科研|实验室学科，我参与线上科研( 三 )
第四 ， 撰写有关相关主题的评论很困难 。 很难开始 ， 尤其是我对该主题不熟悉 。 当我阅读更多论文时 ， 我逐渐发现了不同论文和不同部分提出的共同点 。 我应该做的是试图总结相同点和不同点 。 另一个问题是解释相似性和差异性 ， 因为大多数论文只关注自己的研究 。 真的很难解释有关TCA周期的不同测试结果 。 许多研究人员只是提到了其他人的相似测试结果 ， 但没有解释为什么它们得到的结果与其他人不同 ， 因此我不得不寻找相关研究 。 在某些情况下 ， 我需要提出我的个人推测 。 最后 ， 我完成了论文 ， 感觉到了成就感 。 在本文中 ， 我提出了自己的观点和见解 ， 例如有前途的研究方向以及人们如何利用这些研究来治疗高脂饮食的不良影响 。 最重要的是 ， 我获得了相关的经验 ， 可以为以后的学习提供很多帮助 。
科研报告（节选）
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【科研|实验室学科，我参与线上科研】
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推荐信（节选）
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Our research aimed to study the influences of high fat and high sugar diet on the myocardial organic acids in mice, which belonged to the field of biochemistry. Facing a field unfamiliar to him, Mr. Li showed great interest and learned proactively from a wide range of literatures. He also made utmost efforts to optimize his experimental methods and often resorted to me for constructive feedback. I remember that at the very beginning, he made a mistake in choosing the optimal sampling method. To equip himself with a solid grasp of different methods, he established a table detailing the pros and cons of related sampling techniques for comparison. I much appreciated his dedication as well as good habit in summarizing, which I believe will continue to benefit him in future study and research.
李先生的研究态度扎实扎实 。 我们的研究旨在研究高脂高糖饮食对小鼠心肌有机酸的影响 ， 属于生物化学领域 。 面对一个陌生的领域 ， 李先生表现出极大的兴趣 ， 并从各种各样的文献中积极学习 。 他还竭尽全力优化他的实验方法 ， 并经常求助于我以提供建设性反馈 。 我记得起初 ， 他在选择最佳采样方法时犯了一个错误 。 为了使自己对不同的方法有扎实的掌握 ， 他建立了一张表格 ， 详细列出了相关采样技术的优缺点进行比较 。 我非常感谢他的奉献精神以及良好的总结习惯 ， 我相信这将继续使他在未来的研究和研究中受益 。
Mr. Li also did a great job in testing and proving the hypothesis he made through meticulous experiments, and showed all the essentials as a qualified scientific researcher. First, he was able to plan and carry out the entire process of a complete experiment in an orderly fashion, from dealing with samples, choosing appropriate variables, to designing experiments in detail. Besides, on the basis of extensive literature reading, Mr. Li brought about an original hypothesis that high-fat, high-sugar diet may decrease myocardial organic acids in mice by depressing metabolic enzymes in their bodies. He demonstrated academic rigor and strong problem-solving skills in analyzing the experimental data and testing his hypothesis. With outstanding learning abilities, he also mastered different data processing methods quickly during the data analyzing phase.
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