#赴安徽微分基因科技有限公司暑期实践团队#
2018年7月20日
上午我们继续进行基因行业知识学习，首先由李河南老师给我们讲解了生物信息学的有关内容，生物信息学是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。生物信息学的主要研究内容为组学，如肿瘤基因组学、营养基因组学等。生物信息学的探究可以通过基因靶向治疗来解决一些临床问题，也可以做疾病预防检测如唐筛等。生物信息学也有很多自身需要解决的关键性问题:组装、对比、功能区预测、变异检测和数据质控，比如中国参与人类基因组测序所负责的1%测序是用短序列组装的方式再拼接，但这种方法速度慢所需要时间很长；生物信息学中需要将得到的大数据做可视化处理，在这其中所遇到的问题都是需要一步一步去解决的。
在介绍生物信息学之余，李老师也给我们分析了关于生物信息学学习和就业的问题，为生物专业的学生未来的打算提供了参考。生物信息学的研究包括很多方向，在选择方向之前需要大量的理论知识做基础，它对计算机的要求并不是很高，因为生物信息学虽然是交叉学科但还是为了研究生物内容，并且生物信息学的就业未来十年左右可能还是一个热门专业，就业前景应该不错。
在观摩学习之后，李老师就成员们提出的问题做出了一一回答，也指出了了现阶段生物信息学的局限性，李老师说科学有能解决的问题也肯定有解决不了的问题，如无创产检虽有90%以上的参考率，但检测不是诊断，谁也不能妄下定论；正是因为科学技术存在这样的局限性，大批的学者才能一复一日的投身到学术研究中去创新去前进，科技才会发展，社会才会进步。
下午我们跟随测序组专家周强老师观摩了建库实验室，测序组主要负责样品的接收、出库入库、提取及检测。和在学校实验室不同的是，微分基因实验室提取核酸所用的磁珠法核酸提取，具有传统DNA提取方法无法比拟的优势，能够实现自动化、大批量操作。和在学校做实验不同，微分基因实验室选择的实验方法可能更倾向于自动化和大批量的特点，而且在和专家交流的过程中了解到公司对于实验室人员的选择更喜欢实验技能熟练的，这样可以更快的适应工作岗位。
整个建库实验室参观下来，成员们心中都有很多疑问，从不同角度提出了问题，在回答成员们提出的问题的同时，周强老师也和我们分享了实际测序中存在的问题:基因测序时控制好上机量，基因测序中芯片存在测量上限，所以文库不能太多太密，否则产出量太差；同样也不能太稀。虽然仪器供应商会给出官方的数据，但是在实际应用中还是需要自己去摸索，去寻找最合适的上机量。通量高的仪器可以同时加很多个文库，保证其复杂性，达到更高的平衡性。为了保证每个样品在经过实验都能达到预期的效果，中间会设置一些质控环节。确保无误后才能进行下一步操作，以保证实验的准确性。
可能很多的实验操作对于我们来说有些复杂，但是我们在参观过程中感受到了实验室的秩序井然和严谨的学术氛围，也引发了我们多角度多样化的思考。
