生物学研发部生物研究员实习生实习报告

生物学研发部生物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，我在生物学研发部担任生物研究员实习生。核心工作成果包括完成3个细胞系基因表达谱测序分析，通过qPCR验证关键基因表达变化，准确率达95%；参与2项动物模型实验，记录并分析120组实验数据，提出优化方案使模型重复性提升20%。专业技能应用方面，熟练运用RNASeq数据处理流程，包括FastQC质量控制和R语言进行差异表达分析；掌握WesternBlot标准化操作，建立标准化实验模板。提炼出可复用的数据清洗方法，通过双平台验证降低假阳性率，形成标准化报告模板。二、实习内容及过程实习目的主要是把学校学的分子生物学知识用到实际项目中，了解研发部门的运作模式，感受一下真正的科研环境。实习单位是家专注于新药研发的生物技术公司，研发部主要做靶点验证和药物筛选，实验室设备挺全乎，有专门的细胞培养室和动物房，测序平台也挺先进。实习内容开始时跟着导师熟悉实验室规范，学无菌操作和细胞系保种，用了2周时间把基础的ELISA和WesternBlot操作练熟。后来参与了个小项目，是研究某个信号通路在某种疾病中的作用。我主要负责细胞系的基因表达分析。具体做了3块内容。第一块是收集数据，用RNA提取试剂盒处理了5组实验样本，包括药物处理组和对照组，每个组重复3次。第二块是做测序，把RNA反转录成cDNA后，送测序厂做RNASeq，拿到数据后用STAR软件比对参考基因组，然后用R语言做差异表达分析，筛选出上调和下调的基因。结果里发现大概有60个基因表达有显著变化，其中10个跟炎症反应特别相关。第三块是验证，用qPCR验证了3个关键基因的表达变化，看看跟测序结果符不符合，准确率达到了95%，说明数据挺可靠的。过程里碰到的最大困难是细胞培养，刚开始传代时总死细胞，有点愁人。后来跟师兄师姐多请教，才知道是培养基配比和CO2浓度没调好。重新调整后，传代成活率就从60%提高到85%了。还学了个新的数据处理技巧，就是把测序原始数据先用Trimmomatic做质量控制和过滤，能去掉好多噪音数据，分析结果更干净。实习成果就是完成了这个项目的初步数据分析报告，提交后得到了导师的肯定。收获挺大的，不仅把理论用上了，还掌握了全套的基因表达分析流程，从样本处理到数据解读。最大的体会是科研需要耐心和细心，一点小细节可能就影响结果。遇到的问题有，比如实验室管理上，不同组之间的耗材管理有点混乱，有时候急需的试剂找半天。还有培训机制，新来的实习生都是靠自己摸索，没系统性的培训材料。岗位匹配度上，我主要负责的是技术执行，参与项目讨论的机会不多。改进建议是，可以搞个共享的电子台账，记录试剂和耗材的进出，避免混用出错。另外编个新员工手册，把常用操作SOP都写明白，配上图解就更好了。可以设置个每周例会，让实习生也能了解项目进展，参与讨论。三、总结与体会这8周在生物学研发部的经历，感觉像是从书本走向实验室，从理论走进实践的完整闭环。7月1号刚来的时候，对细胞培养、测序分析这些操作还很陌生，连离心机转速都要反复确认。到8月31号离开时，能独立完成从样本准备到数据初步解读的全流程，这感觉挺踏实的。实习最大的价值在于把课堂上学到的分子生物学知识，真真切切用在了实际项目中。比如RNASeq数据分析，学校教的是基础原理，但实际操作中要考虑很多细节，比如libPrep的质量控制、差异表达分析中的标准化曲线，这些都是在实践中才深刻理解的。通过参与项目，我意识到做科研不仅要懂技术，还得会解决问题，这对我未来的学习和职业规划影响挺大的。行业里现在挺看重转化研究，从基础研究快速找到临床应用。我在实习中接触到的项目，就是研究某个靶点在疾病模型中的作用，这种工作很能锻炼我结合基础和应用的思维。未来想继续深耕这个方向，可能会考虑考个相关领域的证书，比如分子诊断或者药物研发资格证，把实习中学到的技能系统化。心态上最大的转变是责任感。以前做实验就是完成老师布置的任务，现在明白每一个步骤都可能影响最终结果，这种压力反而让我更细心。比如做qPCR验证时，要确保每个样本的重复性，哪怕是加样都要三思，这种严谨性是学校实验做不出来的。抗压能力也提升了，遇到实验失败的情况，不会轻易放弃，会主动想解决办法。实习也让我看到了自己的不足，比如对生物信息学的理解还不够深入，后续要重点补这块短板。另外，行业里新的技术比如单细胞测序、空间转录组学听得多，但实际操作经验没有，这得找机会多接触。总的来说，这次实习让我更清楚自己想要什么，也为接下来的学习和求职定了方向。致谢衷心感谢这段实习经历。感谢公司提供平台，让我接触到了真实的研发工作。特别感谢导师的悉心