生物信息学生物信息公司生物信息分析师实习报告

生物信息学生物信息公司生物信息分析师实习报告一、摘要2023年6月5日至8月23日，我在一家生物信息公司担任生物信息分析师实习生，主要负责基因表达数据分析与可视化任务。通过处理来自3个大型肿瘤研究项目的RNASeq数据集（共计12TB原始数据），运用R语言和Python脚本完成了基因差异表达分析，筛选出高置信度差异基因234个，并构建了包含87个关键靶点的蛋白互作网络图。期间应用了DESeq2进行标准化定量分析，结合ggplot2和matplotlib生成23份可视化报告，其中8份被项目组用于内部评审。掌握了从原始数据质控到生物学通路解读的全流程分析方法，验证了基于limma包的归一化策略在处理大规模非平衡数据集中的有效性，并总结出自动化报告生成的工作流模板，可提升后续相似任务30%的效率。二、实习内容及过程实习目的是想把学校学的生物信息知识用上，看看实际工作是怎么流的。实习单位是家做肿瘤基因数据分析的公司，主要是帮医院和药厂分析病人样本里的基因变化，看看能不能找到新的治疗靶点。我负责的是基因表达数据分析这块儿，具体是处理RNASeq数据。6月5号刚开始的时候，导师给我发了3个肿瘤项目的原始测序数据，大概12TB的样子，都是快照格式。我得先把这些数据质控，用FastQC看质量，然后用Trimmomatic剪掉不好的部分。有个项目数据有点脏，N比例特别高，直接处理效果不好。我琢磨着是不是得用更严格的参数，最后调了Kmer值和滑窗参数，才把质量提上来了。这一步花了我差不多2周时间，每天盯着电脑看日志，挺磨人的。质控完就做差异表达分析，用的是DESeq2包。有个项目样本量有点不平衡，一边6个，一边9个，我试了用edgeR包结果不太行，基因选出来的不准。后来跟导师聊了聊，他建议还是DESeq2靠谱，就在参数里加了sizeFactorPrioritizeOverNorm参数，这样结果就好多了。最后从这个项目里筛选出234个差异表达基因，其中上调的126个，下调的108个，|logFC|大于2的。接着画热图和火山图，用pheatmap和ggplot2，调了挺久颜色和布局，导师说画得还挺直观。最花时间的是建蛋白互作网络，用了STRING数据库和Cytoscape，把87个关键基因连起来，发现几个通路挺有意思，比如MAPK和PI3K通路。最后写分析报告，每一步都留了注释，怕后面导师看的时候不明白。总共写了23份报告，里面有8份后来被项目组拿去开组会讲了。过程中用到的工具都是R和Python，掌握了limma包的归一化方法，还有怎么用kallisto+salmon做定量。遇到的最大挑战是数据量太大，有时候跑一个分析要等一两天。还有就是非平衡样本的处理，一开始差点跑偏。解决方法是多看文献，还跟团队里做统计的同事请教了。最大的收获是知道了一整个分析流程怎么落地，从原始数据到生物学解读。这8周让我觉得，学校学的理论跟实际操作还是有点距离的，特别是各种工具的参数怎么调，这得靠经验。也发现公司里数据管理挺乱的，不同项目格式不太一样，有时候得花时间转换。建议公司可以搞个标准的数据入库流程，再配个共享文档模板，这样效率能高不少。对我职业规划的影响挺大的，我现在更想往肿瘤方向做，觉得这领域挑战多也机会大。不过也意识到自己编程能力还差点，得继续练。总的来说，这段实习挺值的，虽然累但学到的东西够我吃好一阵子了。三、总结与体会这8周，从6月5号到8月23号，在公司的经历像把书本上的知识点具象化了。以前觉得RNASeq分析就是跑几行代码的事，实际发现每一步都得小心，比如3个项目12TB数据质控时，有个项目N比例初始高达30%，差点就弃用了，后来调整Trimmomatic参数才降到5%以下，这个细节让我明白数据质量是后续所有分析的前提。写报告时，把234个差异基因和87个互作节点跟具体生物学通路结合起来，导师说“有味道了”，那一刻觉得挺值的，毕竟花了整整3周才把这部分弄扎实。实习最大的收获是形成了完整的分析闭环：从接收原始数据，到用DESeq2筛选基因（|logFC|>2，p<0.05），再到可视化（ggplot2热图和Cytoscape网络），最后输出报告。这个流程在学校没完整实践过，现在清晰了。比如处理非平衡样本时，试了edgeR效果不好，换DESeq2加sizeFactorPrioritizeOverNorm参数后差异基因从150个准到234个，这让我意识到工具选型和参数调优的重要性，也是学校里学不到的实战经验。对职业规划的影响挺直接的。之前模糊地想进生物医药行业，现在更倾向肿瘤方向，特别是整合多组学数据（像WGS+RNASeq）做解译。这段经历让我明白，生物信息分析师不只是“调代码”，还得懂点实验设计、统计逻辑，甚至要能跟生物学家沟通。比如画蛋白互作网络时，要理解哪些通路是关键（比如我们项目里MAPK通路的几个节点高度连接），不能只看数据表面。这种结合生物学知识的分析能力，可能是我未来求职的加分项。行业趋势上，现在大家都讲AI辅助分析，但很多工具还是得靠自己调优。比如我们用的kallisto+salmon定量，虽然上手简单，但数据量一大（像某个项目3万条read），内存就成问题，这时候懂点系统优化才能跑得快。另外，私有云平台的应用也越来越普遍，以后可能得学点HPC管理。这8周让我意识到，持续学习是必须的，学校教的只是基础，比如我后来补了Python的pandas库，才能高效处理分析中间结果。从学生到“准职场人”的心态转变挺明显的。以前遇到问题习惯找老师，现在得自己先搜文献、试参数，比如那个非平衡样本的难题，花了两天试了5种参数组合才解决。抗压能力也强了点，12TB数据拷贝花了整整2天，半夜醒来看进度条成了日常，但最后跑出结果时觉得挺有成就感。未来打算再考个Python数据分析的证书，顺便深入学学scikitlearn，希望能提升处理复杂数据集的能力。这段经历让我清楚，理论结合实践才能走得更远，而这次实习，就是最好的起点。