中科院北京基因组研究所国家生物信息中心生物信息学考博面试资料核心要点整理如下：

【研究方向与导师团队】

本中心聚焦基因组学大数据分析、单细胞测序解析、肿瘤精准医疗计算模型、微生物组功能预测等前沿领域。重点实验室包括：基因组演化与疾病关联实验室（PI：王XX教授）、单细胞多组学整合分析平台（PI：李XX研究员）、计算药物设计中心（PI：张XX教授）。近三年承担国家重点研发计划项目12项，在Nature Biotechnology、Cell Systems等期刊连续发表突破性成果。

【考试核心考察维度】

1. 生物信息学基础理论（占比40%）

- 基因组组装算法（SPAdes/Augustus）优化策略

- 转录组差异表达分析（DESeq2 edgeR对比）

- 单细胞聚类（Seurat/Scanpy）降维技术原理

- 深度学习在结构基因组学中的应用（AlphaFold2延伸）

2. 编程与工具链（30%）

- Python/R高级特性应用（多线程/遗传算法）

- Galaxy/MAGeCK工作流开发

- BEDTools/WGBS数据分析实战

- GPU加速计算（CUDA+cuDNN）

3. 项目经验展示（20%）

- 提交过≥1篇SCI二区论文（IF≥10）

- 主导过≥3个月独立课题

- 数据规模≥10TB处理经验

- 开源工具贡献记录（GitHub stars≥500）

4. 科研潜力评估（10%）

- 跨学科思维（如生物信息+化学组学）

- 创新性问题发现（如肿瘤微环境动态建模）

- 学术网络建设（已合作国际团队）

【面试流程解析】

第一轮：结构化笔试（4小时）

- 算法题（动态规划/图论占比60%）

- 理论题（如：设计500kb基因组组装流程）

- 论文改错（Nature 2022年Top10文章）

第二轮：多对一面试（3小时）

- 英语问答（专业词汇翻译/文献摘要）

- 研究计划答辩（需包含：

1. 前沿技术路线图（如CRISPR-seq+图神经网络）

2. 创新性突破点（如开发新型多组学整合框架）

3. 预期成果（2年内申请2项专利）

- 即兴编程（现场编写NGS数据清洗脚本）

【高频问题库】

1. 如何解决单细胞数据批次效应？（需展示PCNN+Harmony混合方法）

2. 基因组重复序列分析为何采用BWA+GATK组合？优化空间在哪？

3. 设计一个肿瘤进化树构建方案（需包含：

a. 碳酸酐酶基因选择标记

b. 混合整数规划进化模型

c. 硬件加速方案）

4. 评估AlphaFold在蛋白质-配体复合物预测中的局限性（需对比CASP14结果）

【备考策略】

1. 算法突破：重点攻克LeetCode中等难度（200-500题），特别强化：

- 分治算法（如Genome Assembly）

- 回溯算法（如变异位点枚举）

- 线性代数应用（如PCA降维）

2. 理论深化：精读NCBI文献库TOP50论文（2020-2023）

3. 工具链实战：在Kaggle完成：

- TCGA RNA-seq项目（500+样本）

- 单细胞ATAC-seq空间转录组分析

4. 面试模拟：组建5人小组进行全流程演练，重点训练：

- 3分钟研究计划陈述（信息密度≥200字/分钟）

- 15分钟英文深度问答（准备50+专业术语卡）

- 现场编程压力测试（4小时内完成GB级数据清洗）

【特别提示】

2023年新增考察项：

1. 伦理合规：详细阐述生物安全三级实验室操作规范

2. 跨学科整合：提交交叉学科研究白皮书（需包含3种工具融合案例）

3. 科研管理：使用Trello制定个人5年学术路线图

建议申请者提前3个月完成：① 建立个性化知识图谱（Notion系统） ② 完成至少2项开源项目贡献 ③ 积累3段实验室轮转经历。特别注意关注2024年新增方向：合成基因组学与AI驱动设计（已立项国家青年科学基金）。