Computergestützte Biologie: Eine interdisziplinäre, integrative Wissenschaft

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For many years, Biologie, in allgemein, was a discipline considered to be similar to library sciences, due to the practice of collecting specimens and samples and cataloging them. (I made a herbarium  for my high school project.) However, since the 1970s, the advancements in molecular biology and in allied Bereiche of biological research, has made Biology diversified. It is no longer a library science. Also, the need for interdisciplinary research has become more prominent. This is evident,specifically in Computational Biology and Bioinformatik, with scientists from diverse background expertise, working on a common problem. In the current scenario, with the advent of newer technologies and techniques, interdisciplinary and integrative scientific research skills are in high demand.

Computergestützte Biologie und Bioinformatik ist einer der Bereiche, in denen Wissenschaftler mit unterschiedlichem Hintergrundwissen spektakuläre Ergebnisse erzielen können.. Das folgende Zitat fasst die Vorteile der interdisziplinären und integrativen Forschung treffend zusammen.

Eines der faszinierendsten Themen, auf die wir gestoßen sind, sind die bemerkenswert unterschiedlichen Denkweisen, die Biologen und Informatiker typischerweise kennzeichnen. The biologist gathers knowledge, will often describe his or her work as if telling a story, strives to draw conclusions and construct models, and appreciates that exceptions are just as common as rules in our biological world. Compare this to the logic and process-oriented Computer scientist, for whom rules and optimization are the goals, and you have the potential for miscommunication. The two groups, given the same problem, will ask different questions, pick up on different details, use different metaphors to describe the problem, and come into the situation with different assumptions.

Wo soll man anfangen?

In Computational Biology, Algorithmen, die nicht für die Lösung biologischer Probleme gedacht oder erfunden wurden, sind erfolgreich umgesetzt worden, und die entwickelten Werkzeuge haben das Feld immens vorangebracht [3]. So wurde zum Beispiel die dynamische Programmierung, die für die Suche nach dem kürzesten Weg gedacht ist, erfolgreich angewandt for aligning sequences (both global and local alignment). An extension of the same is BLAST, a popular and essential tool for biologists to identify homologs for a given sequence. Thus, knowledge of algorithms and updating one with variants of the algorithms is essential for a computational biologist.

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Mit dem Aufkommen neuerer Technologien und Techniken sind interdisziplinäre und integrative wissenschaftliche Forschungsfähigkeiten sehr gefragt.

Wenn Sie Biologe sind und die Zeit für routinemäßige Laborarbeiten haben, würden Sie sich fragen: "Dafür habe ich wirklich keine Zeit!". Und Sie haben Recht. Aber sehen Sie es mal so: Das Gebiet der Computational Biology und Bioinformatik wurde von Pionieren entwickelt und gepflegt, die Physiker, Biologen, Chemiker, Statistiker usw. waren. Sich aus der Komfortzone herauszuwagen und Forschern aus anderen Bereichen bei einem Kaffee oder einem Getränk zuzuhören, ist eine hervorragende Möglichkeit, über den Tellerrand hinauszuschauen. Konferenzen sind in dieser Hinsicht ein Minenfeld. Anstatt jemandem zuzuhören, der über seine Forschung spricht (vorausgesetzt, die Forschung überschneidet sich größtenteils mit Ihrem Fachgebiet, und wahrscheinlich haben Sie den Vortrag bei einer anderen Gelegenheit gehört), den ich dann in ein paar Monaten lesen werde, kann man nach Vorträgen suchen, die mit Ihrer Forschung sehr wenig zu tun haben. Bei solchen Gelegenheiten können Sie Ideen sammeln, wie Sie Techniken aus anderen Bereichen in Ihre eigene Forschung einbringen können, insbesondere aus der Computerbiologie und der Bioinformatik.

Wenn Sie nicht gerne Leute treffen, sind Twitter, Blogs und Diskussionsforen die beste Alternative.

Es wird nicht verlangt, dass man in allem ein Experte wird. Vielmehr geht es darum, Werkzeuge, Ressourcen und Methoden zu kennen, die für einen anderen Zweck bestimmt sind, die man aber an seine Bedürfnisse anpasst. Genetische Algorithmen (GA) beispielsweise sind von den in der Biologie beobachteten Rekombinationsvorgängen inspiriert. Dadurch sind GA-basierte Techniken am besten optimiert und sehr beliebt. Bemerkenswert ist auch, dass GA-basierte molekulare Docking-Methoden in der Computerbiologie und Bioinformatik, insbesondere bei der Entwicklung von Medikamenten, gleichermaßen beliebt sind.

The potential of using statistics, mathematics, computer science and signal processing in biology is immense. The key to develop an integrative research is Kommunikation. Communication with colleagues from other departments is the key. Also, a knack for looking out where the field is moving towards helps. Some interdisciplinary research in computational biology yielding groundbreaking results will be in discussed in subsequent posts.

Die Zeit für integrative Wissenschaften ist gekommen!


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Über den Autor

Dr. Ragothaman Yennamalli promovierte 2008 in Computerbiologie und Bioinformatik an der Jawaharlal Nehru University in Neu-Delhi. Er forschte als Postdoktorand an der Iowa State University (2009-2011), der University of Wisconsin-Madison (2011-2012) und der Rice University (2012-2014). Derzeit ist er Assistenzprofessor an der Jaypee University of Information Technology, Waknaghat, Himachal Pradesh, Indien.

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