Biologie computationnelle : Une science interdisciplinaire et intégrative

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Pendant de nombreuses années, la biologie, en général, était une discipline considérée comme similaire aux sciences de la bibliothèque, en raison de la pratique de la collecte de spécimens et d'échantillons et de leur catalogage. (J'ai fait un herbier pour mon projet de lycée.) Cependant, depuis les années 1970, les progrès de la biologie moléculaire et des domaines connexes de la recherche biologique ont diversifié la biologie. Elle n'est plus une science de bibliothèque. De plus, le besoin de recherche interdisciplinaire est devenu plus important. Cela est évident, en particulier dans les domaines de la biologie informatique et de la bioinformatique, où des scientifiques aux compétences diverses travaillent sur un problème commun. Dans le scénario actuel, avec l'avènement de nouvelles technologies et techniques, les compétences en recherche scientifique interdisciplinaire et intégrative sont très demandées.

La biologie computationnelle et la bioinformatique sont l'un des domaines où des scientifiques possédant des compétences diverses peuvent obtenir des résultats spectaculaires.. La citation suivante résume de manière éloquente les avantages de la recherche interdisciplinaire et intégrative.

L'une des questions les plus fascinantes que nous ayons rencontrées concerne les modes de pensée très différents qui caractérisent généralement les biologistes et les informaticiens.. Le biologiste rassemble des connaissances, décrit souvent son travail comme s'il racontait une histoire, s'efforce de tirer des conclusions et de construire des modèles, et apprécie que les exceptions soient aussi courantes que les règles dans notre monde biologique. Si l'on compare cette situation à celle de l'informaticien orienté vers la logique et les processus, pour qui les règles et l'optimisation sont les objectifs, on constate qu'il existe un risque de mauvaise communication. Les deux groupes, confrontés au même problème, poseront des questions différentes, saisiront des détails différents, utiliseront des métaphores différentes pour décrire le problème et aborderont la situation avec des hypothèses différentes.

Par où commencer ?

Dans Computational Biology, des algorithmes qui n'ont pas été conçus ou inventés pour résoudre des problèmes biologiques ont été mis en œuvre avec succès et les outils développés ont fait progresser le domaine de manière considérable. [3]. Par exemple, la programmation dynamique, destinée à trouver le chemin le plus court, a été appliquée avec succès à l'alignement de séquences (alignement global et local). Une extension de cette méthode est BLAST, un outil populaire et essentiel pour les biologistes pour identifier les homologues d'une séquence donnée. Ainsi, la connaissance des algorithmes et la mise à jour des variantes de ces algorithmes sont essentielles pour un biologiste informaticien.

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Avec l'avènement de nouvelles technologies et techniques, les compétences en recherche scientifique interdisciplinaire et intégrative sont très demandées.

Si vous êtes biologiste, le fait de devoir effectuer des travaux de laboratoire de routine à l'épreuve du temps vous amènerait à vous poser la question suivante : "Je n'ai vraiment pas le temps pour ça !". Et vous avez raison. Mais, pensez-y de cette façon, le domaine de la biologie computationnelle et de la bioinformatique a été développé et nourri par des pionniers qui étaient physiciens, biologistes, chimistes, statisticiens, etc. Sortir de sa zone de confort et écouter des chercheurs d'autres domaines autour d'un café ou d'un verre est un excellent moyen de sortir des sentiers battus. Les conférences sont un champ de mines, à cet égard. Plutôt que d'écouter quelqu'un parler de ses recherches (en supposant que ces recherches recoupent largement votre domaine d'intérêt et que vous avez très probablement entendu son exposé à une autre occasion), qui seront finalement lues par moi dans quelques mois, vous pouvez rechercher des exposés qui ont très peu de rapport avec vos recherches. De telles opportunités fournissent des idées de brainstorming pour mettre en œuvre des techniques d'autres domaines dans votre propre recherche, plus particulièrement la biologie computationnelle et la bioinformatique.

Si vous n'aimez pas rencontrer des gens, alors suivre Twitter, faire des recherches sur les blogs et rejoindre des forums de discussion sont les meilleures alternatives.

Il n'est pas nécessaire de devenir un expert en tout. L'objectif est plutôt de connaître les outils, les ressources et les méthodes qui sont destinés à un autre usage, mais que l'on adapte à ses besoins. Par exemple, les algorithmes génétiques (AG) sont inspirés par les événements de recombinaison observés en biologie. Ainsi, les techniques basées sur les AG sont les plus optimisées et les plus populaires. Il convient également de noter que les méthodes d'arrimage moléculaire basées sur les AG sont tout aussi populaires en biologie informatique et en bioinformatique, notamment pour la conception de médicaments.

Le potentiel de l'utilisation des statistiques, des mathématiques, de l'informatique et du traitement du signal en biologie est immense. La clé pour développer une recherche intégrative est la communication. La communication avec des collègues d'autres départements est la clé. Il est également utile d'avoir le sens de l'orientation du domaine. Certaines recherches interdisciplinaires en biologie computationnelle, qui ont donné des résultats révolutionnaires, seront abordées dans les prochains articles.

L'heure des sciences intégratives a sonné !


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À propos de l'auteur

Le Dr Ragothaman Yennamalli a obtenu son doctorat en biologie computationnelle et bioinformatique en 2008 à l'université Jawaharlal Nehru de New Delhi. Il a effectué des recherches postdoctorales à l'université d'État de l'Iowa (2009-2011), à l'université du Wisconsin-Madison (2011-2012) et à l'université Rice (2012-2014). Il est actuellement professeur adjoint à la Jaypee University of Information Technology, Waknaghat, Himachal Pradesh, Inde.

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