生理生化考研的编程内容主要包括以下几个方面：
Python编程
Python是一种广泛应用的编程语言，特别适合生物信息学和生物统计学领域。
学习Python可以帮助你编写脚本，自动化数据处理和分析任务，处理大规模生物数据集，进行数据可视化和机器学习等。
R编程
R是专门为统计分析和可视化设计的编程语言，在生物学研究中非常流行。
学习R可以让你进行生物数据的统计分析、绘图和建模，掌握常用的生物统计学方法和数据可视化技术。
数据处理和分析
学习使用如BLAST、Bowtie、SAMtools等工具进行序列比对、基因表达分析、变异分析等技术。
数据库和SQL
了解生物数据库的基本结构和常用数据库系统，如NCBI、Ensembl等。
学习使用SQL语言进行数据库查询和管理，能够从大规模数据库中获取生物数据。
数据可视化
学习使用Matplotlib、ggplot2等数据可视化工具和库，掌握绘制统计图表和生物网络图的技巧。
机器学习和深度学习
了解机器学习和深度学习的基本原理和常用算法。
掌握使用Python等编程语言进行模型训练和预测，应用于生物数据的分类、聚类、预测等任务。
以上是考研时应该掌握的编程技能，这些技能将有助于你在研究生阶段进行高效的数据处理、分析和研究。