在生物信息学领域，以下几种数学专业具有较好的就业前景：

统计学：

统计学是生物信息学的数学基础之一，包括多元统计学等。统计学专业的毕业生可以在生物信息学领域进行数据分析、建模和统计推断等工作。

概率论与随机过程理论：

概率论与随机过程理论，如隐马尔科夫链模型（HMM），在生物信息学中有重要应用。概率论专业的毕业生可以从事生物信息学中的序列比对、基因预测等研究工作。

最优化理论：

最优化理论在蛋白质空间结构预测和分子对接研究中具有重要作用。优化理论专业的毕业生可以在生物信息学领域进行蛋白质结构预测和药物设计等工作。

拓扑学：

拓扑学用于研究DNA超螺旋结构等。拓扑学专业的毕业生可以在生物信息学领域进行DNA结构分析和功能预测等工作。

群论：

群论用于研究遗传密码和DNA序列的对称性等。群论专业的毕业生可以在生物信息学领域进行基因组学研究和生物信息学算法的开发。

数值方法和优化：

数值方法和优化技术在分子动力学模拟、生物信息学算法开发等领域有广泛应用。数值分析专业的毕业生可以在这些领域进行计算模拟和算法优化等工作。

组合、图论、概率：

这些数学工具在离散生物数学、网络生物学等领域有重要应用。组合数学、图论和概率论专业的毕业生可以在生物信息学领域进行生物网络分析、进化生物学研究等工作。

泛函分析、随机偏微分方程：

这些高级数学工具在生物信息学的统计建模和生物统计中有一定应用。泛函分析和随机偏微分方程专业的毕业生可以在生物信息学领域进行复杂系统的建模和分析工作。

综上所述，统计学、概率论与随机过程理论、最优化理论、拓扑学、群论、数值方法和优化、组合、图论、概率以及泛函分析、随机偏微分方程等数学专业在生物信息学领域具有较好的就业前景。建议根据个人兴趣和职业规划选择合适的数学专业进行深入学习。