一、专业保研基本情况
科学智能（生物学）是AI for Science在生命科学与工程生物学中的交叉方向，关注蛋白质结构预测、基因表达建模、药物分子设计、单细胞数据分析、系统生物学、进化建模、生物图像识别等问题。
北大人工智能研究院及相关交叉平台明确将AI+生物纳入科学智能研究范畴，欢迎生物、化学、物理、数学、计算机、材料等专业背景学生申请。取得推免资格后，按研招网和学院通知提交材料。
该方向看重“生物问题意识+计算能力”。不是只懂模型就行，也不是只背生物知识就行，而是能把生命系统中的问题转成可计算任务。
二、学习绩点要求
生物学背景同学要稳住专业核心课：分子生物学、细胞生物学、遗传学、生物化学、微生物学、生物信息学、统计学。
如果转向科学智能，还需要补数学和编程：线性代数、概率统计、Python、数据结构、机器学习基础。
绩点准备上，核心生物课不能塌，交叉课要有痕迹。跨专业同学可以用生物信息项目、代码作业、数据集分析来补足方向匹配度。
排名方面，外校申请人尽量保持专业前列；若总绩点一般，可用科研连续性和项目深度补强。
三、英语水平要求
生命科学国际文献密度极高。推免材料需提交外语水平证明，四六级、托福、雅思、GRE均可。
准备重点不是单纯刷单词，而是能读Nature、Cell、PNAS、Bioinformatics、PLoS Computational Biology等期刊摘要和方法部分。
复试可能要求解释序列比对、注意力机制、蛋白质折叠、嵌入表示、聚类结果等概念。建议建立“生物+AI”专业英语表，边读文献边积累表达。
英语能力在这里直接决定你能不能进入前沿讨论。
四、大学生竞赛参与要求
适合该方向的竞赛包括数学建模、生物信息挑战赛、人工智能医疗赛、图像分割赛、基因数据分析赛、蛋白质结构预测相关开放赛题。
竞赛选题最好贴近真实生物数据：单细胞聚类、变异注释、蛋白质功能预测、药物靶点发现、医学影像分割。
参与时保留代码、数据说明、指标选择和结果可视化。老师更想看你对数据偏差、样本不平衡、泛化能力和生物学意义的判断。
不要只追奖项数量，一段能复现、能解释失败原因的项目更有价值。
五、学术论文发布要求
科学智能（生物学）不要求必须发表论文，但最好有科研训练痕迹。可提交课程论文、助研报告、代码项目、数据分析报告、代表性学术成果。
本科阶段可切入：
用深度学习做启动子预测；用图模型分析蛋白互作；用转录组数据做差异表达；用图像模型做细胞分割；整理一个小型基准数据集。
论文重点不是模型多新，而是问题是否真实、数据是否可靠、评价是否合理、结论是否有边界。面试常追问数据来源、标签质量、泛化场景和生物可解释性。
六、知点保研定制辅导
知点保研提供北京大学科学智能（生物学）保研定制辅导，帮助申请人把生物学基础和计算能力连成完整故事。
辅导覆盖科研选题、项目表达、代码说明、文书写作、英文文献阅读和交叉方向面试模拟，目标是让你在材料里呈现“能提生物问题，也能做计算验证”的研究潜质。
如有保研问题可以咨询电话4000003363或者微信shuoedu，知点保研咨询师将热情专业的解答您的保研问题。
