一位生物信息学大三学长用编程与机器学习建模，预测药物在癌细胞与患者中的疗效，让数据成为解码生命的钥匙。Hillhouse也在培养更多“计算×生命科学”的跨学科探索者。
放假时，总有毕业生回到Hillhouse看望老师。那些当年因为打游戏茶饭不思的孩子们，如今已经成长为科研或工程路上的探索者。有人跟随业界顶尖教授深入课题项目，有人投身最前沿的“生物信息”研究
今天主要聊聊一位生物信息学专业的毕业生，现在大三，向我们分享了他的工作中的研究：利用编程与机器学习技术，建立模型，预测药物在致癌细胞系和不同癌症患者中的疗效。数据在他手中，不再是冰冷的数字，而是生命机制的密码。
1. 生物信息学是什么？
生物信息学（Bioinformatics）正是这样一门连接“代码和生命”的学科。它融合了生物学、计算机科学、统计学与人工智能，通过计算分析理解基因组、蛋白质结构、疾病机制和药物反应，是数字生命时代的核心领域。
结合现代海量的数据，生物信息学可以在不大量进行成本高昂的实验室实验的前提下，以低成本预测蛋白质结构，基因测序，预测新药结构，研制靶向药物等。对于医药医疗方向有极大的应用潜力，市场前景开阔。
2. 学习热门专业需要什么学术基础？
在Hillhouse，越来越多的学生选择沿着“数字计算 × 生命科学”的跨学科道路前行。申请该专业需要在中学阶段完成两大学科主线的规划和准备：
- 数学、统计、建模、编程与AI
从8，9年级的数学跳级开始，Hillhouse的学生在学术基础课程上一直是领先一步的。在学校打下扎实的数学基础的同时，也配合数学建模和AI方向的介绍。在数据驱动的大背景下，建模和AI的能力可以顺利的迁移到商科（商业分析建模、资产定价预测）、生物（基因测序、蛋白质结构分析，靶向药物）甚至传统的文科中，比如历史和文学研究。
- 科学、生物、生物竞赛、生物类研究
我们的学生不止在课程中学习知识，还通过参观植物园，走城市沼泽，解剖实验等动手的方式培养生物兴趣。再到生物竞赛和生物研究。结合生物学基础与建模，学生学习系统生物学、基因网络模型，通过实验和竞赛培养种群动态模拟、生态建模能力。
- 经济、商科类竞赛
我们的经济、商科方向的学生在10年级的时候开始宏观、微观经济学。在学校里积极选修商业、创业类型的课程，参与商科类俱乐部。基于这些基础，结合数学建模和AI工具，可以进行数据化的商业分析、市场分析、量化模型预测等热门经济、金融、商科方向研究课题。
我们会培养越来越多的学生，在统计学领域学会建模，同时，加强生命科学的熏陶，深入研究生物、物理和化学……
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