生物醫(yī)學醫(yī)藥公司實習報告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家生物醫(yī)學醫(yī)藥公司擔任研發(fā)助理實習生。期間，我參與3個新藥篩選項目，通過高通量篩選技術(shù)，完成1200份化合物樣本的初步篩選，準確率達92%，為團隊節(jié)省約2周實驗時間。運用Python對實驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，構(gòu)建2個預測模型，相關(guān)系數(shù)R2分別達到0.87和0.79，支持后續(xù)靶點驗證。掌握SAS軟件進行數(shù)據(jù)清洗，提升原始數(shù)據(jù)可用性至85%。提煉出標準化化合物處理流程，可減少30%重復性操作。通過跨部門協(xié)作，參與撰寫3份實驗報告初稿，涵蓋數(shù)據(jù)可視化圖表50余張，為團隊提供決策依據(jù)。二、實習內(nèi)容及過程2023年7月1日到8月31日，我在一家生物醫(yī)學醫(yī)藥公司實習，崗位是研發(fā)助理。剛開始主要是熟悉公司實驗室的SOP流程，比如細胞培養(yǎng)、高通量篩選這些基礎(chǔ)操作。我跟著導師做了個項目，篩選一批新藥候選物，目標是針對某個靶點。我們用了基于微孔板的高通量篩選技術(shù)，處理了1200個化合物樣本，每天大概做80個板，持續(xù)3周。期間遇到個問題，部分樣本的信號太弱，假陽性率有點高。導師教我用ImageJ軟件做圖像分割，調(diào)整閾值參數(shù)，最后把準確率提到了92%，比最初低了將近10%。這讓我意識到數(shù)據(jù)分析軟件太重要了。8月中旬，我開始獨立負責實驗數(shù)據(jù)的整理。公司用的是LIMS系統(tǒng)，但原始數(shù)據(jù)格式五花八門，Excel導出來亂糟糟的。我花了1周時間，用Python寫了個腳本，自動匹配實驗編號，提取OD值和IC50數(shù)據(jù)，錯誤率控制在5%以內(nèi)。還用SAS做統(tǒng)計分析，生成熱圖和趨勢圖，幫團隊直觀看到哪些化合物有潛力。這活兒挺磨人的，但把數(shù)據(jù)可視化做漂亮了，領(lǐng)導挺滿意。最后參與寫了份報告，里面圖表就有50多張，雖然只是初稿，但把實驗邏輯理得清清楚楚。實習里最讓我頭疼的是跨部門溝通。研發(fā)部要數(shù)據(jù)快，但分析部這邊樣本要排隊，有時候得等2天。有次實驗節(jié)點趕得緊，我就直接聯(lián)系了實驗員，把流程簡化了，比如減少洗滌次數(shù)，結(jié)果還是保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量。但后來發(fā)現(xiàn)公司內(nèi)部關(guān)于實驗優(yōu)先級的規(guī)則不太明確，導致好幾次協(xié)調(diào)效率不高。我覺得要是能有個共享的看板，實時更新各環(huán)節(jié)進度，情況會好很多。這8周讓我明白，做研發(fā)不光要懂技術(shù)，還得會跟人打交道，會處理數(shù)據(jù)。之前覺得實驗就是按部就班，現(xiàn)在知道每個細節(jié)都可能影響結(jié)果。比如細胞狀態(tài)不好，數(shù)據(jù)就全白費。雖然現(xiàn)在對職業(yè)規(guī)劃還沒完全定調(diào)，但這次經(jīng)歷確實讓我更想往生物信息方向發(fā)展了，感覺未來得繼續(xù)學點統(tǒng)計和編程，不然跟不上的。三、總結(jié)與體會2023年8月31日，結(jié)束這8周實習時，感覺自己跟之前完全不一樣了。剛來時只會背SOP，現(xiàn)在能獨立跑一個完整的篩選項目流程。參與的那個項目里，我負責的1200份化合物樣本分析環(huán)節(jié)，最終報告里提到的有效候選物比例，比我最初預想的要高15%，這跟實習初期導師強調(diào)的“細節(jié)決定成敗”密不可分。記得第一次處理大量原始數(shù)據(jù)時，Excel直接卡死，跟IT部門磨了2天才解決，現(xiàn)在自己都會用Python寫自動化腳本了，算是把壓力變成了動力。這段經(jīng)歷讓我清楚，生物醫(yī)學研發(fā)不是單打獨斗。有次實驗設備突發(fā)故障，我趕緊聯(lián)系了設備部，一起排查了4小時才恢復，這讓我明白團隊協(xié)作有多重要。回看實習日志，從一開始手忙腳亂記錯實驗條件，到后來能主動優(yōu)化洗滌步驟提高效率（最終縮短了2天操作時間），這種成長挺驚喜的。雖然公司培訓體系還有待完善，比如新員工沒機會接觸核心項目的早期討論，但通過旁聽小組的靶點驗證會議，我學會了怎么從文獻里快速抓取關(guān)鍵信息，這對我下學期選課很有啟發(fā)。行業(yè)里現(xiàn)在流行AI輔助藥物設計，我在實習中接觸到的LIMS系統(tǒng)也整合了不少機器學習模塊。雖然只是輔助分析，但看到算法能從海量數(shù)據(jù)里挑出0.3%的潛在候選物，就覺得未來藥學研發(fā)一定會更依賴交叉學科能力。下學期我打算系統(tǒng)補齊R語言和統(tǒng)計學課程，爭取明年考個數(shù)據(jù)分析師的證書，畢竟現(xiàn)在投遞簡歷時，簡歷里寫的Python腳本比實習時長更吸引人。從學生到“準職場人”的感覺挺奇妙的，以前覺得實驗就是按指令操作，現(xiàn)在明白每個決策背后都可能影響幾年后的市場，這種責任感沉甸甸的。四、致謝在這家公司度過的8周實習時光，收獲很多。特別感謝我的實習導師，帶我熟悉了實際研發(fā)流程，在我處理數(shù)據(jù)遇到困難時，耐心指導我怎么用Python優(yōu)化分析腳本，那些關(guān)于統(tǒng)計模型的講解，我現(xiàn)在還記得。實驗室的同事們也給了我不少幫助，比如教我如何更高效地準備細胞培養(yǎng)基，還有那位負責儀器維護的師兄，幫我解決了好幾次設備小故障。雖然