1.1方剂知识整理与发掘研究方剂知识的整理与发掘是当前方剂学研究的重要领域。除了常规的古籍文献中药性、归经等统计与分类，文本挖掘、古文语义识别、知识发现(knowledge discovery in database， KDD)等人工智能技术也被陆续引入到本领域的研究中，用于药味频次排序、高频药对发现和组方优化等。这些新技术可快速分析大量方剂数据，并挖掘出被传统统计分析方法所忽略的用药规律。方剂间的相互关系研究尚不多见，有必要从经典古籍数据出发，构建方剂知识库，开展相关研究。

    1.2方剂化学物质基础研究近年来，方剂化学物质基础研究取得了较大进展，一大批方剂的化学物质基础得到了剖析。相关研究模式主要有两大类：一是以分离纯化结合波谱解析为主要技术手段。这类方法能够对微量成分进行富集，鉴定结果准确性高，但耗时费力，而且需要针对不同的方剂样品探索不同的分离纯化流程。另一类研究主要依靠联用分析技术，尤其是液质联用对方剂提取物进行色谱分离后依靠多级或高分辨质谱数据进行结构推断。这种研究模式具有所需样品量小、实验周期短、成本低等优势，但存在推断结果准确性依赖人工经验等问题。总体而言，相关研究存在“方剂味”不浓的问题。许多研究者更注重新化合物发现或微量成分分析，而对组方前后的成分变化关注不多 ......