药品研发药品研发公司研发实习生实习报告

药品研发药品研发公司研发实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家药品研发公司担任研发实习生，负责药物筛选与数据分析工作。通过参与3个项目的化合物筛选实验，累计处理样本数据2000余份，运用Python对实验数据进行统计分析，构建了2个预测模型，准确率提升至85%。在导师指导下，掌握了高通量筛选的标准化操作流程，并独立完成了一份包含50个化合物的活性报告，其中12个化合物被标记为潜在候选药物。实习期间，熟练应用了SciLab进行动力学模拟，优化了3个关键反应条件，使转化率提高15%。总结出了一套基于机器学习的药物活性预测方法论，可应用于后续类似研究。二、实习内容及过程2023年7月1日至8月31日，我在一家药品研发公司实习，岗位是研发助理。实习目的是了解药物筛选的完整流程，把课本知识用到实际里。公司主要做小分子药物研发，有合成、测试、分析等团队，我跟着筛选组，接触的主要是高通量筛选和体外活性测试。实习初期，我帮忙处理实验数据，用Excel整理500多份化合物对靶点的抑制率数据。导师让我用Python写脚本自动计算IC50值，我之前只会基础操作，花了2周时间看教程，最终写了个能自动绘图和导出结果的程序，效率比手动算快了90%。8月中旬，我参与了一个激酶抑制剂项目，负责测试30个化合物在细胞里的活性。实验要求严格控制温度和pH值，我第一次操作高通量板，几次因为没调准吸量针高度导致数据偏差，最后请教设备部同事，学会了如何校准仪器，测试准确率从初期的75%提高到92%。困难主要是对实验原理理解不深，比如有一次做酶联免疫吸附实验，结果曲线总漂移，导师教我用Sigmaplot做非线性回归拟合，我查了文献才知道要设置合适的底物浓度，这才解决了问题。还遇到一个问题是怎么筛选出真正有潜力的候选药，初始标准太宽松，把很多无效的也筛进来了。后来跟着团队讨论，改成用结合自由能预测结合亲和力，再结合初步的细胞活性，最终候选池从200个缩小到15个，后续优化效率高了不少。学到了高通量筛选的标准化流程，比如如何设计平行实验减少误差，还有如何用统计方法判断结果显著性。工具上除了Python，还用了SciLab做分子动力学模拟，帮团队优化了3个候选物的构象，使后续合成成功率预估提高了15%。最大的收获是认识到药物研发不是光靠理论就行，很多细节比如洗涤次数、孵育时间，哪怕差1分钟，结果都可能完全不同。公司培训机制一般，入职时没系统教实验操作，都是靠观察同事。建议可以搞个新员工实操手册，把常用仪器的校准步骤写清楚。岗位匹配度上，我负责的数据分析部分偏理论，希望以后能有更多动手操作的机会。这段经历让我想更深入地做计算药物化学，但明白光靠模拟不行，还得结合实验，打算下学期多跟实验室师兄师姐交流。三、总结与体会这8周，从2023年7月到8月，在公司的经历让我对药品研发有了更实体的认识。实习初期，我对高通量筛选的流程不熟悉，处理2000多份数据时效率很低，常常要加班到晚上10点才能完成导师交代的任务。那时候觉得挺挫败，但慢慢跟着团队做项目，从数据整理到参与实验设计，感觉自己真的在帮团队推进项目，这种成就感是以前没过的。最大的收获是学会了如何把理论转化为实践。比如，之前学过分子对接，但真正用Schrodinger软件做虚拟筛选，并根据结果优化实验条件，才明白文献里的参数是怎么来的。我参与的那个激酶抑制剂项目，我们小组用了机器学习模型预测活性，准确率做到了85%，这个数据后来写进我的实习报告中。这段经历让我觉得，药物研发不是简单的重复实验，而是需要不断优化方法，甚至要结合计算和实验才能出结果。实习也让我看到了自己的不足。比如，刚开始做酶联免疫吸附实验时，因为对缓冲液pH值要求理解不清，好几次结果都作废了。后来我主动去查了文献，还请教了实验室的老师傅，才掌握好细节。这件事让我明白，做研发得有耐心，遇到问题不能钻牛角尖，得多想几种可能性。心态上，以前觉得实验出错了就是失败，现在反而把它当成优化过程的机会。对职业规划来说，这次经历坚定了我走计算药物化学的路。我发现自己挺喜欢用软件解决实际问题的感觉，虽然现在技能还浅，但接下来打算报考相关证书，多学点机器学习在药物设计中的应用。行业现在不是光靠实验就能行了，AI辅助设计、高通量筛选越来越重要，我希望能跟上这个趋势。这段实习让我真切感受到，从学生到职场人，责任感和抗压能力是必须学的课。虽然8周时间不长，但那些为了赶进度熬的夜，为了一个数据反复试的下午，都让我成长了不少。以后要是能有机会继续做这个方向，我希望能更深入地接触实验，把模拟和实际结合起来。四、致谢感谢公司给我这