未来想从事合成生物学的话，本科/研究生应该学些什么东西？
首先，我们得明白合成生物学到底是个啥。
简单来说，合成生物学就像是生物领域的“工程师”。我们不是简单地去理解生物是怎么运作的，而是要“设计”和“构建”新的生物系统，或者改造已有的生物系统，让它们能完成我们想要的功能。这就像给细胞写“代码”，让它们按照我们的指令去生产药物、制造材料、检测疾病，甚至是清洁环境。所以，这玩意儿涉及的学科那叫一个广！
本科阶段：打牢基础，广度优先
本科是打基础的阶段，关键在于建立扎实的科学素养，并且广泛涉猎相关领域。别急着一开始就钻到某个非常细的点里，先把“工具箱”装满，以后才好灵活运用。
核心必修课，这是“硬通货”：
生物学基础（毋庸置疑！）：
分子生物学/生物化学： 这是合成生物学的基石。你得明白DNA、RNA、蛋白质是怎么回事，它们是怎么复制、转录、翻译的，能量是怎么在细胞里传递的，各种代谢通路又是怎么一环套一环的。这就像你要写程序，得先懂编程语言和计算机硬件原理一样。酶的动力学、蛋白质的结构功能关系，这些都是要啃下来的硬骨头。
细胞生物学： 细胞是基本的生命单元，各种生命活动都在细胞里进行。理解细胞的结构（细胞器功能，细胞膜、细胞核等）、细胞的信号传导机制、细胞周期调控、物质运输等等，对于设计细胞里的“线路”至关重要。
遗传学： 基因是怎么传递的，如何调控生物性状？孟德尔遗传定律、基因组学、群体遗传学，这些都能帮助你理解生物体的遗传信息如何被编码和表达。
微生物学： 很多合成生物学应用都离不开微生物，比如大肠杆菌、酵母菌等。了解不同微生物的生理特性、代谢途径、基因组结构，以及它们在环境中的作用，会让你知道“选择什么工具”来完成任务。
化学，绝对不能忽视！
有机化学： 合成生物学经常需要设计和合成新的分子，比如小分子药物、生物催化剂等。有机化学的基本反应、官能团性质、立体化学知识，是你“炼丹”的基础。
物理化学： 理解化学反应的能量学、动力学，以及各种物理化学参数对生物分子行为的影响，能让你更精准地设计反应条件和优化生物系统。
数学与计算，现代科学的“语言”：
数学（微积分、线性代数、概率论与数理统计）： 合成生物学的数据分析、模型构建、算法设计都离不开数学。比如，你需要用微积分描述基因表达的动态变化，用线性代数处理基因网络的相互作用，用统计学分析实验数据和评估结果的可靠性。
计算机科学/编程基础（Python、MATLAB等）： 这是让你能“上手操作”的关键。你不仅要能处理海量的生物数据（如基因测序数据），还要学会用编程语言去模拟生物系统行为，设计和控制生物部件。现在很多生物信息学工具和平台都是基于编程的。
可以关注和选修的交叉学科：
生物化学工程/发酵工程： 如果你的学校有这些专业方向，一定要多接触。这让你了解如何将实验室里的“小把戏”放大到工业生产级别，如何设计发酵罐、优化培养基、控制发酵过程。
生物信息学： 随着基因测序成本的下降，我们能获得海量的基因组、转录组、蛋白质组数据。生物信息学就是用计算的方法来分析这些数据，从中找出有用的信息。理解常用的生物信息学数据库、比对工具、序列分析方法，会让你事半功倍。
工程学入门（可选）： 比如电路原理、控制理论的初步概念。虽然本科不必深入，但这些概念有助于你理解合成生物学中的“生物部件”（如启动子、蛋白质）如何像电子元件一样被组合和控制。
本科期间的“软实力”和实践：
多参与科研项目： 这是最重要的！找你感兴趣的老师，实验室，积极争取参与他们的科研项目。无论是做实验、处理数据还是文献调研，都能让你真正理解科学研究是怎么回事。多尝试不同方向的课题，找到自己真正喜欢的研究领域。
阅读文献，培养科研思维： 别只埋头做实验。多读顶尖期刊（如Nature Biotechnology, Cell, Science, PNAS, Nature Methods等）上与合成生物学相关的论文，了解最新的研究进展和方法。学习作者是如何提出问题、设计实验、分析结果和解释结论的。
参加学术会议/讲座： 听听不同领域的大牛们在说什么，开阔眼界，认识志同道合的朋友。
学习英语： 合成生物学领域的最新信息和最前沿的研究成果，绝大多数都是用英文发表的。流畅阅读和撰写英文文献是必备技能。
研究生阶段：专业化深耕，成为“专才”
研究生阶段的目标是在某个具体的合成生物学方向上进行深入研究，培养解决复杂问题的能力，并最终产出原创性的科研成果。这个时候，你需要更加明确自己的研究兴趣。
核心研究方向与技能，选择一个或多个方向深入：
基因回路与系统设计：
学习重点： 设计和构建复杂的基因调控网络，让细胞能执行更高级的功能（如逻辑门、振荡器、传感器等）。这需要深入理解基因调控元件（启动子、增强子、基因编码区、终止子等）的功能和特性，以及如何将它们像搭积木一样组合起来。
