汪国华，男，汉族，1978年生。哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，2013年度教育部“新世纪优秀人才支持计划”。 主持国家自然科学基金2项，国家863项目1项，863子课题项目1项，黑龙江省留学归国人员基金1项，中国博士后科学基金特别资助项目1项等。 2008年以来已经在BMC Genomics，Molecular and Cellular Biology，Nucleic Acids Research，PLOS ONE等国外重要生物信息学期刊发表SCI检索国际期刊论文21篇，影响因子合计84.021。其中第一作者和通讯作者论文8篇（包括两篇并列第一作者论文），他引总数81；第二作者6篇，他引总数110；其它SCI文章7篇，引用总数170余次，H因子为9。
研究领域:
（1）海量高通量测序数据分析与管理
关键科技问题：随着新一代高通量测序技术的发展，生物实验室每天会产生TB甚至更多的测序数据，合理解释这些海量及 高复杂度的数据成为获取数据后一个更大的难点。海量高通量测序数据的存储、处理和分析都极大地挑战着当前的计算机系统和计算模式，如何管理这些海量的测序数据是生物信息学研究领域面临的一个重要挑战，
研究内容：深入研究海量测序数据管理机制如数据的存储模型、索引、传输、访问控制和可视化等问题；高通量数据分析算法的并行化，DNA-seq，RNA-seq，ChIP-seq数据分析流程和工作流平台研究也是研究的重点。
（2）个体基因组内等位基因转录调控模型研究
关键科技问题：对于双倍体物种，个体间的基因表达差异根本上是由双倍体上一个或者两个等位基因表达变化决定的。虽然个体间基因表达水平的变化无处不在，但理解引起这种变化的调控机制，尤其是对等位基因上调控多态性的理解仍然十分有限。
研究内容：针对同一个体基因组上新一代测序DNA-seq，RNA-seq 和ChIP-seq 数据，研究等位基因上转录因子亲和力、选择性剪切模式预测模型；分析单核苷酸突变的位置、类型、数量对等位基因上转录因子亲和力与选择性剪切的影响；对引起等位基因表达差异的功能单核苷酸突变进行预测，完善单核苷酸突变位点的功能注释。为生物学家在个体内研究等位基因上基因结构及潜在的基因调控机制提供有力支持。
（3）非编码基因转录调控及调控网络构建方法研究
关键科技问题：近年来，生物学家揭示了许多非编码基因（如microRNA、lncRNA等） 的生物特性及其与疾病的关系，但对这些基因的转录调控研究进展缓慢。新一代测序数据的出现，为发展生物信息学方法，预测转录因子对非编码基因的调控及非编 码基因之间的调控提供了数据支持，从而为更好地阐明非编码基因的生物学特性奠定了基础。
研究内容：在这个方向上主要利用ENCODE计划中的数据，发展系统生物学计算模型，研究非编码RNA的基因组结构，识别转录因子与非编码RNA之间的调控关系，构建包括非编码RNA的基因调控网络，从系统的角度更加完善对基因表达调控的理解。