iGEM机器大赛备考建议
1. 团队组建与分工优化
● 跨学科配置 ：至少覆盖 生物学 （实验设计）、 工程/计算机 （建模）、 人文 （人类实践）三类成员。
● 角色细化 ：
○ 实验组：主攻分子克隆、细胞培养；
○ 建模组：负责ODE方程、参数拟合；
○ 宣传组：制作Wiki、设计科普视频。
● 协作工具 ：使用Notion或Trello管理进度，每周召开复盘会议。
2. 知识体系快速搭建
● 必读教材 ：
○ 《合成生物学：原理与应用》（Alistair Elfick）——掌握基础理论；
○ 《Systems Biology: Simulation of Dynamic Network States》（Bernhard Palsson）——强化建模能力。
● 在线课程 ：MIT OpenCourseWare《合成生物学导论》（视频+课件）。
● 速成技巧 ：整理高频术语表（如BioBrick、CRISPRa），每日背诵10个专业词汇。
3. 实验技能专项突破
● 核心技术清单 ：
○ 质粒构建（Golden Gate组装、蓝白斑筛选）；
○ 蛋白表达（诱导条件优化、SDS-PAGE检测）；
○ 荧光定量（流式细胞仪/酶标仪使用）。
● 避坑指南 ：
○ 提前验证引物特异性（用NCBI Primer-BLAST）；
○ 设立阴性/阳性对照组，避免假阳性结果。
4. 数学建模实战训练
● 基础模型 ：
○ 基因表达动力学（用Michaelis-Menten方程）；
○ 代谢通量分析（FBA模型）。
● 工具推荐 ：
○ Python库 ：Tellurium（模拟生化反应）、COBRApy（代谢网络）；
○ 可视化软件 ：CellDesigner绘制基因回路。
● 案例学习 ：参考2019年ETH Zurich队的“振荡器模型”代码。
5. 类实践深度策划
● 伦理框架 ：参照iGEM安全规则（Safety Form 2.0），评估GMO环境释放风险。
● 社会调研 ：
○ 设计问卷（如公众对合成生物的接受度）；
○ 访谈领域专家（政策制定者、NGO代表）。
● 传播创新 ：制作互动科普工具（如AR演示质粒组装过程）。
6. 项目展示与答辩精修
● Wiki设计 ：
○ 模块化布局（Problem→Solution→Results）；
○ 嵌入可交互元素（3D蛋白结构展示）。
● 演讲训练 ：
○ 用“电梯演讲”公式（1分钟说清项目价值）；
○ 模拟评委提问（预设20个刁钻问题）。
7. 资源整合与时间管理
● 备赛时间轴 ：
○ 3-5月 ：选题调研、文献综述；
○ 6-8月 ：实验冲刺+建模验证；
○ 9-10月 ：Wiki制作、答辩排练。
● 关键资源 ：
○ iGEM官网历年金牌项目报告（2015-2023）；
○ Registry of Standard Biological Parts（常用基因元件库）。
iGEM机器大赛知识点
1. 合成生物学基础
（Synthetic Biology Fundamentals）
● 基因元件标准化 ：掌握BioBrick、Golden Gate等组装标准，理解启动子（如T7、pLac）、RBS（核糖体结合位点）、终止子的功能设计。
● 基因回路设计 ：逻辑门（AND/OR/NOT）、振荡器（Repressilator）、反馈调节（正/负反馈）的原理与应用案例（如大肠杆菌发光系统）。
● 常用生物工具 ：CRISPR-Cas9基因编辑、质粒载体（如pSB1C3）、报告基因（GFP/RFP）的使用场景。
2. 分子克隆与实验技术
（Molecular Cloning & Wet Lab）
● DNA操作技术 ：PCR扩增（引物设计、退火温度计算）、限制酶切（粘端/平端连接）、转化（热激/电转）与筛选（抗生素/蓝白斑）。
● 蛋白表达优化 ：宿主选择（E. coli vs 酵母）、诱导条件（IPTG浓度、温度）、SDS-PAGE检测表达量。
● 数据分析 ：凝胶电泳（条带大小判断）、荧光定量（酶标仪数据归一化）。
3. 数学建模与系统设计
（Mathematical Modeling）
● 动力学模型 ：用微分方程描述基因表达（如Michaelis-Menten方程、Hill函数），参数拟合（降解率、转录效率）。
● 代谢网络分析 ：COBRA工具包模拟代谢流（如葡萄糖消耗与产物合成关系）。
● 软件工具 ：CellDesigner绘制基因回路、Python库（Tellurium）进行动态模拟。
4. 人类实践与社会影响
（Human Practices）
● 伦理与安全 ：评估GMO环境风险，遵守iGEM安全规则（如实验室生物安全等级）。
● 公众科普 ：设计易懂的传播材料（动画、网站），解释项目价值（如微生物降解塑料）。
● 政策调研 ：研究目标国家/地区的合成生物学法规（如美国EPA对GMO的监管）。
5. 硬件与自动化
（Hardware & Automation）
● 微流体装置 ：设计芯片实验室（Lab-on-a-chip）用于细胞培养与检测。
● 自动化平台 ：使用Arduino或Python控制液体处理机器人（如Opentron）。
● 传感器集成 ：结合pH/OD600传感器实时监测发酵过程。
6. 跨学科整合
（Interdisciplinary Integration）
● 生物信息学 ：用BLAST比对基因序列，PyMOL预测蛋白结构。
● 材料科学 ：开发生物相容性材料（如细菌纤维素支架）。
● 人工智能 ：机器学习优化基因回路设计（如DeepMind应用于启动子预测）。
7. 项目展示与团队协作
（Presentation & Teamwork）
● Wiki页面 ：按iGEM标准展示实验记录、模型代码与参考文献（需HTML/CSS基础）。
● 答辩技巧 ：用“问题-解决方案-创新点”逻辑设计3分钟Elevator Pitch。
● 团队管理 ：协调湿实验、建模、宣传组进度，使用Trello/GitHub协作。
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