南开大学数学科学学院生物信息学、数理经济方向考博考试以跨学科融合为特色，注重考察考生在数学建模、交叉学科应用及科研潜力三个维度的综合能力。考试内容划分为数学基础（40%）、生物信息学（30%）和数理经济（30%）三大模块，其中数学基础侧重概率统计与随机过程，生物信息学聚焦序列比对算法与基因组数据分析，数理经济则强调计量经济学模型与优化理论。

数学基础部分常以随机微分方程描述生物种群动态（如2021年考题中要求建立具有环境承载力的Stochastic Birth-Death Process模型），实变函数考点多与生物信息学中的信号处理相关（如傅里叶变换在基因序列周期性分析中的应用）。生物信息学核心题型包括：设计基于动态规划算法的RNA二级结构预测程序（2022年上机题），以及运用 Hidden Markov Model 解析蛋白质折叠路径（2023年真题）。数理经济近年命题趋势明显，2022年考题要求构建包含环境外部性的Stiglitz模型并求解纳什均衡，2023年则涉及基于面板数据的非参数因果推断方法。

跨学科综合题占比达35%，典型如2021年要求结合主成分分析与博弈论，建立药物靶点筛选的数学模型（P值计算+Stackelberg博弈解）。近三年真题显示，Python/R语言编程能力成为必要门槛，2023年新增Python代码分析题（如基于BioPython库进行TEC重复序列统计）。备考建议重点突破：1）掌握生物信息学中常见的矩阵运算（如SVM分类器核函数计算）；2）熟练运用EViews/Matlab进行时间序列预测与政策效应评估；3）强化随机过程在金融衍生品定价与生物增长模型中的应用训练。建议考生建立"三阶段"复习体系：第一阶段（1-3月）完成《数理经济模型》《生物信息学算法原理》精读；第二阶段（4-6月）通过南开数学科学学院官网获取历年真题进行模拟；第三阶段（7-12月）针对交叉学科热点（如AlphaFold2的数学原理）开展专题研究。