生物学生物技术公司生物数据处理与分析实习报告

生物学生物技术公司生物数据处理与分析实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月30日，我在一家生物技术公司担任生物数据分析师实习生。核心工作成果包括使用Python对3,500份基因测序数据进行质控和预处理，并构建了包含1,200个样本的基因表达差异分析模型，识别出8个显著性差异基因簇（p<0.01）。期间应用了Bioconductor包和R语言进行差异表达分析，利用Excel处理了2,000条临床样本信息，并参与撰写了1份包含数据可视化图表的分析报告。通过实践掌握了高通量数据处理流程，提炼出自动化清洗脚本的可复用方法，验证了统计方法在基因数据分析中的有效性。二、实习内容及过程1.实习目的去8周，主要是想看看自己学的那些基因组学和生物信息学知识能不能在实际工作里派上用场，了解公司里真实的数据处理流程，尤其是高通量测序数据的分析。2.实习单位简介公司主要做肿瘤领域的基因组药物研发，实验室有测序平台，数据分析团队不大，但节奏快，项目多。3.实习内容与过程开始是跟着师兄学，把测序仪的原始数据（Illumina平台）拿到手，用FastQC检查质量，然后跑Trimmomatic做过滤，这一步处理了大概5000条样本的数据。后来接手一个肺癌项目，需要做差异表达分析。我用了R语言里的edgeR包，对2000个肿瘤样本和正常样本的RNAseq数据做差异基因筛选，p值调到0.05以下，最后挑出30个差异基因做通路分析，用的是KEGG数据库。还有一次是整理临床信息，把几百个病人的年龄、性别、病理分型导进Excel，然后用VLOOKUP匹配基因数据，最后生成一个干净的合并表格，这活儿挺磨人，但确实重要。遇到的第一个困难是刚开始不熟悉QIIME软件，处理16SrRNA数据时命令老是报错，花了一周时间看官方文档，还请教了师兄，最后自己写了个简单的bash脚本批量跑数据。第二个是差异表达分析结果解释不清晰，老板让我用热图展示，我就学了pheatmap包，把30个基因画成色彩图，看起来直观多了。4.实习成果与收获最后提交了两个分析报告，一个关于差异表达基因的，一个关于微生物组数据的。报告里用了好几个散点图和柱状图，老板看了说比之前直接给Excel表强。收获就是知道了一整个从原始数据到生物学结论的流程，还学会了用Python写小工具自动处理重复任务。最大的感受是数据真的多，但没整理好就是垃圾，所以数据清洗特别关键。5.问题与建议公司培训机制有点弱，新人基本靠师兄带，要是能有个标准化的操作手册就好了。另外我觉得我那个肺癌项目里，样本量其实不太够，2000个可能还是差了点，要是能多几百个就好了。建议他们可以考虑引入一些自动化平台，比如用Snakemake搭个Workflow，现在跑分析太依赖手动敲命令了，容易出错。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周（具体日期：2023年7月1日至2023年8月30日）的经历让我把课堂上学到的基因表达分析、差异检测这些理论，真真切切用在了几千条RNAseq数据上。记得刚开始接手那个肺癌项目时，面对1,200个样本的数据，手心都冒汗，完全不知道从哪儿下嘴。后来啃官方文档，对着电脑敲了快一周的R代码，最后跑出30个显著差异基因，画成热图给师兄看时，他直说“有点东西”，那一刻觉得挺值的。从拿到原始数据到输出生物学可解读的结论，这个链条在我脑子里变得特别具体，不再是书本上抽象的概念。最让我有成就感的是用Python写了个数据清洗脚本，把之前手动整理几百个病人信息的Excel表处理得又快又准，原来程序真能解放人力。这让我明白，生物信息学不只是会跑命令，还得会想办法让数据自己“说话”。2.职业规划联结这份实习让我更清楚自己想做什么。以前觉得做数据分析就是对着软件敲敲打打，现在发现还得懂点生物学背景，比如知道哪些通路在肿瘤里常被富集，才能把分析结果讲得通。我本来想毕业后读博，但这次实习让我觉得，也许直接进公司做技术员也不错，节奏快，能接触到很多实际项目。所以下学期我打算报个Coursera的生信进阶课，重点补一下机器学习在生物数据上的应用，感觉这会是未来趋势。面试时我提过想学Python自动化，老板说那挺有用的，看来方向没错。这份经历也让我意识到，做这个行当得有股钻研劲儿。上次跑差异分析时，数据总不对，我就反复调参数，查文献，最后发现是样本分组的逻辑出了问题，这种“碰壁”反而让我对整个分析流程的理解更深了。3.行业趋势展望公司现在用的技术还是主流的RNAseq分析流程，但老板私下聊过，说现在行业在往单细胞测序、空间转录组这些方向跑，数据量更大，但信息也更丰富。我在实习里接触过一篇单细胞的文章，感觉那数据量（大概几万条细胞）处理起来得用更高级的算法，比如scikitlearn里的一些聚类方法。我查过，现在很多公司都在招会处理“omic”数据的人，像蛋白质组、代谢组这些，看来这行当还得继续深耕。我注意到他们用的很多工具都是开源的，比如R包和Python库，这让我觉得，只要基础打牢，学什么软件都不难。这次实习也让我看到，虽然现在很多公司都在用云平台，但手动优化流程、写脚本的能力还是核心。我实习时写的那段清洗脚本，后来师兄说如果数据量再大点，跑起来会快很多。所以我觉得，以后不管技术怎么变，把数据处理的基本功练扎实，肯定错不了。四、致谢1.感谢实习单位给我这个机会，让我在真实的生物信息学环境中学习和成长。这段时间的实践经历，让我对数据处理有了更深的理解。2.特别感谢我的导师，在