只有生化测定经验丰富，才能：（1）准备合格的样本，（2）选择合适的指标，（3）逐一建立每个指标的合适测定方法，（4）落实合格的测定用品，（5）进行规范、到位的测定操作，从而轻松、及时拿到可靠、真实和可用的生化测定数据，据此发表更多SCI论文，课题组得以优质结题，研究生得以顺利毕业，实现课题-论文的良性循环。

       相反，如果缺乏生化测定经验，轻则测定反复，浪费时间、费用和样本，不能优质结题和顺利毕业；重则测定失败，拿不到测定数据，不能按时结题和按时毕业；甚至拿到的是假测定数据，发表论文后被迫撤回，断送学术生涯或者学位被撤销。

       因此，做好生化测定，最关键的是生化测定经验。然而，生化测定经验的积累并非一蹴而就，它需要科研人员在实践中不断总结与反思。一个成熟的实验者往往会在每一次测定中记录细节——从样本离心转速的细微调整，到试剂批次差异对结果的潜在影响。这种"实验日志"式的积累，能帮助研究者建立个性化的知识库，在遇到类似问题时快速调用经验。

     值得注意的是，经验并非单纯重复操作形成的机械记忆，而是对原理的深度理解与灵活应用。例如，当标准曲线出现异常波动时，有经验者会系统排查分光光度计波长校准、移液器精度甚至实验室温湿度等因素，而非简单地重复实验。这种"诊断式思维"的养成，往往需要导师在初期阶段通过"手把手"教学传递技巧，更需要研究者主动参与学术交流，从同行案例中汲取间接经验。
              
    对于课题组而言，建立规范的"经验传承机制"尤为重要。可通过录制标准操作视频、编写常见问题手册等方式，将个体经验转化为团队资产。某高校实验室甚至采用"盲测考核"制度，要求新成员在不知样本分组的情况下独立完成测定，以此检验其排除主观干扰的能力。这种制度化训练能显著缩短经验积累周期，避免因人员流动导致的技术断层。

     在人工智能辅助实验的时代，经验的价值反而更加凸显。虽然自动化设备能标准化操作流程，但样本前处理中的凝血块识别、数据异常值的判断等仍需人类经验。正如一位资深研究员所说："机器提供数据，人赋予灵魂。"唯有将技术手段与经验智慧相结合，才能真正释放生化测定的科研价值。