这三个方向都是当前的热门学科，人才需求量大，就业前景确实都还挺不错。但是就课程设置来说，动物医学与这三个专业的差别是非常大的。如果想转方向，还不仅仅是能不能应付考研科目的问题。无论选择哪个学科，都需要你在考研前进行系统的学习和准备，包括了解该学科的基础知识、培养相关技能以及进行适当的实践和研究经验积累，这些知识的积累对于后续的良好发展至关重要。
所以，我们先看看这三个专业都有哪些核心课程：
1. 生物学基础：了解生物学的基本原理和相关领域的知识，如分子生物学、遗传学和生物化学等。
2. 计算机科学基础：学习计算机编程、数据结构和算法等计算机科学的基本概念和技术。
3. 生物数据库：了解生物数据库的结构和使用方法，例如基因组数据库、蛋白质数据库和代谢通路数据库等。
4. 生物信息学算法：学习生物信息学中常用的算法和计算方法，例如序列比对、基因预测、蛋白质结构预测和基因表达分析等。
5. 数据挖掘和机器学习：了解数据挖掘和机器学习的基本概念和方法，以应用于生物数据分析和模式识别。
6. 基因组学和转录组学：学习基因组学和转录组学的原理和方法，以了解基因组和基因调控的研究。
7. 系统生物学：了解系统生物学的理论和方法，以研究生物分子网络和生物系统的行为。
8. 生物信息学工具和软件：熟悉常用的生物信息学工具和软件，如BLAST、UCSC Genome Browser、R和Python等。
1. 统计学基础：包括概率理论、统计推断、假设检验和参数估计等基本统计概念和方法。
2. 生物学基础：了解生物学的基本原理和相关领域的知识，如生态学、遗传学和生物化学等。
3. 生物统计学原理：学习生物领域常用的统计学方法和技术，如方差分析、回归分析、非参数统计方法等。
4. 数据管理和可视化：掌握数据采集、整理和处理的技巧，以及使用统计软件如SPSS、R语言、Python等进行数据分析和结果可视化的方法。
5. 实验设计与样本量计算：学习如何设计合适的实验和调查方案，以及计算所需的样本量来获得可靠的统计结果。
6. 遗传统计学：了解遗传学中的统计分析方法，如基因频率分析、连锁不平衡的统计推断等。
7. 生物信息学的统计方法：学习在生物信息学领域中应用的统计学方法，如基因表达数据分析、DNA序列分析和蛋白质结构预测等。
生物医学工程：
1. 细胞生物学和生物化学：学习生物学和生物化学的基本原理，了解人体细胞和生物分子的结构和功能。
2. 解剖学和生理学：学习人体解剖结构和生理功能，了解人体各个系统的基本特征和相互关系。
3. 生物材料和生物力学：学习与人体相容的材料和组织工程的原理，以及人体力学和生物力学相关的概念和技术。
4. 医学成像技术：了解医学成像技术的原理和应用，如X射线、CT、MRI、超声和核磁共振等。
5. 生物信号处理和仪器：学习生物信号的采集、处理和分析方法，以及相关的生物医学仪器和设备。
6. 医学信息学：了解医学数据管理和医学信息系统的原理和方法，如电子病历和医学图像处理等。
7. 生物医学仪器设计和控制：学习设计和控制生物医学设备和系统的方法，以满足临床和研究需求。
8. 生物医学工程伦理和法规：了解生物医学工程领域的伦理和法规问题，如医疗器械法规和人体实验伦理等。
总的来说，生物信息学注重大数据分析，生物统计学对数学的要求比较高，生物医学工程偏重于医疗仪器相关的电路设计与软件开发，相对于动物医学，都有不小的挑战性。最重要的是，你应该选择你真正感兴趣和有激情的学科，这样你将会更有动力去克服困难，取得成功。