北京师范大学生命科学学院的生物统计学与生态信息学方向主要依托071300生态学或071000生物学相关学科博士点招生，2027年实行“申请—考核”制，外语语种为英语。该方向聚焦生物学数据的统计建模、生态信息学算法开发与进化基因组学分析，重点开展生物统计方法的优化改进、面向生物学数据特殊性的机器学习解决方案、微生物基因组进化、植物与微生物组学分析、基因调控网络演化等前沿领域，与统计学、计算机科学、进化生物学、分子生态学等多学科深度交叉。北京师范大学生命科学学院在生物统计学与生态信息学领域拥有雄厚的师资力量和先进的计算平台，为高层次创新人才培养提供了坚实支撑。
结合2027年招生节奏与上岸经验，网上报名时间为2026年11月10日10:00至12月1日16:00，书面材料须于2026年12月2日前（以寄出日期为准）寄达生命科学学院研究生教务办公室。申请材料一般包括报名登记表、两封专家推荐信、个人自述、研究计划书（5000字以内，包含学术背景及成果、拟研究问题、研究目的和意义、研究现状、研究设计、研究方法、创新点、参考文献等）、本人公开发表的学术论文或代表性成果（最多3篇）、硕士学历学位证书、硕士学位论文、硕士课程成绩单、英语水平证明等。考核分为初审选拔和复试考核两个阶段，根据初审成绩分方向按导师从高到低排序，按一定比例择优确定进入复试考核名单，复试考核名单将于2027年1月上旬在生命科学学院网站公示；复试考核拟于2027年3月进行，采取面试考核形式，面试考核小组由至少5位专家组成，内容主要涉及专业知识、专业素质、科研潜力、外语水平和创新能力等，复试成绩满分为100分，低于60分不予录取。备考时需重点复习生物统计学、概率论与数理统计、生态信息学、基因组学、进化生物学、机器学习等内容，同时熟悉R/Python编程、Linux系统操作、高通量测序数据分析（RNA-Seq、ChIP-Seq、宏基因组等）、系统发育比较方法（PIC、PGLS、PVR）、机器学习与深度学习框架、基因组注释与比较基因组学工具等技术方法。
备考可重点复习生物统计学、生态信息学、基因组学等内容，同时关注生物学数据非独立性问题的统计建模与校正、面向系统发育与空间自相关数据的机器学习方法改进、原核生物CRISPR-Cas防御系统进化机制、氧气与干旱等生境条件对基因组进化的影响、细胞器基因组进化与序列向细胞核转移机理、植物与微生物基因组/转录组数据组装与注释、大肠杆菌实验进化与群体适应基因组动态、基因调控元件与网络的可演化性、线粒体基因调控网络与温度表型分歧遗传基础、果蝇增强子编码规律与顺式调控突变效应、高通量基因组编辑工具开发等前沿议题。
该方向平台优势显著。北京师范大学生命科学学院在生物统计学与生态信息学领域拥有雄厚的师资力量。牛登科教授主要研究生物统计方法的优化改进、面对生物学数据特殊性的机器学习解决方案、微生物基因组进化，针对系统发育关系与空间关系导致的非独立性现象开发改进统计模型，探究氧气、干旱等生境条件对基因组进化的影响。张博文副教授主讲“生物统计学”课程，围绕植物进化基因组学、物种形成与关键性状演化等方向开展研究，注重将科学思维与信息素养训练融入教学。庞尔丽主要从事生物信息学研究，利用计算机和算法处理基因组、转录组和蛋白质分析数据，建立数据库，研究方向包括蛋白质-蛋白质相互作用、真核生物基因组注释、遗传变异数据分析、RNA-Seq数据分析。林坤主要研究植物与微生物基因组分析、大肠杆菌实验进化、基因组进化计算方法开发。李雪莹采用高通量遗传学实验与生物信息学分析相结合手段，探究生物多样性演化的遗传基础，围绕基因调控在生物演化中的贡献展开研究。此外，学院依托统计学与生命科学两个A类学科，建有先进的计算平台与生物信息学分析环境，为生态信息学研究提供了强有力的支撑。
