Biologia Computacional: Uma Ciência Interdisciplinar e Integrativa

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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 biologia 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.

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]. 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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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.

The potential of using estatísticas, Matemática, 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.

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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