Biología Computacional: Una ciencia interdisciplinaria e integradora

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For many years, Biology, in general, 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 biología molecular and in allied areas 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 Bioinformática, 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.

La biología computacional y la bioinformática es una de las áreas en las que los científicos con experiencia diversa dan resultados espectaculares. La siguiente cita resume de forma elocuente las ventajas de la investigación interdisciplinar e integradora.

Una de las cuestiones más fascinantes que hemos encontrado es la forma de pensar notablemente diferente que suele caracterizar a los biólogos y a los informáticos. El biólogo reúne conocimientos, suele describir su trabajo como si contara una historia, se esfuerza por sacar conclusiones y construir modelos, y aprecia que las excepciones son tan comunes como las reglas en nuestro mundo biológico. Si lo comparamos con el informático orientado a la lógica y a los procesos, para el que los objetivos son las reglas y la optimización, podemos encontrarnos con una posible falta de comunicación. Los dos grupos, ante el mismo problema, harán preguntas diferentes, captarán detalles distintos, utilizarán metáforas diferentes para describir el problema y llegarán a la situación con supuestos diferentes.

¿Por dónde empezar?

En Biología Computacional, se han implementado con éxito algoritmos no pensados ni inventados para resolver problemas biológicos y las herramientas desarrolladas han hecho avanzar enormemente el campo [3]. For example, dynamic programming, intended for finding the shortest path, was successfully applied 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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Con el advenimiento de nuevas tecnologías y técnicas, las habilidades de investigación científica interdisciplinaria e integradora están muy solicitadas.

Si eres un biólogo, tener el tiempo probado de trabajo rutinario de laboratorio, te haría preguntarte "¡realmente no tengo tiempo para esto!". Y tiene razón. Pero, piénsalo de esta manera, el campo de la Biología Computacional y la Bioinformática, fue desarrollado y nutrido por pioneros fueron físicos, biólogos, químicos, estadísticos, etc. Salir de la zona de confort y escuchar a investigadores de otras áreas mientras se toma un café o una copa es una excelente manera de pensar fuera de la caja. En este sentido, las conferencias son un campo de minas. En lugar de escuchar a alguien hablando de su investigación (suponiendo que la investigación se superpone en gran medida a tu área de interés, y lo más probable es que hayas escuchado su charla en otra ocasión), que acabará siendo leída por mí en unos meses; uno puede buscar charlas que tienen muy poco que ver con tu investigación. Estas oportunidades proporcionan ideas para aplicar técnicas de otros campos a tu propia investigación, más concretamente de Biología Computacional y Bioinformática.

Si no te gusta conocer gente, las mejores alternativas son seguir Twitter, investigar en blogs y participar en foros de debate.

No es necesario convertirse en un experto en todo. El objetivo es más bien conocer herramientas, recursos y métodos que están pensados para otro fin, pero uno los modifica según sus necesidades. Por ejemplo, los algoritmos genéticos (AG) se inspiran en los eventos de recombinación que se observan en la biología. Esto hace que las técnicas basadas en AG sean las más optimizadas y las más populares. También cabe destacar que los métodos de acoplamiento molecular basados en AG son igualmente populares en la biología computacional y la bioinformática, concretamente para el diseño de fármacos.

The potential of using estadísticas, matemáticas, computer science and signal processing in biology is immense. The key to develop an integrative research is communication. 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.

El momento de las ciencias integradoras es ahora.


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Sobre el autor

El Dr. Ragothaman Yennamalli se doctoró en Biología Computacional y Bioinformática en 2008 en la Universidad Jawaharlal Nehru de Nueva Delhi. Realizó una investigación posdoctoral en la Universidad Estatal de Iowa (2009-2011), la Universidad de Wisconsin-Madison (2011-2012) y la Universidad de Rice (2012-2014). Actualmente es profesor asistente en la Universidad Jaypee de Tecnología de la Información, Waknaghat, Himachal Pradesh, India.

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