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 biologie moléculaire 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 Bioinformatique, 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 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]. 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.
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.
The potential of using statistiques, mathématiques, 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.
L'heure des sciences intégratives a sonné !
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