断方面颇有建树。凭借这些优势，先后与多家国内顶尖医院共同合作，通过大数据分析与挖掘服务，发现具有重要医学意义的生物标志物等标的，如与清华大学第一附属医院，透过代谢组学和人工智能集成方法，获得乳腺癌诊断标志物，并共同发表国际期刊（DOI：https://doi.org/10.1007/s10529-017-2417-z），为乳腺癌早筛开拓了全新思路。更多相关资讯请关注中元生物研发平台。
结合DAP 数据功能框，利用多重数据库例如Lipid Maps 以及HMDB数据库可以对鉴定的化合物进行分类；同时也内置了分类算法，对非代谢组学数据也可以进行有效的分类可视化，利用临床科研数据在最短的时间内，掌握最详细、精准的数据情况和可能规律。根据不同的数据类型和结构，专家团队将评估并选择正确的分析方法，并进行多类交叉验证，确保分析过程的准确性，同时通过对多维变量进行主成分降维，从而达到对样品进行无监督的划分的目的。利用(O)PLS模型，有监督地将样本进行划分，通过变量重要性投影，找出影响样本分类的重要变量，作为不同分型间的主要差异指标，以及Biomarker的候选化合物。在目前阶段，大数据分析服务可以同时进行多种不同模型的建设、评价与比较，快速和准确地获取匹配生物标志物的最优模型。所得出的结果亦相对直观，这进一步为科研和临床工作者提供决策支持和全方位的整体解决方案。
