中科院遗传与发育生物学研究所生物信息学考博初试主要考察考生对生物信息学理论体系、编程实践能力及科研潜力的综合评估。考试科目通常分为三个模块：科目一为生物信息学综合（涵盖分子生物学、遗传学、基因组学及计算生物学核心理论），科目二为专业英语或实验设计（侧重文献阅读与科研方案设计），科目三为研究计划与综合面试。近五年真题分析显示，约65%的考题涉及基因组组装、单细胞测序数据分析、进化算法优化等前沿技术，要求考生在掌握BWA、GATK、Python/Perl编程等工具链基础上，具备跨学科问题拆解能力。

参考书目方面，《生物信息学：算法与软件实践》（陈跃辉著）作为指定教材，其第四章序列比对原理、第八章分子进化树构建等章节连续三年出现计算题。配套使用的《Genome Biology》期刊近三年热点论文（如2021年Nature Biotechnology的ATAC-seq分析、2022年Cell Systems的CRISPR-Cas9脱靶预测）被纳入补充阅读材料，考生需重点掌握文献中方法论设计与结果解读逻辑。

备考策略建议分三阶段实施：第一阶段（3-6个月）以教材系统学习为主，配合NCBI BLAST、EMBL-EBI数据库实操训练，每日完成2-3篇PLOS ONE等期刊的实验方法部分精读；第二阶段（2个月）聚焦编程能力提升，重点攻克Biopython基因组解析、Bioconductor包应用（如DESeq2、Seurat），同时建立错题本整理高频考点；第三阶段（1个月）进行全真模拟，重点突破交叉学科综合题（如设计基于WGBS数据的肿瘤异质性分析流程），并针对研究所导师近年发表的mRNA编辑、表观遗传调控相关论文进行深度研讨。

值得关注的是，2023年新增案例分析题占比提升至30%，要求考生基于真实科研数据集（如1000 Genomes Project或TCGA数据库）完成从数据清洗到可视化报告的全流程，其中R语言ggplot2、Shiny交互式报告制作成为得分关键点。建议考生建立GitHub仓库持续更新代码版本，并在研究计划中体现对FAIR数据原则（可发现性、可访问性、可互操作性、可重用性）的理解应用。