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湿实验最新娱乐体验_湿实验和干实验的区别(2024年11月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-30

湿实验

换实验室是我人生中最明智的决定我经历过两次换实验室的经历，每次都是我人生中的重大转折点。第一次是在读博期间。当时，我从一个湿实验室转到了一个干湿结合的实验室。经过一番自我评估，我发现自己可能更适合生物信息学。于是，我下定决心转行。这个过程并不顺利，我一边自学生物信息学，一边寻找愿意接收我的导师。直到快到博士三年级，我才最终成功转行，彻底摆脱了养细胞和做分子的噩梦。第二次换实验室是在博后阶段。我的第一个博后offer来自一个纯干的实验室，研究方向虽然是我喜欢的，但实验室环境并不理想。尽管平时不需要去实验室，但老板通过屏幕也能对我造成很大的压力。于是，我果断决定换组。年初，我搬到了sd，导师非常友好，实验室环境也非常支持我的工作，整个人的状态都得到了极大的改善。生活中，很多时候需要的是勇气。希望大家都能做出适合自己的选择，生活愉快！

11/26，Cradle Bio公司周二宣布完成7300万美元的B轮融资。这家欧洲生物科技初创企业利用生成式人工智能（genAI）技术提升蛋白质工程的速度和成本效益，此次融资将用于增强其湿实验室数据能力、扩充团队并扩大平台规模，以服务更多治疗和诊断领域的公司。此次融资由IVP领投，Index Ventures和Kindred Capital参与，使该公司的总融资额达到1亿美元。 Cradle Bio成立于2021年，致力于通过AI技术克服传统蛋白质开发方式的缺陷——这些传统方法通常耗时长、成本高且容易出错。蛋白质开发对包括治疗和诊断研发在内的多个行业至关重要。Cradle的平台允许研究人员利用genAI设计蛋白质序列，将项目完成速度提升至传统方法的1.2倍至12倍，并降低多达90%的成本。该公司已与诺和诺德（Novo Nordisk）、强生（Johnson & Johnson）和Grifols等制药行业知名企业合作。 “B轮融资的一部分将用于扩建Cradle的湿实验室，以生成更多的数据集，这些数据将用于训练Cradle的模型，以应对日益增长的挑战和多样化的需求，”IVP合伙人Alex Lim表示。他补充道，公司还将扩大工程团队规模，以“进一步提升Cradle的机器学习能力，从而更好地应对各种任务，并处理更复杂的蛋白质。”网页链接

生物与医药专业秋招心得分享 𐟍‚ 大家好，我是某末流985生物专业的硕士，最近刚经历完秋招，有些感悟想和大家分享一下。欢迎批评指正，别打我哦𐟘… 转行不易首先，转行真的是难如登天啊！即使你有相关的实习经历，也很难找到机会。科班出身的人太多了，能主动找上你的转行机会往往都是坑。所以，大家还是要珍惜自己的专业背景啊！临床医学的魅力临床医学专业的含金量真的是吊打一切，特别是在生物医药公司。不管是从注册、医学准入、生产研发到市场、CRA，医学生都是公司的心头好。尤其是那些背景好看、有科研经历和实验室技能的医学生，简直就是公司的第一选择。医学相比其他自然科学，真的是万金油，不当医生也能在其他领域发光发热（当然，和工科比还是有点差距）。专业选择多样不管你是学生物、药学、基础医学还是公卫流行病，在生物医药的赛道上，大家都在同一条起跑线上争夺那些少的可怜的就业机会。秋招的时候，我遇到很多不同专业的同学，感觉大家都在做类似的工作，所以就业选择也差不多。生物信息学的尴尬感觉硕士阶段的生物信息学就业不如传统做湿实验的生物就业。在秋招的几百家企业中，要生物信息学岗位的明显比实验岗少很多。可能是我接受的信息渠道比较狭窄吧。大厂的高要求大厂的研发岗位学历和成果要求都高得吓人，基本上是中流985博士起步，还得有两篇一区top。有师兄在某top5公司工作，他说他们研发部门人手一两篇小子刊。而且研究方向必须做得很深很精，不是涉猎过就行的。性别偏好生产岗位偏爱男生，其他岗位暂时没感受到性别偏好，肯定比工科类的性别偏好轻很多。以上就是我的秋招所见所感，欢迎大家批评指正，别打我谢谢谢谢𐟙

24Fall申博攻略！遗传流行病学大家好，我是一名正在准备24Fall北美PhD申请的学生，主要方向是遗传相关的流行病学。顺便也会申请生物信息学和生物统计学。 𐟓Š 我的背景：本科：Emory University，GPA 3.9，主修生物学硕士：Johns Hopkins University，GPA 4.0，ScM in Epidemiology GRE：329（数学）+4（写作） 𐟔젧瑧 ”/实习经历：三段湿实验室科研/实习经历一段统计遗传学的干实验室研究 𐟓‹ 发表论文：一篇四作论文在投一篇一作论文目标年底投出 𐟒Œ 推荐信：一封硕士导师/老板强推两封Johns Hopkins University教授推荐我的优势在于GPA和丰富的科研/实习经历，但目前还没有发表的论文，推荐信的强度也未知。希望各位前辈能给我一些建议，非常感谢！

