本项目属于计算生物学领域。本项目采用实验和计算分析相结合的方法，通过表观遗传学、功能基因学及整合网络分析，深入和广泛地探讨发育及衰老的机制， 并对环境及遗传因素引起的过早、过快老化及相关疾病等一系列重大科学问题进行探讨。近十年来， 该项目在这一重要领域开展了持之以恒的探索，取得了一系列开创性成果，具体内容如下：一、在发育和衰老研究方面算法的开发建立了改进的基于测序数据的核小体精确定位算法iNPS。基于iNPS 获得的核小体定位信息可有助于分析恶性肿瘤发生发展及侵袭转移过程中核小体分布信号的变化。开发了一种半自动化的原位杂交图像分析流程，使用这种流程，在单细胞分辨率上得出了大脑皮质层中基因的空间表达模式，以深入了解大脑皮层发育过程中所发生的关键性事件。二、在衰老表型研究中取得新进展通过不同饮食结构的中年小鼠基因表达谱分析揭示了衰老调控因子。从系统生物学的角度揭示了节食调节衰老的分子机制，并为衰老干预策略提供了新概念。通过分析人脸三维图像，构建了基于面部三维图像的生理年龄预测方法，并进一步对图像表型定量、特征或标记物选取、表型-分子特征关联分析，为建立人类发育和衰老数据库奠定了基础。三、发育、衰老及衰老相关疾病的干预在发育方面，通过激光显微切割以及单细胞测序等先进技术，绘制了小鼠早期发育原肠运动中期精细的胚胎三维分子图谱。在衰老相关疾病方面，发现恶性肿瘤中高度突变的基因UTX-1通过胰岛素类似物信号通路调控衰老，首次报道了通过体细胞发挥功能的组蛋白修饰基因对衰老这一重要生物学过程的调控作用，加深了对表观遗传功能的认识，并为新型抗衰老药物的研发提供了潜在的靶点。开发了一种无偏倚适应成簇（adaptive clustering）方法，综合分析了卵巢癌的基因组、表观基因组和转录组的全景图，由此揭示出了卵巢癌不良预后的潜在模块化特征。该项目发表论文三十多篇，从中遴选出的 8 篇代表性论文在Cell Metabolism、Developmental Cell、 Cell Research等期刊上发表，共被引用 299次，他 引 220次。第一完成人韩敬东获中科院百人计划、 国家百千万人才工程有突出贡献中青年、MaxNetAging Fellow、Faculty 1000 in Developmental Biology。第一完成人在2008年和2011年组织召开了两次国际系统生物学会议。2013年在苏州组织召开了第一届冷泉港亚洲“Molecular Basis of Aging and Disease”国际会议。2017年和2018年举办国际衰老研究峰会多次参加国际和国内学术会议。并到国际学术会议及世界著名大学或研究机构（如UC、MPI等）发表学术报告近100次，赴美国、日本新加坡等地参加国际学术会议和国际知名专家进行合作交流。