生物信息学作为一门融合生物学、计算机科学和数学的多学科交叉领域，在中科院中丹学院考博选拔中具有重要地位。考生需系统掌握以下核心知识模块：首先在数学基础层面，重点突破概率统计（推荐《数理统计教程》与《生物统计学》）、线性代数（李永乐《线性代数辅导讲义》）和算法基础（严蔚敏《数据结构》），其中《生物统计学》中关于方差分析和回归模型的内容需重点掌握。编程能力要求达到Python/R双语言熟练度，建议精读《Python编程：从入门到实践》与《R语言实战》，特别关注Pandas、NumPy、BioPython等生物信息学专用库的实战应用。在生物知识体系构建方面，需系统梳理基因组学（《基因组学：从理论到应用》）、转录组学（《转录组学：原理、方法与应用》）和系统生物学（《系统生物学：理论、方法与应用》）三大支柱领域，重点理解NGS数据流程和生物信息学分析框架。工具链掌握应包括Bioconductor包、NCBI数据库和Galaxy平台，推荐参考《生物信息学工具：从基础到实践》。文献阅读需建立系统方法，重点跟踪《Nature Biotechnology》《Nucleic Acids Research》等顶刊，掌握Meta分析、单细胞测序等前沿技术。备考策略建议采用"3+1"时间分配：90%时间用于核心课程复习，10%投入实验设计模拟与论文写作训练，特别重视《如何撰写论文》中提出的IMRAD结构规范。推荐建立包含Coursera生物信息学专项课程（如哈佛大学《生物信息学基础》）、BioPython官方教程和NCBI培训资源的立体化学习体系。考博论文选题需兼顾创新性与可行性，建议从组学数据整合、算法优化、跨组学关联分析等方向切入，参考近三年《Bioinformatics》年度综述把握研究热点。最后需注意实验设计部分的统计学验证，掌握Shapiro-Wilk正态性检验、Levene方差齐性检验等关键方法，确保数据分析的科学性。备考过程中应定期参与生物信息学研讨会（如ISMB大会线上分论坛）和实验室组会，通过学术交流提升研究视野。建议建立包含10万+生物信息学文献的专属知识库，运用Zotero进行文献分类管理，重点标注近三年高被引论文的方法创新点。