本實驗室提供核心技術，以最佳化中草藥物配方實驗設計，找出最佳化之配方，同時並利用Wet-lab實驗進行其設計實驗之驗證，最後利用實驗結果再進一步使用系統核心技術算出更精確之配方，達到配方最佳化之目標。
中草藥配方最佳化設計
系統生物學：大型量化基因調控網路建置(GeNOSA與IRNet)
重建出全基因的基因調控網絡在系統生物學中是一個高挑戰性的問題，其中包括生物調控領域知識，基因調控網絡的數學模型，並且最佳化該模型的大量參數。本實驗 室提出了兩個方法為GeNOSA和IRNet ，可以重建定量和穩定的基因調控網絡（GRNs） 。透過了解這些網絡調控關係，我們可以針對疾病的調控機制發現異常的調控關係。
重建出可量化的GRNs仍然是一個挑戰，在不同實驗條件下的轉錄因子和基因有不同的定量關係。使用所提出的GeNOSA方法，可從微陣列數據建立的定量 GRNs ，找出能夠解釋的隱藏資訊，例如轉錄因子活性和它們的影響的下游基因的表達。 GeNOSA已成功地建立出與已知調控知識高度一致性的GRNs，且已用EMSA和real-time PCR在大腸桿菌中做實驗驗證。
使用非線性模型可以反映出真實的生物反應，由於實驗數據有雜訊且基因數量多，且實驗數據量少，難以建立出穩定的網絡。我們提出一個逐漸重建網絡演算為 IRNet ，可以在每次迭代中決定調控關係且有繼承機制可以繼承每一代鎖定的調控關係，逐步降低解空間。最後IRNet可使用少量的生物實驗數據來重建出一個穩定的 GRNs。
ECoG聽覺區腦波研究分析
本 實驗室與本系曲在雯教授、成大潘偉豐教授和美國Iowa大學醫學中心合作進行腦殼內腦波研究分析，如下圖所示，針對Fast-FM與Slow-FM訊號輸 入大腦聽覺區，並以本中心研發之演算法找出腦部聽覺區重要腦區相對於時間與頻率的位置。現已有初步結果，並進一步分析找出其關係。
醫學資訊與臨床資料分析系統
本 實驗室與本系黃慧玲教授、陳文亮教授、彰化基督教醫院、臺北醫學大學雙和醫院和馬偕醫院合作，利用國衛院所提供之全民健保資料庫進行臨床醫學分析與研究。 為瞭解決健保資料庫之巨量資料處理，本實驗室購買了專業資料庫處理軟體、高速伺服器與高速資料存取系統以達到有效率之資料撈取與分析。
2D影像辨識與重建3D果蠅腦神經影像
與國立清華大學的江安世教授合作開發出利用2D神經元資料庫進行3D資料庫搜尋比對 (下圖)。
子系統如下：
(1)生物影像特徵擷取的程式庫，對一張果蠅神經元影像可取得約1000 個特徵，包含用NeurphologyJ 取得的神經纖維長度、神經纖維數量及分枝程度等。
(2) 建立FlyCircuit 資料庫中3D 神經元的多視角2D 影像，一個3D 神經元約產生1000 張2D影像。
(3)發展2D 影像比對的演算法，使用智慧型基因演算法找出一套最佳的特徵集合來表示2D 影像。
目前已完成以FlyCircuit 中神經元的投影影像測試，效果佳。現正進行可對真實2D 神經元影像搜尋的系統改良。