进阶技能： 计算建模与仿真（使用如MATLAB/Simulink, Python with SciPy, COPASI等工具模拟基因回路行为）、系统生物学理论、数学建模。
蛋白质工程与酶设计：
学习重点： 设计和改造蛋白质，使其具有新的催化活性、结合能力或稳定性。这可能涉及到定向进化、理性设计、机器学习辅助蛋白质设计等方法。
进阶技能： 结构生物学（X射线晶体学、核磁共振、冷冻电镜等）、蛋白质动力学模拟、计算蛋白质设计软件（如Rosetta, AlphaFold等）。
代谢工程与生物制造：
学习重点： 改造微生物的代谢通路，使其高效地生产有价值的化学品、药物、燃料或材料。这需要理解复杂的代谢网络、调控机制，以及如何进行基因组编辑和代谢流分析。
进阶技能： 同位素示踪技术、代谢流分析（MFA）、通量平衡分析（FBA）、CRISPR/Cas9等基因编辑技术、高通量筛选技术。
基因组工程与基因合成：
学习重点： 设计、合成和组装完整的基因组，或者改造大型基因组区域，实现对生物体的根本性“重编程”。
进阶技能： DNA合成与组装技术、基因组编辑（CRISPR等）、染色体工程、自动化生物合成平台。
细胞与组织工程：
学习重点： 设计和构建具有特定功能的细胞，甚至组织和器官。这可能涉及到干细胞技术、生物材料、组织工程支架、3D生物打印等。
进阶技能： 细胞培养技术、干细胞生物学、生物材料科学、3D打印技术、组织工程方法。
生物传感器与诊断：
学习重点： 利用生物分子或细胞作为探针，设计能够检测特定物质（如病原体、污染物、代谢物）的生物传感器。
进阶技能： 生物物理学原理、电化学、光学传感技术、微流控技术。
研究生阶段的研究方法和训练：
深入掌握实验技术： PCR、qPCR、Western Blot、ELISA、流式细胞术、显微成像（荧光显微镜、共聚焦显微镜）、高通量测序（NGS）、基因编辑技术（CRISPR/Cas9等）、显微注射/电穿孔等。
数据分析与统计能力： 能够熟练使用统计学软件（如R语言、SPSS）进行数据分析，理解实验设计的统计学原理，能够评估实验结果的显著性。
编程与计算能力： 掌握至少一种主流的生物信息学或科学计算语言（如Python, R），能够编写脚本处理数据、进行模拟或使用高级分析工具。
批判性思维与问题解决： 在研究过程中，不断质疑、分析和解决遇到的问题。从失败中学习，并找到前进的路径。
沟通与协作能力： 能够清晰地向同行、非专业人士甚至普通大众解释你的研究。与导师、实验室成员以及其他合作者有效沟通协作。
项目管理能力： 合理规划研究进度，管理实验试剂和设备，控制项目成本。
撰写和发表论文的能力： 能够清晰、逻辑严谨地撰写研究论文，并在国际学术期刊上发表。
总结一下，未来想在合成生物学领域有所作为，你的学习路径应该是这样的：
本科： 广度是关键，打牢分子生物学、生物化学、有机化学、基础数学和计算机编程的基础。多参加实验项目，培养科研兴趣和基本科研素养。
研究生： 深度是核心，选择一个或几个合成生物学细分方向（基因回路、蛋白质工程、代谢工程等）深入研究。精进实验技术、计算能力和数据分析能力，最终目标是做出原创性的研究成果，并能发表高质量的学术论文。
这个领域发展非常快，新技术层出不穷，所以保持好奇心和持续学习的心态至关重要。最重要的是，找到你真正热爱并愿意投入时间和精力去钻研的方向，这样才能在这个充满创造力的领域里走得更远！祝你一切顺利！
网友意见
谢 @Frost等403人 @李翛然 邀。
我觉得首先要关注的一个是演讲和沟通的技巧。尤其在合成生物学这种交叉学科尤为重要。
怎么见人说人话，见AI说code。
怎么高效地传递信息，把一件事情说清楚明白，让所有听众最大程度地了解你的成果。
好的演讲者，好的沟通者，就是能够点石成金，变腐朽为神奇。
现代社会的科研的基石，期刊发表也好，大小会议也好，都在于学术交流。你在自己实验室里鼓捣的东西，再美妙，只要没有被同行认识到，对于科学发展就是没有任何意义的。
甚至有时候，适度的“包装”也是必要的，每个人都应该为让自己的成果尽可能多地传播而奋斗。
这个展开说就太长了，我自己也不能说就有多高的水平。我只有一个建议，就是多去做报告，多说多练，小到组会，大到学术会议展示，不要放过机会锻炼自己。
下面说说关于做科研的，我分两方面谈吧，一个是知识，一个能力。没有知识，巧妇难为无米炊；没有能力，空有宝山不自知。
能力：
Level 1: 检索和快速阅读。合成生物学以现在的发展水平来谈，还是启发式的科研，在前人的实验和发现基础上添砖加瓦。完全靠first principle的工作也不是没有，但是屈指可数。这就意味着你能够支配的资源、使用的方法，几乎完全取决于你能搜索到多少资料。
