生物科技生科研发集团生物科技研究员实习生实习报告

生物科技生科研发集团生物科技研究员实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在生物科技生科研发集团担任生物科技研究员实习生，负责基因编辑实验平台的搭建与优化。期间，独立完成CRISPRCas9系统验证实验，通过优化gRNA设计，将目标基因敲除效率从35%提升至68%，数据来源于3次重复实验的统计学分析（p<0.05）；参与构建了高通量筛选方案，筛选出5株对特定药物具有抗性的候选菌株，筛选周期缩短20%，效率提升基于10组平行实验的对比结果。熟练运用分子生物学实验技能，包括基因克隆、PCR扩增、测序分析等，并将实验室信息管理系统（LIMS）应用于实验数据追踪，错误率降低至1%。提炼出标准化的基因编辑实验流程，可复用于后续类似研究，缩短实验准备时间30%。

二、实习内容及过程

1.实习目的

去【生物科技生科研发集团】实习，主要是想看看实际科研环境是怎么样的，把学校学的那些分子生物学实验技能，比如基因克隆、PCR这些，用到真刀真枪的实验里。也想了解下基因编辑领域，特别是CRISPRCas9技术，在工业界的应用流程和标准是怎样的。

2.实习单位简介

我去的这家公司，主要做生物制药相关的研发，实验室规模不小，有专门搞基因编辑、细胞治疗这些方向的团队。他们用的技术比较前沿，比如高通量筛选、动物模型验证这些，我实习期间主要在基因编辑平台跟着前辈学。

3.实习内容与过程

第1到2周，主要是熟悉实验室环境，学习安全规范，跟着师兄师姐搞一些基础实验，比如质粒提取、转染、测序这些。他们用的实验流程很标准化，每个步骤都有详细的操作手册，这点挺重要的，避免了自己瞎来。

第3到5周，我开始独立负责一个CRISPRCas9的验证实验，目标是敲除一个目标基因。刚开始设计gRNA的时候，效率不高，只有30%左右，数据是我自己跑3次实验平均出来的。后来跟导师和师兄讨论，发现是gRNA位置选得不够理想，就重新选了几个位点，又做了3轮验证，最后效率提到了68%，这个数据有统计显著性（p<0.05）。期间还用了实验室的信息管理系统（LIMS）来记录实验数据，比之前手写本方便多了，错误率也降了。

第6到8周，参与了一个高通量筛选项目，筛选对某种药物有抗性的菌株。这个项目比较复杂，需要结合酶切、测序、数据分析这些。我负责了其中一部分数据的整理，发现原始数据整理得很混乱，后来就建议用Excel做了个模板，统一格式后，效率提高了至少20%，错误也少了很多。

4.实习成果与收获

最明显的成果就是那个CRISPRCas9实验，敲除效率的提升是有数据支撑的。还学会了怎么设计更高效的gRNA，这个对我以后做研究很有用。另外，通过高通量筛选项目，我对数据分析这块有了更直观的认识，之前在学校可能更多是关注实验本身，现在意识到数据管理也很关键。最大的收获是体会到科研的严谨性，每一个数据都要反复验证，不能含糊。

5.问题与建议

实习期间也遇到一些问题。比如实验室管理上，有些仪器预约系统不太人性化，经常出现冲突，有时候得等很久才能用到设备。另外，培训机制上，感觉对新员工的分子生物学基础培训有点太赶了，我这种刚学完不久的学生，直接上手高级实验还是有点吃力。建议公司可以搞一些分阶段的培训，比如先从基础实验操作开始，再逐步接触更复杂的实验。还有，我觉得岗位匹配度上，有时候会觉得学校学的知识和实际工业需求有点脱节，比如某些实验的细节处理，学校没教过，得自己摸索。可以多组织些校企交流，比如让老师来公司参观，或者公司专家去学校讲课，这样双方都能更好地了解需求。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这8周在【生物科技生科研发集团】的实习，对我来说是挺完整的经历。从7月1日刚开始懵懵懂懂地熟悉实验室规范，到8月31日结束实习时能独立负责一个小实验，中间经历了不少波折。最直接的例子是那个CRISPRCas9验证实验，最初gRNA效率只有35%，我自己重复跑了3次实验都差不多，感觉特挫败。后来跟导师和师兄讨论，他们建议我换几个不同的gRNA位点试试，我重新设计了3个，又跑了3轮验证，最后效率提到了68%，这个数据我自己都挺惊讶的。从35%到68%，这不仅仅是数字的变化，真正让我体会到理论与实践结合的重要性，也看到了自己动手解决问题的价值。实验室的LIMS系统我也用了，一开始觉得就是个记录工具，后来发现它把实验流程、试剂消耗、数据追踪都串起来了，效率确实高，也减少了出错的可能。这让我明白，做研究光有实验技能还不够，管理好数据和流程同样关键。这8周，我把学校学的基因克隆、PCR这些基本操作，通过实际项目巩固和深化了，感觉像是从书本里走到了现实，价值是实实在在的。

2.职业规划联结

这次实习对我职业规划的影响挺大的。以前可能觉得做科研就是搞搞实验，发现点新东西。现在看来，工业界的研发更注重效率、成本和转化应用。比如我参与的高通量筛选项目，目标很明确，就是快速找到有潜力的候选菌株，这个过程中数据分析、自动化操作都挺重要。这让我开始思考，以后如果想进工业界，光有扎实的实验功底还不够，可能还需要加强数据分析能力，甚至了解一些生物信息学、自动化设备操作这些。实习期间，我也跟导师聊过，他们建议我接下来可以多关注一下基因编辑相关的专利和行业动态，甚至考虑考个相关的资格证书，比如PMP或者某些实验技术的专项认证。这让我有了更具体的方向，比如下学期我会系统学习一下生物统计学和R语言，争取能更好地处理实验数据。感觉这次实习就像一个探测器，帮我大致探明了工业界科研的生态和需求，为我后续的学习和求职提供了挺具体的参照。

3.行业趋势展望

在实习过程中，能感受到这个领域变化挺快的。他们实验室就在搞CRISPR技术的优化和应用，比如提高编辑的精准度、降低脱靶效应，这些都是行业热点。我还看到他们的一些项目涉及到细胞治疗、基因治疗载体构建，感觉未来个性化医疗是大方向，基因编辑技术肯定越来越重要。另外，高通量筛选、AI辅助药物设计这些也越来越普及，传统单靶点、单实验的科研模式正在被打破。比如我遇到的那个筛选抗药性菌株的项目，如果完全靠手动筛选，可能要花几个月，现在用高通量平台，可能几周就能出结果。这让我觉得，未来的生物科技研究员，可能不仅要懂实验，还得懂技术整合、懂数据分析、甚至懂点人工智能。学校里学的知识是基础，但行业里真正需要的可能是更综合的能力。所以，我觉得自己接下来不能只闷头做自己的小实验，得多看看外面的世界，了解行业最新的进展和工具，才能跟上节奏。这次实习就像给我打开了一扇窗，让我看到了基因编辑技术在实际应用中的复杂性和魅力，也激发了我对这个