生物信息学考研院校

选学校这事儿，信息差太要命了。生物信息学（常被叫做生信）更是如此，因为它是个交叉学科，每个学校的侧重点、导师风格、培养模式都不一样。学校的名字好听不代表这个方向就强，有时候一个不那么出名的大学里，可能藏着一个让你脱胎换骨的团队。

我们先把学校大概分个类，这样你看的时候思路能清晰点。

第一梯队：顶尖名校，自带光环

这档的学校就是清华、北大、复旦、上海交大。 考这些学校不光是看实力，很多时候也看运气。难度极大，竞争者都是各路神仙。

• 北京大学：国内最早开设生物信息学博士点的就是北大，底蕴深厚。 他们有专门的生物信息中心，研究方向很全，从基础的算法开发到和临床结合的疾病基因组学都有覆盖。 北大的生信强在它的交叉学科背景，生命科学、计算机、统计学、物理学的资源都能整合起来。 如果你本科是计算机或者数学背景，想往生物方向转，北大是个很好的选择，因为它的氛围对交叉背景的学生很友好。

• 清华大学：清华的生信通常放在计算机系或者自动化系下面，也有医学院和生命科学学院的老师做相关方向。 这就决定了清华的生信风格更偏“计算”，对编程和算法的要求非常高。 如果你本身就是计算机强手，想用技术解决生物学问题，清华绝对是你的主场。他们的研究方向包括计算生物学、系统生物学等。

• 复旦大学：复旦的生信在生命科学学院，强项是分子进化和比较基因组学。 他们在这方面做得比较早，积累了很多数据和经验。 如果你对物种起源、基因演化这类宏大的主题感兴趣，复旦的氛围会很适合你。他们也做疾病遗传信息分析和生物统计。

• 上海交通大学：上海交大的生信实力非常强，在一些排名里甚至位列榜首。 他们的生物医学工程专业是A+学科，生信是其中的一个重要方向。 交大的特点是和医院结合得非常紧密，有很多临床资源，所以他们的研究很多都直接面向解决医学问题，比如肿瘤基因组学。如果你想做的研究能快速应用到临床上，交大是理想的选择。

第二梯队：实力强劲，各具特色

这个梯队的学校，虽然名气上可能比第一梯队稍逊一筹，但在生信领域的实力绝对不容小觑，而且性价比高，竞争压力相对小一点。

• 中国科学院大学 (国科大)：国科大本身不是一所传统意义上的大学，它依托的是中科院的各个研究所。 考国科大的生信，你实际上是在报考某个具体的研究所，比如北京基因组研究所或者计算技术研究所。 这样做的好处是，你的研究方向从一开始就非常明确，而且能接触到国家级的科研项目和设备。国科大的培养模式就是让你一心一意做科研，资源非常丰富。考试大纲和招生简章都可以在官网上查到。

• 哈尔滨工业大学：哈工大是传统的工科强校，他们的生信也带有浓厚的工科色彩。 很多搞生信的老师都在计算机学院，所以对学生的计算机能力要求很高。 如果你喜欢开发新的算法、设计新的软件工具，哈工大的风格会很适合你。他们也设有生命科学与技术学院，可以关注一下具体的导师研究方向。

• 同济大学：同济大学的生物信息学专业在国内排名很靠前，在一些榜单中甚至能排到前两名。 他们的优势在于生物医学工程和医学领域的结合，能提供很多与临床应用相关的研究机会。

• 华中科技大学：华科的生信同样非常出名，他们的生物医学工程学科评估也是A+。 华科的特点是规模大，做生信的老师多，方向也比较全。从基础的算法开发，到各种组学数据的分析，再到和临床医学的结合，你基本都能找到自己感兴趣的方向。

跨专业考生的注意事项

生物信息学欢迎各种背景的学生，但不同背景的学生需要补齐的短板不一样。

• 生物背景：这类学生最大的优势是理解生物学问题。 但是，编程和数学统计能力通常是弱项。所以，你需要在考研前系统地学习编程语言（Python是必须的，R语言也要会），并且把线性代数、概率论这些数学知识捡起来。 考研专业课通常会涉及生物化学、分子生物学等，这是你的优势，但千万不能掉以轻心。

• 计算机/数学背景：你的优势在于强大的计算和建模能力，这是很多生物背景学生望尘莫及的。 你的短板在于对生物学知识的缺乏。 你需要系统地学习生物化学、分子生物学、遗传学这些核心课程，至少要能看懂生物学的文献，理解实验是怎么做的，数据是怎么产生的。 否则，你做的分析很可能只是空中楼阁，无法解决实际的生物学问题。

关于就业

生信专业的就业面其实比很多人想象的要广。主要有几个方向：

1. 科研机构和高校：这是最传统的出路，继续读博然后留下来当老师或者做研究员。
2. 生物医药公司和基因测序公司：这是目前吸纳生信毕业生最多的地方。 你可以去做生物信息分析工程师，处理和分析高通量测序数据，或者去做研发工程师，开发新的分析流程和软件。 像华大基因、诺禾致源这类公司每年都会招大量的生信人才。
3. 互联网和IT公司：别意外，有些互联网公司的算法岗位也欢迎有生信背景的人，因为处理大规模生物数据和处理用户数据的思路有相通之处。

选择学校最终还是要看你自己的兴趣和未来的规划。建议你多去各个学校的官网看看老师的研究方向，甚至可以尝试发邮件和感兴趣的导师联系，问问他们实验室的情况。这样得到的信息，比任何排名都更有价值。