1. 设计不当的实验设计：

- 问题：实验设计缺乏针对性，无法回答问题或目标过于庞大。

- 解决方案：明确实验目的，细化实验步骤，设计可达成的目标。

2. 基因选择和序列问题：

- 问题：目标基因选择不当，或序列含有不利于实验的限制酶位点、稳定性问题等。

- 解决方案：选择合适的基因，验证序列的特异性和稳定性。

3. 引物设计问题：

- 问题：引物特异性差、退火温度不合适。

- 解决方案：使用软件辅助设计引物并进行验证测试。

4. 载体构建问题：

- 问题：载体不稳定、酶切位点不匹配、插入序列方向错误。

- 解决方案：选择稳定、合适的载体，进行酶切验证和序列方向确认。

5. 转化与转染效率低：

- 问题：目标细胞对载体的接受性差、转染试剂或方法不当。

- 解决方案：优化转化/转染条件，选择合适的转染试剂和方法。

6. 蛋白表达问题：

- 问题：目标蛋白在宿主细胞中表达量低、翻译后修饰问题。

- 解决方案：优化表达条件、使用诱导表达系统或优化启动子。

7. RNA提取与纯度问题：

- 问题：提取的RNA质量低、含有DNA或蛋白质污染。

- 解决方案：改进提取流程、使用高纯度试剂和专用提取试剂盒。

8. RT-PCR实验问题：

- 问题：扩增产物非特异性、引物二聚体、效率低。

- 解决方案：优化反应体系、验证引物特异性、增加循环次数。

9. 质粒提取和纯度问题：

- 问题：提取的质粒含盐分、RNA、DNA酶等污染。

- 解决方案：增加纯化步骤、使用高质量的纯化试剂盒。

10. 酶切分析问题：

- 问题：酶切效率低、酶切产物降解。

- 解决方案：优化酶切反应条件、使用新鲜活性高的酶。

11. 基因编辑效率低：

- 问题：CRISPR/Cas9等基因编辑工具的编辑效率低、脱靶效应。

- 解决方案：优化编辑元件的浓度和孵育时间、选择高效的编辑系统。

12. 生物信息分析复杂度：

- 问题：高通量测序(如RNA-seq)数据量大、分析复杂。

- 解决方案：采用生物信息学工具进行数据分析和结果解释。

13. 实验结果重复性差：

- 问题：实验条件不稳定、操作者差异。

- 解决方案：标准化实验操作流程、严格记录操作步骤和条件。