陈挺教授长期研究大数据高效算法设计和机器学习，并应用于研究人类基因组、转录组和蛋白组的高通量大数据分析和功能预测。在生物调控系统的数学模型、蛋白质组学以及质谱仪数据处理、高通量基因组测序数据处理、宏基因组数据处理，复杂疾病的遗传学研究、医学信息处理等方面均取得了一系列重要的研究成果。主持及参与美国自然科学基金会（NSF）、美国国家卫生研究院（NIH），中国自然科学基金（NSFC）等项目十余项。在Cell、Science、Nature Communications、PNAS、Genome Research、American Journal of Human Genetics, Cell Systems, Genome Biology, Nucleic Acid Research等国际著名期刊发表学术论文120余篇，被引超过10000次（Google Scholar），其中20篇论文被引用超过100次。