华五本+Top2硕士背景，转码/AI4Science博士申请方向建议-新东方前途出国

一

背景分析

这位申请者的背景信息如下

• 学术背景：华五本科、Top2硕士，具备优秀的学术平台，研一阶段，wet实验经历较多。

• 编程与数据分析基础：掌握C、Python和R语言，并修读过计量课程，具备一定的数据分析和机器学习自学基础。

• 研究兴趣：希望在CS系下探索AI+生物方向（即AI4Science），包括计算生物学、药物研发、分子模拟和基因数据分析等方向。

AI4Science是跨学科的热门领域，尤其在CS系下，以深度学习、机器学习和大数据为核心，结合生物数据、计算建模，在计算生物学、药物筛选、基因组学等方向有着广泛应用。申请者的生物学和编程基础适合这一方向，但因wet实验经历较多，在转向计算研究时需积累更多的ML/DL应用经验和研究成果。

二

大陆/港新CS系博士项目推荐

以下是针对AI4Science方向的大陆、香港和新加坡的推荐院校和导师，结合申请者的背景，分为港新项目和大陆项目。

1. 香港和新加坡推荐项目

香港和新加坡的CS系在AI+生物方向发展较快，尤其是跨学科应用领域，有多个导师和项目可供选择

• 香港中文大学（CUHK） - 计算机科学与工程系推荐方向：计算生物学、基因组数据分析、机器学习在生物学中的应用推荐导师：王成刚教授（计算生物学、AI应用）、黃继沛教授（AI和计算生物学）CUHK在计算生物学和AI方向具有良好学术资源，适合有生物背景和编程技能的申请者。

• 香港科技大学（HKUST） - 计算机科学与工程系推荐方向：计算生物学、药物设计、AI驱动的分子模拟推荐导师：杨强教授（机器学习应用）、邓俊华教授（分子建模与AI应用）HKUST在机器学习和生物数据分析方面发展迅速，尤其在药物设计和分子模拟方向上，有许多应用案例。

• 新加坡国立大学（NUS） - 计算机科学系推荐方向：基因组数据分析、分子建模、生物医学信息学推荐导师：张永泰教授（计算生物学、基因组学）、李晓峰教授（生物医学信息学）NUS的CS系在计算生物学和生物信息学方向较强，适合希望通过机器学习方法解决生物问题的申请者。

• 南洋理工大学（NTU） - 计算机科学与工程系推荐方向：生物数据分析、计算神经科学推荐导师：蔡永祥教授（生物信息学、机器学习）、张明生教授（神经科学和AI）NTU在生物信息学和生物数据处理方面具有一定优势，导师在AI+生物领域的研究活跃，适合背景扎实的申请者。

2. 大陆推荐项目

大陆的顶尖院校中，AI+生物方向的跨学科项目多集中在清华、北大、复旦等高校的CS系或人工智能研究机构中

• 清华大学 - 计算机科学与技术系推荐方向：生物信息学、计算药物设计、分子建模推荐导师：张东晓教授（计算生物学、机器学习）、张俊波教授（生物信息学）清华的CS系在生物计算和大数据分析方面有丰富的研究资源，适合转向计算领域的生物学背景申请者。

• 北京大学 - 人工智能研究院推荐方向：基因组学、药物发现、神经科学推荐导师：刘颖教授（生物信息学、AI应用）、周明宇教授（机器学习与医学应用）北大的人工智能研究院在生物数据分析方面具有重要研究资源，导师方向多样，适合转码申请者。

• 复旦大学 - 计算机科学技术学院推荐方向：基因数据分析、计算生物学、药物筛选推荐导师：李晓明教授（生物数据分析、AI应用）、杨树华教授（计算生物学）复旦在CS系下设有生物信息学方向，导师研究方向多与AI+生物交叉学科相关，适合有生物背景的申请者。

• 浙江大学 - 计算机科学与技术学院推荐方向：分子建模、医学图像处理、生物数据分析推荐导师：陈鹏飞教授（机器学习与生物数据分析）、王力平教授（分子建模）浙大的计算机系在AI+生物领域资源充足，项目应用性较强，适合希望在生物和AI结合方向继续深造的申请者。

三

 

申请准备与优化建议

1. 产出科研成果：在研一期间，建议加紧计划一篇相关领域的论文产出，可选择在AI4Science、计算生物学或数据分析方向展开项目，并尝试将实验数据应用于深度学习或机器学习算法中，增强申请竞争力。

2. 提升ML/DL技能：在申请文书中展示在ML、DL和DS课程中的学习成果，如数据分析、回归、深度学习模型构建等。建议参与Kaggle等平台上的数据分析项目，提升实践能力，并展示在文书中。

3. 寻找合适的推荐信：若在硕士期间能接触到AI或计算方向的教授，争取推荐信支持。同时确保本科及现有导师在推荐信中强调申请者的学习能力和跨学科潜力，帮助增加申请的可信度。

4. 文书准备：在个人陈述中突出转向AI+生物领域的动机，重点描述在编程和生物数据分析中的应用技能。阐明在生物背景和编程结合下的独特优势，并提出未来的研究方向和职业规划。

5. 关注学术活动：多参与计算生物学、AI+生物方向的学术活动，关注相关会议（如NeurIPS、ICML、Bioinformatics等），接触领域内的研究热点，帮助明确未来研究方向，也为文书中展示研究兴趣积累素材。

四

建议

申请者可以优先选择香港中文大学、新加坡国立大学、清华大学和北京大学的CS系博士项目，这些院校的导师在AI4Science方向资源丰富。申请中通过强化文书、产出科研成果和提升ML/DL技能，有望增强竞争力。同时，适当拓展方向，确保选择具有较好学术资源和应用性的导师，助力顺利申请AI+生物领域的理想博士项目。

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