Biologia Computacional: Uma Ciência Interdisciplinar e Integrativa

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Durante muitos anos, a Biologia, em geral, foi uma disciplina considerada semelhante às ciências bibliotecárias, devido à prática de coletar espécimes e amostras e catalogá-las. (Fiz um herbário para meu projeto de ensino médio.) Entretanto, desde os anos 70, os avanços na biologia molecular e nas áreas aliadas de pesquisa biológica, tornaram a Biologia diversificada. Ela não é mais uma ciência bibliotecária. Além disso, a necessidade de pesquisa interdisciplinar se tornou mais proeminente. Isto é evidente, especificamente em Biologia Computacional e Bioinformática, com cientistas de diversas especialidades, trabalhando em um problema comum. No cenário atual, com o advento de novas tecnologias e técnicas, as habilidades de pesquisa científica interdisciplinar e integrativa estão em alta demanda.

Biologia Computacional e Bioinformática é uma das áreas, onde cientistas com diversos conhecimentos para dar resultados espetaculares. A citação seguinte resume de forma eloquente os benefícios da pesquisa interdisciplinar e integradora.

Uma das questões mais fascinantes que encontramos são as diferentes maneiras de pensar que caracterizam tipicamente os biólogos e cientistas da computação.. O biólogo reúne conhecimentos, muitas vezes descreve seu trabalho como se estivesse contando uma história, esforça-se para tirar conclusões e construir modelos, e aprecia que as exceções são tão comuns quanto as regras em nosso mundo biológico. Compare isto com a lógica e o processo orientado ao cientista da computação, para quem as regras e a otimização são os objetivos, e você tem o potencial de má comunicação. Os dois grupos, dado o mesmo problema, farão perguntas diferentes, pegarão detalhes diferentes, usarão metáforas diferentes para descrever o problema e chegarão à situação com pressupostos diferentes.

Por onde começar?

Em Biologia Computacional, algoritmos não destinados ou inventados para resolver problemas biológicos têm sido implementados com sucesso e as ferramentas desenvolvidas têm avançado imensamente no campo [3]. Por exemplo, a programação dinâmica, destinada a encontrar o caminho mais curto, foi aplicada com sucesso para o alinhamento de seqüências (alinhamento global e local). Uma extensão do mesmo é BLAST, uma ferramenta popular e essencial para os biólogos identificarem homólogos para uma determinada seqüência. Assim, o conhecimento dos algoritmos e a atualização de um com variantes dos algoritmos é essencial para um biólogo computacional.

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Com o advento de novas tecnologias e técnicas, as habilidades interdisciplinares e integrativas de pesquisa científica são muito requisitadas.

Se você é biólogo, ter o tempo testado em laboratório de rotina, faria você fazer a pergunta "Eu realmente não tenho tempo para isso". E, você está certo. Mas, pense desta forma, o campo da Biologia Computacional e Bioinformática, foi desenvolvido e alimentado por pioneiros foram os físicos, biólogos, químicos, estatísticos, etc. Sair da zona de conforto, e ouvir pesquisadores de outras áreas sobre café ou uma bebida é uma excelente maneira de pensar fora da caixa. As conferências são um campo minado, a este respeito. Em vez de ouvir alguém falando sobre sua pesquisa (assumindo que a pesquisa se sobrepõe em grande parte a sua área de foco, e o mais provável é que você tenha ouvido sua palestra em outra ocasião), que eventualmente será lida por mim em poucos meses; pode-se procurar palestras que tenham muito menos a ver com sua pesquisa. Tais oportunidades fornecem idéias de brainstorming para implementar técnicas de outras áreas para sua própria pesquisa, mais especificamente Biologia Computacional e Bioinformática.

Se você não gosta de conhecer pessoas, então seguir o Twitter, blogs de pesquisa e participar de fóruns de discussão são as melhores alternativas.

Não é necessário se tornar um especialista em tudo. O objetivo é estar ciente de ferramentas, recursos e métodos que se destinam a outro propósito, mas que se modifica de acordo com suas necessidades. Por exemplo, os algoritmos genéticos (AG) são inspirados pelos eventos de recombinação que são observados na biologia. Assim, tornando as técnicas baseadas em AG mais otimizadas e bastante populares. Também é notável que os métodos de acoplamento molecular baseados em AG são igualmente populares em Biologia Computacional e Bioinformática, especificamente para a concepção de medicamentos.

O potencial de utilização de estatísticas, matemática, informática e processamento de sinais em biologia é imenso. A chave para desenvolver uma pesquisa integrativa é a comunicação. A comunicação com colegas de outros departamentos é a chave. Além disso, um jeito de olhar para onde o campo está se deslocando ajuda. Algumas pesquisas interdisciplinares em biologia computacional que produzem resultados inéditos serão discutidas em cargos subseqüentes.

A hora das ciências integrativas é agora!


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Sobre o Autor

Dr. Ragothaman Yennamalli concluiu seu doutorado em Biologia Computacional e Bioinformática em 2008 pela Universidade Jawaharlal Nehru, Nova Delhi. Ele conduziu pesquisas de pós-doutorado na Iowa State University (2009-2011), University of Wisconsin-Madison (2011-2012), e Rice University (2012-2014). Atualmente ele é professor assistente na Universidade Jaypee de Tecnologia da Informação, Waknaghat, Himachal Pradesh, Índia.

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