干湿结合：生物信息学的必经之路 𐟓š 在生物信息学的研究中，我们经常会听到“纯生信”和“非纯生信”这两个术语。那么，这两种方法到底有什么区别呢？什么是“纯生信”？ “纯生信”研究完全依赖于计算机分析和处理生物数据，不涉及实验室实验或样本采集。也就是说，所有的研究都是在计算机上完成的，没有实验室的操作。这种方法的优点在于速度快、效率高，适合于大规模的基因组学、蛋白质相互作用网络、转录组数据分析等研究。什么是“非纯生信”？ “非纯生信”则结合了生物信息学分析和实验验证。除了数据分析，还需要进行实验设计、数据采集、实验室操作等步骤。这种方法更注重实验验证，适合于基因功能验证、蛋白质结构、药物靶点等研究。干实验（Dry Lab）和湿实验（Wet Lab）的区别干实验：指的是在计算机和信息技术环境中进行的实验，主要涉及数据分析和计算模拟。干实验不需要使用实验室的物理设备和试剂，主要通过计算机程序和算法处理和分析生物数据。例如，基因组序列分析、转录组分析、蛋白质结构预测和分子模拟等。湿实验：指的是在物理实验室中进行的实验，涉及生物样本、试剂和实验设备。湿实验需要实际操作和实验技术来获取数据。例如，PCR、qPCR、Western blot、Southern blot等。干湿结合：更容易上岸在实际发文中，干湿结合的方法往往更容易成功。虽然纯生信的研究难度较高，但通过结合实验室验证，可以大大提高成功率。例如，一篇7+分的纯生信肾癌文章，其难度可想而知。对于新手来说，还是建议从干湿结合开始，这样更容易低分上岸！ 𐟚€ 总之，干湿结合是生物信息学研究中的一种重要策略，既保证了研究的准确性，又提高了研究的效率。希望这篇文章能帮助你更好地理解干湿结合的重要性！

生物科学与生物信息学哪个好生物信息学，听起来是不是有点高大上？别担心，今天我会带你快速入门这个领域！𐟌Ÿ 随着人类基因组计划的启动，生物信息学应运而生，肩负着解读海量生物数据的重任。二代测序、单细胞测序技术的飞速发展，更是让数据量呈指数级增长。在这个时代，对生物信息学的依赖日益增加，而传统的湿实验实验室也在逐渐减少。数据公开化的趋势，让生物信息学成为快速出成果、发表论文的利器。对于资源有限的科研工作者来说，这无疑是最佳选择。但是，面对基础薄弱和海量的学习资料，很多小伙伴会感到迷茫。别怕，今天我将结合自己的经验，从基础知识、编程语言到快速入门的诀窍，一一分享给大家，希望能为你的科研之路提供一些启发和帮助！

源宏DH-838D：冷库酒窖神器 𐟌᯸ 杭州源宏智能设备推出的DH-838D除湿机，专为冷库、酒窖、仓库、停车场和图书馆设计，提供强大的防潮去湿功能。这款除湿机每天可处理38升湿气，适用于面积30-45平方米的空间。 𐟏 无论是客厅、别墅、酒窖、地下车库还是商铺，DH-838D都能有效去除湿气，保持环境干燥舒适。其管道除湿机版本更是为实验室、冷库、酒窖等特殊场所提供了更专业的除湿解决方案。 𐟔砩€‰择源宏智能的DH-838D除湿机，就是选择了专业的除湿技术和可靠的质量。让您的冷库、酒窖等场所远离潮湿，保持干燥和安全。

以前不喜欢做湿实验就像炒菜现在发现跑ml实验确实也像炒菜试不同的recipe

【微软推出AI分子动力学模拟系统AI2BMD】微软研究院推出基于人工智能的从头算生物分子动力学系统（AI2BMD）。这一系统旨在利用先进的人工智能技术突破传统方法在处理复杂生物分子时遇到的限制。AI2BMD巧妙地融合了蛋白质片段化技术与机器学习力场，从而实现了对大规模生物分子体系的高效准确模拟。此方法不仅确保了模拟的化学精度，还大幅减少了计算资源的需求，开启了对生物分子进行长时间、高精度模拟的新篇章。这项研究成果有望作为湿实验室研究的有力补充，为深入理解生物分子的动态行为及促进生物医学领域的进步提供新的途径。

生物信息学：转行的最佳选择还是陷阱？ 𐟚豰月23日更新：没想到这么多人关注，本来是深夜emo的时候随便写写𐟥𒣀‚以下内容都是个人在秋招过程中的一些体会，纯主观，不对任何选择负责！可能存在个人信息疏漏或者我的能力不足，理解当下的就业市场。如果我说了很幼稚的话，那就当博大家一笑吧。 𐟚褻夸‹内容总结：如果你想继续留在学术界，请忽略以下所有话；如果你想转换赛道，也仅供参考，只是我对2025年秋招生物对口/转行的一点思考。 1️⃣生物信息学的思考：在编程和AI大行其道的背景下，没有能力手撕代码的调包生信真的处于劣势。求变有两条路：深入挖掘生物信号的统计规律，走数据分析路线；或者拼算法，搞点热门的方向，比如深度学习、NLP和AI医疗。 2️⃣组学分析市场需求：蛋白组＞代谢组＞转录组≈单细胞＞＞＞基因组（在sc-seq单价持续下降的情况下，单细胞也会渐渐向基因组靠拢）。 3️⃣基础湿实验的建议：不到万不得已不建议回到基础湿实验发展，非要做那就：肿瘤＞蛋白＞干细胞＞其他任何，尽量向生物制药/生化靠拢，还有机会去做试剂研发。 4️⃣亟待探索：生物医学工程-随着IVD的崛起，BME今年秋招情况看起来比生物医学要好（人家本来就是电子信息自动化的，你生物能比吗•ᴗ•𐟒篼‰。但是存在交叉多内容杂难转行，同时行业寡头出现，尤其是医学图像处理方向真是卷成麻花。行业学科壁垒对于生物基础的学生来说比较高，感觉适合传统工科转行。

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