Level 2: 自学。这个不是指读paper，而是在有需要的时候，能够啃下一个之前自己完全不了解的小领域的一系列文章的能力。
Level 3: 学科交叉。领域A的成果和领域B的成果，组合在一起，带来全新的视野和方法论。合成生物学就是这么诞生的，这20年来的发展，也是在不断地吸收传统的数理化生的方法、概念和人才，杂糅前进的。
Level 4：洞见和逻辑。能从不同的表象中发现相同的内在规律，能从相同的逻辑链条发散出不同的联系与应用，那么配合学科交叉的能力，你会发现只有好idea做不完的时候，根本不会才思枯竭。
Level 5：审美。什么是重要的，什么是当下急需的，什么是容易实现的，为什么一个工作比另一个工作更好。吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已。
知识：
Level 1：实验技术，实验安全，基础的分子生物学、遗传学、微生物和合成生物学设计原理
这个是最基本的，学生的首要任务就是搬砖，最低要求是能看懂的protocol，做得出实验。比较高的要求，是能设计要构建的系统，设计对应的实验protocol。
Level 2：简单的物理学和化学
分析化学、有机化学、反应动力学是必要的。不要催化的什么反应都搞不清楚，化学反应模型列出来都看不懂，就很尴尬了。
物理在一般通识的大学物理的水平上，统计力学可以再深入了解一下。
Level 3: 数学建模，数据分析，计算机语言
合成生物学区别于传统方法的特征之一，就是存在模型指导的理性设计。合成生物学一般涉及的建模还是比较简单的，一般学校物理系本科2年级学过的数学知识就基本够用了，大概列一下，就是多元微积分、线性代数、ODE、PDE、稳定性分析、随机过程。
在实验设计之前，就要考虑数据分析的问题。这就需要有基础的统计学和数理统计。之后根据你喜好的方向不同，可能需要图像处理、生物信息、网络分析等等知识。
所以，学一到两门计算机语言，用来建模和数据分析，也是必须的。
Level 4：广而深的生物学，以及背后的数学、物理、化学、进化原理
现在合成生物学的发展情况来看，遗传学、分子生物学、细胞生物学、生化、动植物生理学、天然化合物、进化、生态，都有涉及到。
我之前写了一个回答有关生物学的，有什么专业的难度是被严重低估的？
这么多学科，全都学得好也是不太现实的。尤其交叉学科人均外行，都犯过或多或少、或大或小的错误，发表在CNS和知乎上。更何况以我上大学以来接触的人来看，绝大多数人的生物学都是学的都是个Snapchat，考后即焚。
所以Level 4也可以说是地狱模式的要求，你出错了也不丢人。对于绝大多数人来讲，我觉得不要把这个事情当做你最开始的目标，而是把前3个Level做做好。毕竟绝大多数的工作，还轮不到拼各自的生物学底蕴的程度。
当然如果真的有条件的话，我还是建议把生物学的内容打得扎实牢靠一些，和数学、物理、化学结合着去学。其实学起来其实也没有那么困难，门槛不高，主要靠细水长流地去磨。一开始你就找几本写的不错的教材，天天当小说反复看就行了。很多东西其实都是熏出来的。
理想的情景下，要能把一个个知识点以“功能-结构-进化”的方式重构成知识网络，谈到自己了解的现象，都能解释前因后果，甚至能够灵光一现，信手拈来一个看起来似乎八竿子打不着但实际上内在相关的知识点。
Level 5：一门专精，其他所有的数学、自然科学和工程学的前沿进展都懂一点
合成生物学归根到底，还是一个工具。做科研开始可以搞点三板斧，但是如果有点追求，还是应该向“飞花摘叶皆可伤人，草木竹石均可为剑”而努力。
以下为比较必要的：
- 大脑和智力的使用
- 信息检索、文献阅读
- 科研伦理
- 生物安全
- 基本的分子克隆技术
- 非常基础的细胞生物学
- 非常基础的生物化学
- 非常基础的微生物学
- 基础的遗传学、生态学，主要是「选择压力」的概念
- 计算生物学（建模什么的）
- 简单的生物统计和作图
以下为锦上添花的：
- 「修电脑」时使用的工程学思维
- 模拟电路+数字电路
- 生物信息
- 高阶一点的统计（机器学习等）
- 自动化
- 发酵工程
- 信号与系统
- 热力学
- 混沌
- 审美
以下为高山仰止的：
- 把一切传统领域包装为「合成生物学」的能力
- 鸡汤学（面对外行时）
- 反鸡汤学、劝退学（面对传统生化环材从业者）
- 市场调研、市场教育、市场创造、市场编造
- 乙醇和乙醛代谢能力（无法后天训练）
- 画饼、ppt制作、演讲
- PR，尤其是面对要义务教育需要回炉的公众的PR
- 游说政客或者成为政客
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