中科院青岛生物能源与过程研究所博士招生考试在生物化学与分子生物学方向的考核体系具有鲜明的学科交叉特色和科研导向性。研究所聚焦于光合作用与生物催化、合成生物学与代谢工程、生物能源转化等前沿领域，面试内容深度结合国家能源战略需求与学科发展趋势，着重考察候选人的学术潜力、科研思维和创新能力。

在基础理论模块，考生需系统掌握生物大分子的结构与功能、酶动力学与催化机制、代谢通量分析与网络调控等核心知识体系。特别强调光合作用光反应-暗反应耦合机制、生物催化剂设计原理及人工酶开发技术路线的深入理解。分子生物学实验技术方面，要求熟练掌握CRISPR/Cas9基因编辑技术原理、单细胞测序数据分析策略以及蛋白质组学多组学整合方法，并能结合研究所的代谢通量分析平台（如13C同位素示踪技术）进行实验设计。

科研能力评估采用"技术路线图解构-创新点提炼-可行性论证"三维考核模式。例如在生物催化方向，需对固定化酶技术发展历程进行技术树梳理，分析新型金属有机框架（MOFs）在酶固定中的优势，进而提出"光-热协同催化"的创新构想。对于合成生物学项目，要求从基因回路设计到细胞工厂构建的全链条论证，重点考察代谢途径重构中的基因剂量效应和代谢副产物调控策略。

专业前沿部分设置"双碳战略与生物能源"专题研讨，考生需结合研究所最新成果（如光驱生物制氢体系、CO2固定与转化酶工程）阐述技术瓶颈突破方向。在面试现场设置"技术转化沙盘推演"，模拟将实验室成果转化为产业化应用的技术路线图，重点考察跨学科整合能力和工程思维。

面试技巧强调"三段式表达结构"：以"技术痛点-理论突破-应用前景"为主线，用可视化图表辅助说明。例如解析光生物反应器效率提升时，可构建"光能利用率-酶活性-产物毒性"三维关系模型。团队协作能力评估通过模拟实验室管理场景，要求制定阶段性研究计划并应对技术风险。

建议考生建立"四维知识图谱"：纵向贯通分子机制-细胞行为-组织功能-系统调控的理论纵深，横向连接生物化学-过程工程-人工智能的交叉维度。重点研读《Nature Biotechnology》《Metabolic Engineering》等期刊近三年关于合成生物学代谢调控的突破性论文，理解动态调控元件（如光控启动子、代谢物感应因子）的设计原理。

技术英语考核采用"文献速读-核心结论提炼-学术表达重构"三步法，要求在15分钟内完成一篇关于人工光合系统最新进展的英文综述改写。实验设计题注重创新性，例如设计"基于AI的酶定向进化-高通量筛选-结构解析"自动化工作流，需合理配置冷冻电镜平台与机器人操作系统的技术接口。

研究所特别关注考生在"绿色化学"理念下的技术伦理判断，在考核生物工程菌代谢工程方案时，需同步评估基因驱动生态风险和废弃物处理方案。建议考生构建"技术-环境-社会"（TEES）评估框架，培养可持续发展视角的科研思维。

面试准备应实施"3+2"训练机制：每周完成3篇领域顶刊论文精读（重点标注技术路线图解），2次模拟面试（邀请已录取博士生担任考官）。技术文档撰写能力考核包括专利申请书撰写和项目申报书编制，需掌握"创新性论证-技术壁垒分析-市场前景预测"的写作范式。

在交叉学科能力评估中，设置"多组学数据整合"实战环节，要求将转录组、蛋白质互作数据和代谢流分析结果进行关联建模。例如解析光诱导的CO2固定途径重构时，需建立光强-基因表达-酶活性-代谢产物的动态耦合模型，运用系统生物学工具包（如CellML）进行数值仿真。

对于分子生物学技术细节，重点考核qPCR引物设计原则、Western Blot抗体制备策略和单细胞RNA-seq数据降噪算法。特别关注研究所自主开发的"光遗传学调控平台"和"微流控芯片高通量筛选系统"的操作规范，要求考生在面试中演示实验步骤并解释技术原理。

建议考生建立"技术发展时间轴"思维模型，梳理生物催化领域从固定化酶技术（1970s）到酶定向进化（2000s）再到AI辅助设计（2020s）的演进脉络，分析每个阶段的瓶颈突破点。在面试中可结合时间轴进行技术路线推演，例如预测光生物催化系统的下一个十年发展重点可能在"光遗传学调控的动态代谢网络"和"极端环境酶定向进化"方向。

最后，需特别注意研究所对"技术转化能力"的特别要求，考生需准备2个完整的技术转化案例：包括从实验室成果到中试工艺的放大参数优化（如生物反应器设计原则）、从专利技术到产业应用的商业模式创新（如订阅式生物催化剂服务方案）。建议研读《Biotechnology and Business》期刊中关于生物技术企业孵化路径的实证研究，掌握技术成熟度（TRL）评估体系。