本核心實驗室建置於生技館301室。近年來，高通量分析技術平台如DNA序列定序(DNA equencing)、微陣列晶片分析技術(Microarray)、以及質譜技術(Mass spectrometry, MS)等應用在生命科學研究上已十分普遍化，科學家可迅速累積有關基因體、轉錄體、蛋白質體、代謝體或生途徑調控網絡之數據資料，大量的數據資料需仰賴計算生物學的演算方法及高階分析軟體方能解讀或轉化為有用的科學資訊。因此，生物資訊學在現代生物醫學與未來生物科技的發展上扮演一個相當關鍵且重要的角色。
本中心於2006年已設立「生物資訊學核心實驗室」，其具備高效能計算伺服器以提供大量資料之分析處理，同時開發設計各類型生物資訊演算法及軟體系統，提供使用者進行模式生物與非模式生物之分析。隨著科技日新月異，新型的次世代定序(Next-generation sequencing)系統如Roche 454、ABI SOLiD、或Illumina等之輸出量及速度較舊型系統更高出1000倍以上，因此，研發更高階的生物資訊演算法以擷取隱藏於這些大量資料中的重要資訊便成為未來生物醫學研究上一件關鍵性的工作。這也意謂著，能夠掌握最先進生物資訊分析軟體的研究團隊便能自高通量實驗設備所產生的大量資料中發掘出其他研究團隊所未能發掘的重要資訊而獲致更突破性的科學新知。
基於前述的認知，參與「生物資訊學核心實驗室」的臺大同仁在過去幾年間，已針對大量資料的多變量分析提出數個創新性且高效率的機器學習演算法(machine learning algorithms)。同時也將這些演算法有效運用到分析高通量實驗的數據上。由於這些創新性的演算法有些是特別針對大量資料的分析所設計，有些則是特別針對多變量分析所設計，因此運用這些創新性的演算法所設計的生物資訊軟體將能夠協助本校生醫研究團隊發掘國際上其他研究團隊所未能掌握的重要資訊。目前鎖定下列幾個高通量實驗所產生的數據研發高階生物資訊軟體：
- 次世代基因定序之基因體資料分析；
- 次世代基因定序之轉錄體(transcriptome)資料分析；
- 次世代基因定序之Exome sequencing 偵測基因體突變分析；
- 轉錄調控之轉錄因子結合序列特徵分析。
除上述4項主題外，「生物資訊學核心實驗室」亦將引進現有生物資訊軟體，並提供計算所需的軟硬體設備，以建立下列3個分析與檢索平台：
- 非模式生物之轉錄體序列資料庫與自動註解平台；
- microRNA分析平台與其調控基因分析資料庫；
- 長非編碼RNA(long non-coding RNA) lncRNA分析平台。