生物学XX生物科技公司生物研究员实习报告

生物学XX生物科技公司生物研究员实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX生物科技公司担任生物研究员实习生，主要负责高通量测序数据分析及实验方案优化。通过参与3个基因表达谱项目，运用Bioconductor包处理10万余条测序数据，准确率达98.2%，其中1个项目通过优化实验流程将重复实验误差从12.5%降至6.3%。熟练应用R语言进行差异基因筛选（p<0.05，FDR<0.1），并建立标准化数据质控流程，使数据完整率提升15%。期间参与2次跨部门项目复盘，提炼出"三阶段验证法"（样本采集数据清洗结果验证）用于提升实验效率，该方法后续应用于团队1个新项目中，使项目周期缩短20%。

二、实习内容及过程

1.实习目的

主要是想看看实际科研环境跟学校里头的差异，摸摸高通量数据分析的边儿，顺便熟悉下基因表达谱项目从样本到报告的整个流程。

2.实习单位简介

这家公司挺专注分子诊断的，实验室设备新，团队年轻化，搞的都是ctDNA和空间转录组的活儿，氛围挺开放，但有时候项目赶得紧，压力也不小。

3.实习内容与过程

刚去那会儿跟着师兄做质控，学了不少操作细节。8月5号开始独立处理1个肺癌患者的ctDNA数据，原始数据量大概30万条read，一开始对R语言的各种包不熟，跑个差异表达分析得卡半天。碰见过几次批次效应，基因检出率波动大，最后用sVAE方法标准化rồi才好点。8月15号参与另一个空间转录组项目，那数据更头疼，不同组织切片间的探针信号差异得手动调参，花了3天才把热图做明白。还帮实验室建了个自动化清洗数据的小脚本，把以前纯手工校对的时间从5小时缩到1.5小时。

4.实习成果与收获

主要成果就是那个肺癌ctDNA报告，检出高频突变基因12个，其中4个是已知耐药靶点，后来反馈给临床那边觉得挺准。空间转录组那边也整理出3篇会议摘要素材。收获是摸清了实验流程的每个坑，比如反转录酶加量多少直接影响后续扩增效率，现在知道怎么通过qPCR复核提前发现异常。团队用的"三阶段验证法"特别实用，先做小样本验证实验，再扩大样本量，最后结合临床数据看结果，上次试用于胰腺癌项目，把原来25%的假阳性给降到8%。最大的改变是觉得做科研得会"拆解问题"，以前总想一股脑堆代码，现在明白得先理清每个步骤的逻辑再动手。

5.问题与建议

困难主要是实验方案衔接不上，比如8月10号做项目复盘时发现样本保存方式可能影响RNA质量，但溯源记录不全，最后还是得返工重做。另一个是管理上有点乱，不同组的数据混在一起，有时候找文件得花时间。建议公司可以考虑用实验管码系统全程追踪，现在靠Excel记录容易出错。培训机制也得加强，比如新来的实习生得有固定导师带1个月，目前靠自学摸索挺费劲的。岗位匹配度还行，但最好能提前接触些湿实验操作，光看分析容易脱离实际。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这8周就像把课本里的"差异表达分析"和"批次效应"这些概念，真真切切变成了每天要面对的30万条read数据。8月25号那个晚上，盯着屏幕把肺癌ctDNA的标准化流程跑通，看到报告里那几个跟临床预期高度一致的基因突变时，突然觉得学校里做的那些模拟数据真没劲。原来实验记录本上写的"确保试剂新鲜"这种小事，真出了问题能耽误好几天。现在回头看，当初觉得繁琐的质控环节，直接帮我省掉了后面50%的返工时间。

2.职业规划联结

实习最大的改变是看清楚了自己想干嘛。之前对测序分析都挺感兴趣，但这次发现手湿实验操作同样重要，比如8月18号参与胰腺癌项目时，因为没注意RNA提纯的涡旋时间，导致部分样本降解，最后数据严重偏离正常分布。现在想补课就打算下学期把分子生物学实验技术那门课的实操部分多练几遍，顺便看能不能拿下那个基因编辑的线上认证，公司师兄说那个挺吃香的。团队用的"三阶段验证法"特别有启发性，我记下来准备用在下个课题的实验设计中，毕竟现在学术界都讲究可重复性。

3.行业趋势展望

感觉现在ctDNA检测和空间转录组这些方向特别火，但技术门槛也高。公司8月20号刚拿到新的数字PCR仪器，整个实验室都在研究UMI技术怎么优化，我这几天看文献才知道原来现在肿瘤早筛领域都在玩"液体活检+AI识别"的组合。师兄私下跟我说，现在硕士毕业都不一定能马上上手，得会Python处理大数据，还得懂点机器学习。虽然我本科，但这次实习让我意识到，以后想进这行，可能得把编程和生物知识结合起来学，下个假期打算报个Python生物信息分析那个训练营，不然以后真的会跟不上。最让我意外的是，做科研原来也需要"用户思维"，比如给临床写的那个基因突变报告，得用他们能懂的逻辑，不能光堆统计结果。

四、致谢

1.

感谢在实习期间给予我指导的导师，他分享的实验方案优化思路让我受益匪浅，特别是8月10号讨论ctDNA定量标准时提到的"内参基因选择要考虑肿瘤异质性"这一点，直接帮我避免了后续报告中的偏差。

2.

也很感谢实验室的同事，比如负责湿实验的小李，他教我的RNA提取器操作技巧，后来我在处理胰腺癌项目时因为参数设置准确，纯化效率比平时高出了15%。还有数据组的张工，他给我画的那个批次效应标准化流程