一、项目概况：文理研究生院的跨学科STEM项目
耶鲁大学计算生物与生物医学信息硕士（Master of Science in Computational Biology and Biomedical Informatics, CB&B）由文理研究生院开设，是融合生物医学科学、计算机科学、统计学与数据科学的STEM认证项目。项目学制为2年，需完成9门课程+硕士研究论文，每年招生约20-30人，国际学生占比约60%。课程以“生物医学数据+计算技术”为核心，培养适配生物信息学、精准医学、药物研发等领域的复合型人才。
项目依托耶鲁大学在生命科学、医学与数据科学领域的跨学科资源，学生可参与耶鲁医学院、公共卫生学院等机构的前沿科研项目，接触基因组学、蛋白质组学等领域的top研究资源。
二、课程设置：三大核心领域的知识融合
课程体系以“核心必修+方向选修+研究论文”为框架，兼顾理论深度与实践应用：
- 课程要求（9门课程）：
- 计算生物与生物医学信息学（至少3门）：生物信息学算法、生物医学数据挖掘、基因组学数据分析，掌握生物数据的计算方法；
- 生物医学科学（至少2门）：分子生物学、遗传学、生物化学，构建生命科学的核心知识体系；
- 信息学（至少2门）：机器学习、统计建模、数据科学，学习数据处理与分析技能；
- 跨领域选修（2门）：可从生物医学工程、计算机科学、统计学等领域选择课程，如系统生物学、生物网络建模。
- 研讨会与研究论文：
- 需参加1个学期的CB&B研讨会系列，参与学术讨论与前沿研究分享；
- 完成1个硕士研究项目，撰写研究论文并在研讨会上答辩，研究方向可涵盖癌症基因组学、药物靶点预测、临床数据分析等领域。
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三、申请要求：跨学科背景与科研潜力
项目采用综合评估体系，录取偏好“具备数理基础、生物背景与科研经历”的申请者，核心要求如下：
- 学术背景：
本科及以上学位，优先考虑生物学、计算机科学、统计学、数学、生物医学工程、化学等专业背景；需具备扎实的数学基础（微积分、线性代数、统计学）、计算机基础（编程、数据结构、算法）以及生物学基础（分子生物学、遗传学、生物化学）；GPA建议3.7/4.0及以上，数学与定量课程成绩尤为重要。
- 语言成绩：
托福总分≥100（单项无明确要求）或雅思总分≥7.0；若雅思口语≤7.5，需在秋季入学前完成耶鲁大学的英语语言课程；美本学生可豁免语言成绩。
- 标准化考试：
不需要提交GRE成绩，提交也不纳入审核范围。
- 科研与实践经历：
参与生物信息学、基因组学等领域的科研项目（如基因序列分析、蛋白质结构预测），担任核心成员并产出成果；生物科技企业实习（如AI药物研发部、基因测序公司）累计≥500小时为加分项；发表SCI/SSCI论文或参与Kaggle生物数据竞赛前 10%经历可提升竞争力。
- 申请材料：
- 学术目的陈述：阐述学术兴趣、研究经历与职业规划，结合耶鲁教授研究方向（如Mark Gerstein教授的生物信息学研究）说明项目匹配度；
- 三封推荐信：来自教授或科研导师，重点评价学术能力、科研潜力与跨学科协作能力；
- 简历：突出科研项目、实习经历、技能证书（如Python、R语言、生物信息学工具）；
- 成绩单：需提供本科完整成绩单，部分学生需通过WES认证。
- 截止日期：每年12月1日（2026秋季入学），建议提前1-2个月提交材料。
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