植物生产类农业科研机构植物生产技术实习报告

植物生产类农业科研机构植物生产技术实习报告一、摘要

2023年7月10日至9月5日，我在某植物生产类农业科研机构担任实习技术员，参与水稻品种抗病性评价项目。核心工作成果包括完成120份病斑样本的病原菌分离与鉴定，统计结果显示其中85份样本感染稻瘟病菌，占总样本的70.8%；协助建立抗病性评价体系，筛选出3个高抗病品种，其发病率低于5%。专业技能应用包括掌握分子标记辅助选择技术，完成30份基因组DNA提取，并运用SSR引物检测标记基因；通过田间试验数据采集，建立抗病性评分模型，相关系数R²达0.89。提炼出标准化样本处理流程与数据分析方法，可应用于类似病害研究。

二、实习内容及过程

2023年7月10日到9月5日，我在一家植物生产类科研机构实习，岗位是技术员。主要目标是熟悉田间试验管理流程，掌握抗病性评价技术。单位规模不大，大概有二十几个研究员和实验人员，研究方向集中在水稻和玉米的育种与栽培。

实习期间，核心工作围绕水稻抗稻瘟病品种筛选展开。7月15日至8月10日，跟着师兄学田间管理，每天记录温湿度、光照等环境数据，并处理病斑样本。8月12日到8月25日，独立完成120份病斑样本的病原菌分离，用显微镜观察菌丝形态，结合分子条形码技术鉴定病原种类。结果发现85份样本是稻瘟病菌，占比70.8%，其中30份属于高致病性菌株。

遇到最大困难是8月18日数据统计分析卡壳。之前学过SPSS，但面对大量田间试验数据，主成分分析和聚类分析总出不了合理结果。导师建议先用Excel筛选关键指标，再导入R语言绘图。我花了三天重新整理数据集，学会用ggplot2包做热图和树状图，最后相关性分析显示抗病性评分与叶片脯氨酸含量呈显著正相关（R²=0.82）。

9月1日到实习结束，参与抗病性评价体系优化。用隶属函数法综合评分，把3个发病率低于5%的品种标记为高抗，它们在DNA水平也检测到多个抗病基因位点。期间还帮忙整理了基因型测序数据，发现SSR标记X309能区分80%的病圃材料。

单位培训挺随意的，没系统讲实验设计或者统计分析，更多靠师兄师姐带。有时候觉得岗位要求跟学校课程衔接不紧密，比如分子实验操作规范在课堂上讲得少。管理上也有点乱，同一批样本不同组处理方式不一，最后得返工。建议他们可以建立标准化操作手册，或者定期组织行业案例分享会。这次经历让我意识到，做科研不能光会跑试验，还得懂数据挖掘，下回得加强R语言和Python学习。感觉职业规划要更侧重数据分析方向了。

三、总结与体会

2023年9月5日结束实习时，我盘点这八周收获，感觉像是从书本走向田野的过渡。当初去时想学田间数据怎么收集，回来后明白更关键的是怎么让数据说话。比如8月那场雨后病圃调查，单纯记录发病率不够，得结合叶片相对含水量变化，这才关联出抗病性跟渗透调节能力的相关性。这种从现象到机理的思考方式，实验室永远给不了。

最直观的改变是抗压能力。7月21日同时处理50份样品时，第一次出现菌丝污染，急得手足无措。导师让我先隔离可疑样本再分析原因，后来发现是高压灭菌锅密封圈老化。这件事让我记着，科研失误不是查错，而是建立错误处理流程。现在看文献会刻意关注作者怎么处理异常数据，比如9月读的《作物学报》那篇稻瘟病模型，作者提过样本混匀不均会导致预测偏差，这种细节以前完全忽略。

职业规划上更清晰了。实习中接触到的分子标记辅助选择技术，学校课程只讲原理，单位用的却是最新版Amplicon数据解析流程。我发现自己缺的不仅是实验技能，还有生物信息学短板。下学期打算报个Coursera的二代测序课程，顺便把之前搁置的英语六级证书拿下。行业里好像现在都讲究高通量，不会数据处理，以后连文献都看不懂。

看着9月1日筛选出的那批抗病株标记，突然觉得科研真有意思。以前觉得实验是重复劳动，现在明白每个数据都是别人踩坑的结果。比如他们用病圃做抗性鉴定，会人为控制孢子密度，这种标准化操作比自然发病更能定位基因。行业趋势我看，未来育种肯定绕不开大数据，像那篇文献提的机器学习预测抗病性，再结合我实习时用的KASP标记，感觉离产业很近了。从学生到职场人，心态转变挺明显的以前犯错想躲，现在觉得是积累经验的机会。下阶段得少琢磨怎么“表现”，多想怎么把事情做扎实。

四、致谢

感谢实习单位给我机会，让我在有限时间里接触实际科研流程。

特别感谢导师，8月15日指导我分离病原菌时，耐心纠正我培养基配比错误，后来看数据分析报告也是逐条点醒我思路。

同事们帮忙解决过很多小麻烦，