我在分子生物学实验室工作， 每次讲这个都能体会老年人教导年轻人人生经验时候的心情。眼看着年轻人要重蹈覆辙，可就是不听老夫用血泪换来的人生经验，也罢，年轻人是有资本走弯路的。 下面讲讲本人总结的分子生物学实验五个原则。
原则一：先读Protocol。
专业术语叫做RTFM：Read The Fucking Manual。
商业化的试剂都有成熟的Protocol，在第一次使用之前，先把自己脑子里关于这个产品的知识全扔掉，认真读一次Protocol，注意我说的是认真读，一字一字读。按照Protocol说的做，不要相信自己过往的经验。
原则二：设置尽量多和全面的对照组。
没有对照的实验不能得到结论，做了没有意义。尤其是出错的时候，如果没有对照组，是不可能找到原因的，因为变量太多了，关于这一点，后面会详细讲讲。
原则三：试剂别公用。
不要和别人公用试剂，而是分装成小份分给每个人，分给自己的就不要让别人用，分给别人的自己就不要用。尤其是在人多拥挤的实验室。
另外只有自己用的试剂也分装成小份用。
原则四：买贵的东西，省着用。
比买便宜的东西随便用要更省钱。其实省钱倒是次要的，关键是便宜的东西有隐患。
很多试剂的成本之所以便宜，是因为缺少了生产过程的质量控制（QC）环节，导致不同批次产品之间性能的不稳定性，从而导致实验结果的不稳定性。实验结果的不稳定对于辛辛苦苦做实验想发文章的研究生来说是灾难性的。
原则五：在整个流程中设置关键的检查点，检查点没有通过之前不要进行后续的实验。
除非你对通过这个检查点非常有信心，否则不要着急。这种赶进度经常会让实验更慢。
讲完了五个原则， 讲讲这背后的逻辑。
其实本质上就是因为分子生物学的实验（也包括很多生物学实验）要操作的对象是不可见的，一步操作的结果并不能直接看到，而生物实验又往往存在非常多的变量。如果不注意一些原则的话，出了问题永远找不到原因。
所以所有的原则都是尽量减少变量，才能避免失败，使得到的结果具有说服力。
生物学是个实验学科，Protocol其实就是前人总结的经验，按照这样的经验做，就能保证实验方法没有问题，也就减少了很多可能出现的变量（不确定因素），是为原则一。
原则二是为了在出现问题的时候缩小Debug的范围，从而减少变量。
原则三是避免别人的操作产生的变量，这种变量永远没法控制。
原则四避免了无良商家引入的变量，减小了批次不稳定性。
原则五是为了避免可能的变量积累导致的失败。
类比一下做生物实验和写程序。
程序写完之后通常也不是一次通过的，经常会有Debug的过程。好在Debug的过程中会告诉程序员哪些地方有问题，一共有多少个。并且程序运行一遍的时间通常很短。
对于生物学实验来说，也需要经历Debug的过程。但是和程序Debug相比就太痛苦了。
首先实验操作的对象经常是无法看到的，只能通过间接的方法检测到，而且实验出Bug了永远不会有什么Debug程序告诉你哪些地方有问题，一共有多少个。出了问题只能自己试。其次实验周期通常比较长，分子实验还算好的，3-5天就差不多了，有很多实验周期是以年计的。
这时候，尽量减少各种奇葩的因素引入的变量就至关重要了。