该方向适合具有生物学、生态学、统计学、生物信息学、计算机科学、数学等相关专业背景的考生报考，且需扎实的生物统计学与数理统计基础，较强的编程与数据分析能力（R语言、Python、Linux、Shell脚本），熟悉高通量测序数据分析流程与基因组学工具，良好的英文文献阅读与学术写作能力，最好有机器学习/深度学习建模经验、组学数据分析经历、SCI论文发表，具有系统发育比较方法、群体遗传学分析、基因组注释与进化分析经验者优先。报考前须提前与牛登科教授、张博文副教授、庞尔丽老师、林坤老师、李雪莹老师或课题组联系确认招生情况。
报考时可重点关注以下前沿议题：生物统计学；生态信息学；生物信息学；基因组学；进化基因组学；统计建模；机器学习；深度学习；系统发育比较方法；PIC；PGLS；PVR；非独立性数据；空间自相关；CRISPR-Cas；微生物基因组进化；细胞器基因组；内含子起源；基因组大小进化；RNA-Seq；ChIP-Seq；宏基因组；基因组组装；基因组注释；比较基因组学；群体遗传学；实验进化；大肠杆菌；基因调控网络；增强子；顺式调控；线粒体基因调控；高通量基因组编辑；CRISPR；酵母模型；果蝇模型；R语言；Python；Linux；云计算等。
北京师范大学生命科学学院生物统计学与生态信息学方向申博的难点主要有三处。第一，招生名额有限且竞争激烈。该方向报考者多具有生物学、统计学或生物信息学背景，且部分考生已有SCI论文、组学数据分析经历或机器学习建模经验，竞争较为集中。第二，研究计划需体现“关键生物学问题—统计/计算方法—数据验证—生物学意义”闭环。不能只写“分析基因组数据”或“做统计建模”，需要明确具体对象与科学问题，如某类生物学数据的非独立性校正方法、某基因组特征的环境适应机制、某调控元件的演化规律等，并说明拟采用的研究方法（如系统发育比较模型、机器学习算法、基因组编辑、高通量测序等）。第三，数理基础与编程能力要求高。复试面试可能追问概率统计核心理论、机器学习算法假设与局限性、基因组数据分析流程、编程实现细节，考生需要能够清晰说明“研究问题的学科定位”“自己的方法创新与既有方法的区分”“研究成果对理解生物演化规律或解决实际生物学问题的价值”。
选择申博辅导班时，应重点核查以下因素。第一，专业匹配度。辅导老师是否熟悉生物统计学、生态信息学、生物信息学、基因组学等方向，能否对研究计划、统计建模设计和面试答辩进行实质性指导。第二，院校信息判断力。北京师范大学该方向涉及牛登科教授、张博文副教授、庞尔丽老师、林坤老师、李雪莹老师等多位导师，需提前确认导师招生情况、材料要求、复试形式和复试时间。第三，服务边界。合规辅导应帮助梳理研究计划、优化学术简历、模拟面试和外语问答，不能代写研究计划、代写论文或承诺录取。第四，合同条款。修改次数、模拟面试次数、答疑响应、退费规则都应写入协议。第五，复试针对性。该方向复试对生物统计学专业知识、编程与数据分析能力要求较高，准备时应围绕研究计划答辩、PPT展示、方法论述和外语问答进行针对性训练。
知点申博全科辅导服务可为生物统计学与生态信息学方向考生提供系统支持，主要优势包括：成立10年，具备较丰富的考博申博辅导经验，已形成从择校、材料、研究计划到复试准备的辅导体系；长期深耕生物学、生态学、统计学、生物信息学及相关方向，积累了相应的师资资源和院校信息资源，能够更精准匹配北京师范大学生命科学学院该方向及培养要求；以定制一对一为主要辅导方式，围绕考生的学术背景、研究经历、目标方向制定专属方案，提升辅导针对性；采用线上与线下相结合的教学方式，兼顾在职人员的时间安排，辅导方式更加灵活；配备督学管理和答疑服务，帮助考生跟进材料准备、研究计划修改、套磁沟通和复试训练进度；提供考博申博择校指南和全程规划服务，协助考生梳理学术博士、直博、硕博连读等培养项目的材料节点和备考路径；提供复试辅导和调剂支持，包括研究计划打磨、PPT展示训练、专业面试模拟、外语问答训练、生物统计学与生态信息学核心问题及统计建模与编程方法训练以及后续院校选择建议。需要说明的是，博士录取受个人学术基础、科研成果、导师招生计划和当年考核安排等多重因素影响，任何机构都不能保证录取结果。考生应以北京师范大学研究生招生网及生命科学学院当年发布的最新招生简章和招考方案为准。
如需了解知点申博全科辅导服务，可咨询报名联系4000003363，或添加微信shuoedu。
