生物信息学作为连接生物学与计算机科学的交叉学科，在中科院生物物理研究所的考博体系中占据核心地位。考生需系统掌握分子生物学基础理论，包括DNA、RNA、蛋白质结构与功能，基因表达调控机制，以及生物大分子相互作用原理。重点推荐的参考书目《生物信息学：算法与程序设计》（王前年等著）第三版，深入剖析了序列比对、进化树构建、蛋白质结构预测等核心算法原理，配套的Python代码实现需熟练掌握BioPython、Biopython3.0等工具包。

在关键技术领域，需建立多维知识框架：序列分析部分应突破平面的比对算法，深入理解隐藏马尔可夫模型（HMM）在基因识别中的应用，以及基于深度学习的序列分类模型（如AlphaFold2的配体结合位点预测）；结构生物学方向需掌握分子动力学模拟（MD）的力场参数优化，以及基于配体对接的虚拟筛选技术。推荐研读《Computational Structural Biology》（T. L. Blundon著）中关于配体-受体复合物自由能计算的章节。

数据库与工具链的掌握程度直接影响研究设计能力。考生应系统梳理NCBI、EMBL-EBI、PDB等核心数据库的检索策略，重点掌握BLAST+、ClustalW、MUSCLE等工具的参数优化技巧。针对结构生物学特色，需熟练使用PyMOL进行分子对接可视化，以及GROMACS进行分子动力学模拟。特别要注意《Molecular Dynamics with GROMACS: A Practical Guide》（H. J. C. Berendsen著）中关于溶剂模型选择的最新进展。

前沿领域研究需关注单细胞多组学整合分析，重点掌握scRNA-seq数据的降维（UMAP/t-SNE）与差异表达分析（DESeq2），以及空间转录组学的空间坐标对齐技术（SPOTlight）。在药物发现方向，应深入理解分子对接的 scoring function 优化（如ACEMD、GROMACS的MM/PBSA），以及基于生成对抗网络（GAN）的虚拟药物筛选流程。推荐跟踪《Nature Biotechnology》2023年发表的《AI-driven drug discovery》专刊。

备考策略方面，建议采用"三阶段递进"模式：第一阶段（1-3月）完成《生物信息学原理与实践》（陈光文著）的算法推导与代码实现；第二阶段（4-6月）参与中科院结构生物信息学国家重点实验室的开放课题，完成至少2个PDB蛋白的分子动力学模拟；第三阶段（7-9月）针对研究所导师近年发表的《Science Advances》关于冷冻电镜结构组学的论文，撰写5000字以上的文献综述。模拟考试应重点训练基于NCBI BLAST的文献溯源能力，以及从PDB数据库提取结构特征进行机器学习建模的全流程操作。

特别强调跨学科整合能力培养，建议选修《计算生物学在肿瘤微环境研究中的应用》（李兰娟院士团队著）等交叉学科教材，掌握单细胞测序数据与蛋白质互作网络的联合分析策略。编程能力需达到能独立开发自动化分析脚本（如基于Pandas的批量数据清洗）的水平，同时具备使用Jupyter Notebook进行交互式分析的经验。最后，建议关注2024年ICMB（国际计算生物学大会）最新发布的《生物信息学伦理指南》，强化数据隐私保护与算法可解释性方面的知识储备。