Computational Biology 把 Computer Science、Mathematics、Statistics 與 Biology 真正整合，用模型與演算法研究基因、蛋白質、細胞網路、演化與疾病。
一、主要會讀什麼
Carnegie Mellon 的大學學士把 fundamental computer science 與 broad biology background 都列為核心，並強調兩個領域之間的整合與 research。MIT 的 Computational Biology 課程則涵蓋 genomes、networks、evolution、clustering、classification、motifs、RNA structures 與 phylogenetic analysis。
二、和 Bioinformatics 差在哪
Bioinformatics 常偏 biological data pipelines、databases、sequence analysis 與工具；Computational Biology 常更偏 mathematical modelling、algorithms、simulation 與 biological mechanisms。實際課程會大量重疊，選校時要看 curriculum 而非只看名稱。
三、適合什麼學生
- 同時喜歡 Biology 與 Coding
- 數學、統計能力不排斥
- 對 AI for biology、drug discovery、genomics 有興趣
- 未來想做 research 或 biotech / biomedical computing
四、高中怎麼準備
Mathematics、Biology、Computer Science 是最重要組合；Chemistry 也很有幫助。若目標是高度量化的課程，Calculus、Statistics、Programming 應盡量提前準備。
五、常見職涯
Computational biologist、bioinformatics scientist、biotech / pharma data scientist、genomics research、AI drug discovery、graduate research。
