中心定位：数学与生命科学交叉中心聚焦于我国重大疾病诊断、健康评估和重大或突发性传染病防治中亟待解决的关键科学问题，研究疾病发生、演化和防治中的数学模型、多尺度数据分析和参数估计、高维系统的数值计算、单细胞组学及医疗影像数据分析、医疗大数据分析等，旨在发展重大疾病发生、演化和防治中的数学模型基础理论和分析方法，为国家公共卫生、疾病防控等部门的决策提供咨询与建议，为国内外应用数学、统计、计算机、医学和公共卫生与预防医学等多学科的交叉研究与学术交流提供合作平台与创新基地，使得我国生物数学的理论研究和应用水平进入国际先进行列。
人员组成：数学与生命科学交叉中心聚集了数学、应用统计学、信息科学、公共卫生与预防医学等学科领域的研究力量，目前主要人员构成如下：
主任：肖燕妮
副主任：李丽敏
中心成员：徐颂华、练春锋、祖建、康艳梅、乔琛、程晓青、孙小丹、唐彪、宋鹏飞、杨鹤然、杨燕、彭志行（国家CDC）、叶凯（电信学部）、马建华（生命学院）、沈明望（公卫学院）。
代表性成果：数学与生命科学交叉中心在国家自然科学基金重点、面上基金及国家有关肝病和艾滋病领域重大专项等项目支持下，经过十余年的不懈努力，对疾病的发生、演化和重大传染病防治中的科学问题有了深刻的认识，形成了解决问题的一系列理论、方法与技术。受国家自然科学基金委员会天元基金的资助，多次承办全国“生物数学研究生暑期学校”。联合陕西师范大学、中国疾控中心性艾中心合作主持多尺度生物系统和数据分析的重点项目。建立动力学模型和统计模型分阶段深入地研究了COVID-19疫情传播风险、发展趋势预测、复工复学对疫情二次爆发的影响等关键科学问题，为科学防疫 、评价防控措施的有效性提供了定量的依据。估计的其他突发性传染病的基本再生数，成为国际社会评判中国疫情严重程度的重要依据；首次揭示了媒体报道对突发性传染病疫情防控具有时效性，得到了中外媒体的广泛关注。得到了HIV感染者和艾滋病病人的流动模式，为疾病中心掌握他们的活动去向提供了详细的信息，为基于地域的防治策略和优化医疗资源配置提供了支撑，有着重要的指导意义，并得到了公共卫生专家的高度认可。通过建立传播动力学模型和参数估计等方法，准确预测了我国乙肝病毒的流行趋势和防治效果，为我国疾病预防控制中心制定“十四五规划”提供了定量参考和对策建议。面向组学数据建立了一系列的数学及统计方法，在细胞水平上研究疾病、基因和药物之间的关系，为疾病机理、诊断和药物发现提供高效的计算方法支撑。针对CT和MR等医学影像，提出了一系列深度学习模型和方法，解决了影像缺失下的脑瘤分割问题，实现更为精确的解剖结构轮廓自动勾勒, 提出了一系列超快磁共振成像新方法，突破了磁共振设备成像速度慢的瓶颈，取得了国际领先的应用效果。将计算机科学技术应用于医学大数据分析，开展大规模医疗信息深度整合与跨媒体挖掘计算，在大规模智能医疗健康保健计算的前沿领域取得了大量极具影响力的研究成果，并获得医学信息学、癌症防治、医疗康复等领域专家的认可。
研究内容：数学与生命科学交叉中心面向提高疾病诊断、健康评估和重大传染病的有效防治能力这一国家重大战略需求，聚焦我国疾病诊断和传染病防治中的关键科学问题，在国家自然科学基金重点项目“典型疾病的多尺度生物系统动力学及数据分析”支持下，开展数学、医学、公共卫生、应用统计学和信息科学等多学科交叉研究，发展适合我国特点的疾病诊断、健康评估和传染病防治的原创性理论和方法。目前聚焦的研究内容有：
l 基于模型和数据的新发重大传染病的预测预警研究；
l 多尺度耦合系统动力学、非光滑动力系统和演化动力学模型研究；
l 重大传染病/肿瘤精准诊断和精准治疗中的数学方法、统计分析研究；
l 生物系统模型的高性能计算算法分析；
l 生物系统的统计分析、多尺度数据融合；
l 面向单细胞组学数据分析的数学模型和方法研究。
l 医学影像分析的深度学习模型和方法研究
l 医疗大数据分析以及大规模智能医疗健康保健计算
