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文档简介
生物技术XX生物科技公司生物研发实习生实习报告一、摘要
2023年6月5日至8月23日,我在XX生物科技公司担任生物研发实习生,负责基因编辑实验平台的优化与验证。通过参与CRISPRCas9系统的效率提升实验,将单细胞克隆筛选效率从12%提升至28%,成功验证了新型缓冲液组合对T7E1酶切效果的增强作用,相关数据已录入公司数据库编号DB20230601。期间,熟练运用Qiagenkits进行基因组DNA提取,平均纯化时间为3.5小时,纯化产物纯度达98%(Agilent2200检测)。掌握并应用了分子克隆、PCR优化等核心技能,独立完成质粒构建验证实验,获得重组质粒转化效率达5×10^9cfu/μg的验证结果(编号WP0715)。提炼出标准化的实验流程模板,涵盖从样本处理到数据分析的全流程,可用于后续同类实验的快速部署。
二、实习内容及过程
2023年6月5日到8月23日,我在XX生物科技公司生物研发部门实习。公司主要搞基因编辑相关的研发,有挺多实验室在做CRISPRCas9和Base编辑的实验。我跟着团队做项目,主要是优化基因编辑效率,还有质粒构建和验证。
6月中旬开始,我负责测试新的缓冲液组合对CRISPRCas9系统的影响。之前实验单细胞克隆筛选效率不高,只有12%,后来我调整了缓冲液里镁离子和盐的浓度,单细胞克隆数翻了一倍多,达到了28%。这个数据是实验后直接统计出来的,记录在公司的数据库里,编号DB20230601。为了提高效率,我还学用了T7E1酶切分析,跑胶的时候能更快判断编辑效果。
7月的时候,遇到个难题,重组质粒构建失败好几次。新买的质粒提取试剂盒效果不理想,纯化时间比预期长,而且产物纯度只有80%,达不到后续实验的要求。那段时间挺焦虑的,后面导师指导我换了另一种纯化方法,用Qiagen的kit,纯化时间缩短到3.5小时,纯度直接飙到98%,还用了Agilent2200做了验证。这个经验让我明白不同试剂盒的适用场景。
8月我独立负责了质粒构建验证实验,从设计引物到转化筛选,最后得到重组质粒转化效率5×10^9cfu/μg,数据记录在WP0715报告里。我还整理了标准化的实验流程模板,包括样本处理到数据分析的全过程,这样别人接手的时候能直接用,不用再摸索。期间也接触了分子克隆、PCR优化这些流程,感觉跟学校做的实验差别挺大,更注重细节和效率。
公司的实验管理有点乱,不同实验室的记录格式不统一,有时候找数据得花挺长时间。培训方面也一般,就给我发了些操作手册,没系统的培训。岗位匹配度上,感觉我的基础实验技能还行,但对于生物信息分析和项目管理这块,还是得加强。建议公司可以搞些交叉培训,比如让实验员了解数据分析的基本流程,或者开发个统一的数据管理平台,现在大家用Excel传数据,容易出错。
三、总结与体会
这8周在XX生物科技公司的经历,让我对生物研发的实际情况有了更深的认识。6月5日刚进公司时,我对基因编辑实验平台的实际操作流程还很模糊,只是知道些理论。通过参与CRISPRCas9效率提升项目,我亲手优化了缓冲液组合,把单细胞克隆筛选效率从12%提高到28%,这个过程让我真切感受到实验条件优化对结果的决定性作用。从最初跑胶分析到后来独立完成质粒构建验证,平均纯化时间缩短到3.5小时,纯度达到98%,这些数据不再是书本上的概念,而是我实实在在做出来的成果。这让我明白,科研需要耐心和细致,更需要动手解决问题的能力。
实习期间,我最大的收获是学会了如何在高压下推进项目。7月遇到质粒提取失败时,我连续一周加班加点试各种方法,最后通过更换试剂盒和调整操作参数才解决,这个过程虽然累,但让我抗压能力提升不少。现在回想,学校里做实验往往是按部就班,但公司这边时间紧、要求高,需要快速找到问题所在并解决。这种差异让我意识到,未来的学习和工作需要更注重效率和创新。
这次经历也让我更清楚了自己的职业方向。我发现自己对基因编辑领域的应用研究挺感兴趣,尤其是如何把技术转化为实际产品。实习后期整理的标准化实验流程模板,虽然现在看起来简单,但我觉得这对我未来求职很有帮助。接下来打算深化分子克隆和生物信息分析方面的技能,看看能不能考个PMP证书,提升项目管理能力。行业里现在Base编辑、基因治疗这些方向特别火,我希望能有机会参与更前沿的项目,把学到的东西用起来。
从学生到职场人的转变,其实就是一个不断学习适应的过程。我学会了承担责任,学会了面对挫折不轻易放弃,也学会了如何与人协作推进工作。这段经历让我明白,理论知识是基础,但只有真正实践过,才能把知识转化为能力。未来无论是继续深造还是直接工作,这段实习都给我打下了坚实的基础,我会继续努力,争取在生物技术领域做出点实在的贡献。
致谢
在XX生物科技公司的这8周实习,我学到了很多,谢谢公司给我这个机会。特别感谢我的导师,从实验设计到数据分析,给了我很多耐心指导。那些关于CRISPRCas9系统优化和质粒构建的建议
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