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ZH112358新虫 (小有名气)
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生物类研究生为什么是坑
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搜索生物，知乎和很多网页都说生物类是大坑，可是我想考生物类研究生，这就很纠结了，，，不知道过来人能不能说说，生物类研究生为啥坑，是文章难发，还是工作难找？？ 发自小木虫Android客户端 |
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soarshining
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生物太大，而且不像其他学科高中已经打了比较多的底子，到了大学就可以细分，加上生物的应用性并不是那么强，生物大学基本上是没有什么细分的，啥都学所以大学毕业基本其实啥都不会。而研究生毕业呢确实有一些专业性了，但是这种专业性放到其他学科就是本科毕业生的层次，甚至有些研究生毕业了其实也没啥“专业技能”。985大学呢条件好一些，本科还有点希望进实验室做做实验，但是顶多就是跑跑WB做做pcr摇摇大肠杆菌或者酵母，不是有钱的实验室连qpcr都不会给你机会尝试。这些已经烂大街了，不能靠它吃饭。 我觉得这其实就是整个培养方案不合理导致的，目前的培养体系是为科学家量身打造的，但是有几个人真想做这个。天天呆实验室根本接触不到现实，也不了解整个生命科学或者生物相关产业都干啥。走来走去比较成熟的就两条条路：要么做XX代表，发挥生物学啥都会一点的万金油特色；要么硕士到博士，做一个科研工作人员，有理想的努力走到PI甚至大牛，只想安安稳稳的就朝九晚五在研究所或者一些研发企业做重复性的劳动。剩下的路子其实很多，但只能走一步看一步，所以很多人都是选择前面两个。而这样的话，做代表吧看起来就是纯粹读文凭，越是好的学校越是觉得亏；后面一条路吧能走到比较舒服的挺少，基本就是养家糊口，可这样对比其他专业又觉得自己一个硕士或者博士和人家本科没啥区别，顿时心中只剩下一个“坑”字。 所以我个人的感触是，生物是一个非常需要提前进行职业规划的学科，你必须尽快确定你要走那个大方向，然后一点点缩小范围，抢先一步。按部就班按照大学的学科安排下来，其实你就是啥都不会的。如果读研才开始，你就只有多上网了解了解，然后早早定下职业目标才好，否则就是越读越废物。想做生物医药的目前就努力去做肿瘤、慢性病或者掌握抗体的表达纯化相关的工作，当前还是肿瘤、慢性病和抗体药物的天下。数学好，懂计算机又不讨厌统计学的，可以走生物信息或者说生物大数据的方向，既然本科是已经错过了，那就研究生阶段多吃点苦，其实这个行业也很难做，因为单纯的数据处理也快烂大街了，具有生物学意义的数据挖掘和分析又没有非常体系的培养模式，不同课题组差别大得很，看你能不能找到一个经验丰富的老板带你飞了。喜欢到处走走又不是很反感生态学的，走这个路子也挺好，这里面就特别重视导师，因为要说学术性相比较基础研究就差了不少，一根好大腿或者说招牌作用挺大，比较有意思的我了解的主要是环境保护相关的。食品和发酵相关的我不太清楚。 |
9楼2018-06-28 21:18:43
soarshining
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对了，补充一个：我个人觉得，市场化最核心的其实就是两个东西：商品和技术，所谓的产业化也好，创业也好，要么卖商品，要么卖技术，要么都卖，而最终其实卖的都是技术（technique）；而基础研究最核心的则是想法，但是也越来越注重技术，有想法却没实现或者没法证明其实就是多数大牛课题组和普通课题组的差别。所以一个人要能够体现价值，在没有好爹的情况下，最核心的是掌握核心技术。你有一个具有竞争价值的技术，你才能够体现个人价值。劳动者最主要出卖的也是技术，只有很少一撮人是想法，或者它们综合起来的创造力、管理能力等等。 生物学又是技术发展特别快的学科，各种试剂盒和仪器让隔了几年很多“专业技术”就变成随便一个非专业背景的人也能够胜任。说到底就是目前生物学真正非常核心的技术其实挺缺乏的，而相对应的对于资源的倚重就比较高了。对比一下码农，码农大多掌握了将想法变成产品核心技术，只是有些人的核心技术放到整个社会就沦为二流技术而已，但不论如何至少具备转化想法的能力。 生物是这样的一个学科，没有仪器设备，没有耗材你啥都干不了。很多大文章之所以能成为大文章，其实不是老板想法真的多厉害，一下子从众多线索中找出了某个关键，而是按照科学的研究逻辑和过程按部就班做下去的（这其实也才是科研最真实和最合理的方式），之所以他的工作牛就因为他们掌握了比较难的技术。举个简单的例子，某个蛋白或者某个信号通路在某某疾病中的作用，每一篇文章背后都有很多课题组在你争我抢勇夺第一，但是有些最终成了大文章，就是因为人家能够从分子到整体动物来个全套，各种敲初动物轮个遍，那个证明过程真的赏心悦目，严谨的没话说，而有些课题组就只能做做细胞系的si或者KO，在深入就做不下去了，所以最后只能变成别人文章里的参考文献。而这种关键的技术却越来越“工业化”，所以硕博们越来越边缘化，成为流水线工人。不仅基础研究，这放到生物医药的药物研发或者生物信息的数据挖掘也是一样。像我经常有时候逛木虫，很多生物学问题我想回答，进去却发现啥也不会，就因为我就属于流水线工人。我的工作越来越依靠试剂盒，或者干脆外包，所以我这样idea不行的就越来决像只是个操作员。我们做ELISA从来都是用millipore或者罗氏、abcam之类的试剂盒，有时候出问题除了再拆一个试剂盒重来一遍根本不懂得怎么分析错误，在我们眼里要么是样品坏了，要么是这一次实验不理想重做一次吧。这样对于基础研究当然是好的，让人把精力都放在最关键的研究思路上，可这样也让更多的人贬值，因为哪怕985或者中科院的博士，思路很厉害的其实也就那样，也不是人人如此，一大批原先“高大上”的工作现在就变成随便找个本科生只要心细脑子不笨就能够包干——换句话其实就是岗位、需求在萎缩。 |
10楼2018-06-28 22:00:59
ZH1123582楼2018-06-27 08:47:55
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7楼2018-06-28 13:52:38
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8楼2018-06-28 16:08:35