一、学术背景要求：理工科基础的“硬门槛”

　　1. 学位与先修课程

　　本科专业：数学、统计学、计算机科学、生物学或相关领域(心理学、经济学等交叉学科亦可);

　　必修课程：

　　数学：多元积分、偏微分方程、线性代数(需提供课程描述与成绩单);

　　统计学：概率论与统计方法(至少两学期课程);

　　生物：分子生物学、遗传学(实验经历可替代部分课程)。

　　2. 成绩与标化考试

　　GPA底线：建议3.7/4.0以上，数学与定量课程成绩尤为重要(双非背景需核心课程全A);

　　标化考试：

　　GRE：Quantitative部分建议≥160分(前60%百分位)，2025年仍为可选但提交325+可提升竞争力;

　　语言成绩：托福≥100(单项≥23)或雅思≥7.5(单项≥7.0)，美本学生可豁免。

　　二、科研与实践经历：差异化竞争的“核心筹码”

　　哈佛该项目高度强调学术创新与产业转化能力，录取委员会尤其关注以下维度：

　　科研深度：

　　参与国家级生物信息学课题(如CRISPR基因编辑算法优化)，需担任核心成员并产出成果;

　　发表SCI/SSCI论文(一作/二作)，优先选择《Nature Computational Science》《Bioinformatics》等顶刊。

　　行业赋能：

　　生物科技企业实习(如药明康德AI药物研发部)累计≥500小时;

　　Kaggle生物数据竞赛TOP 10%或国际遗传工程机器大赛(iGEM)核心成员。

　　三、申请材料策略：文书与推荐信的“技术叙事”

　　个人陈述(SOP)：

　　采用“问题驱动”结构，例如以“基因突变与癌症关联性算法优化”切入，串联学术动机与职业愿景;

　　需引用哈佛教授研究方向(如Dr. Shing-Tung Yau的几何深度学习理论在生物网络中的应用)。

　　推荐信组合：

　　2封学术推荐信(科研导师+核心课程教授)，需量化描述算法开发或实验设计能力;

　　1封行业推荐信(生物科技企业CTO或实验室PI)，突出跨学科协作与成果转化潜力。

　　写作样本：提交10-20页技术报告(如蛋白质结构预测代码库构建文档)，需体现数据处理与建模能力。

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