¿Qué es la Bioinformática?

La bioinformática surgió hace más de medio siglo, cuando se comenzaron a aplicar métodos computacionales al análisis de secuencias de proteínas. Su evolución ha estado estrechamente vinculada al desarrollo de la Biología Molecular y al descubrimiento del ADN. Actualmente, la bioinformática se considera una disciplina emergente indispensable para manejar el vasto volumen de datos generados por las nuevas tecnologías 'ómicas' (genómica, proteómica, metabolómica, etc.), haciendo del 'big data' un recurso esencial en la biotecnología moderna, especialmente la secuenciación.

La bioinformática usa la informática, lenguajes de programación, estadística y biología para el análisis de datos biológicos o para el desarrollo de herramientas que puedan ayudarnos a estudiar estos datos biológicos. Estos pilares permiten recopilar, manejar, almacenar y analizar datos biológicos que van desde secuencias genómicas, proteómicas y metabolómicas, hasta el análisis de imágenes. Además, se desarrollan algoritmos y modelos matemáticos para extraer el máximo conocimiento de estos datos y aplicarlo directamente a la resolución de problemas biológicos. Si quieres enterarte más de qué es y qué estudia la bioinformática, te dejamos este video del Ing. Biotec. Alex Sánchez.

Finalmente, recuerda que tenemos el curso 1) Introducción a la bioinformática, 2) Análisis de imágenes de sistemas biológicos, 3) Diseño de primers para PCR y LAMP y 4) Introducción al modelado de proteínas que puedes llevar cuando quieras para iniciar tu camino en este maravilloso mundo (mira este enlace). Además, tenemos talleres en vivo de bioinformática cada fin de mes que los dictamos de forma sincrónica por Zoom (mira este enlace), aunque si se te dificulta el horario puedes acceder a la grabación de los talleres por medio de este enlace.

¿Cómo empezar a programar si soy del campo de las biociencias?

A los biólogos y biotecnólogos nos enseñan diferentes ciencias desde la química, física, matemáticas y obviamente biología, pero también dentro de la carrera tenemos cursos estadística o bioestadística pero es muy raro o casi nulo lo que se nos enseña de programación. Aprender la lógica de la programación es esencial para la bioinformática, puesto que el análisis de datos no se trata solo de copiar y pegar un código en determinado lenguaje de programación (script) sino entender qué está realizando ese script para poder usarlo para el análisis de nuestros propios datos de forma correcta. En este video, la Dra. Michelle Chirinos, nos habla de la importancia de aprender programación y cuáles serían los pasos, así como herramientas para poder aprender. Entre los consejos destacamos:

1. Elige un Lenguaje de Programación

Para biociencias, los lenguajes más populares suelen ser Python y R debido a su amplia aplicación en análisis de datos, bioinformática y biología computacional.

• Python: Es un lenguaje versátil y fácil de aprender. Tiene muchas bibliotecas útiles para biociencias, como Biopython, NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, y scikit-learn.

• R: Es excelente para análisis estadístico y visualización de datos. Tiene muchas librerías para bioestadística y biología computacional como Bioconductor.

2. Recursos de Aprendizaje (cookbooks)

Python --> https://www.karlin.mff.cuni.cz/~halas/Pyth/Dokumentace/pcb3.pdf

R--> https://rc2e.com/

Recuerda que tenemos el taller: "Introducción al análisis estadístico con R". Un taller básico que busca introducirte a este mundo. Así como el taller: "Análisis e interpretación de componentes principales en R" y el taller: "Introducción a la bioinformática con R" que puedes llevar cuando quieras o esperar a que se programe para el fin de mes.

3. Practicar con Proyectos Reales

Busca proyectos en los que puedas aplicar tus conocimientos de biociencias y programación. Algunos ejemplos incluyen:

• Análisis de secuencias de ADN: Usa Biopython o Bioconductor para manipular y analizar datos de secuencias. Tenemos el taller: "Introducción a la bioinformática con R" donde aprenderás lo básico de R y a usarlo para poder dar tus primeros pasos en el análisis de secuencias.

• Modelado estadístico y análisis de datos: Aplica técnicas estadísticas a datos biológicos con R. Aquí te recomendamos el taller: "Introducción al análisis estadístico con R" y el taller "Análisis e interpretación de componentes principales en R"

• Análisis filogenético: Usa algún programa como Mega o UGENE para construir árboles filogenéticos. Te recomendamos el taller: "Construyendo árboles filogenéticos" que dictamos cada fin de mes.

4. Únete a Comunidades y Foros

• Stack Overflow: Un gran lugar para hacer preguntas y encontrar respuestas relacionadas con problemas de programación.

• GitHub: Explora proyectos de código abierto y colabora con otros.

5. Aprende la lógica de la programación

No puedes aprender programación si no aprendes lo esencial. En el IGBM tenemos un curso de "Introducción a la lógica de la programación" que puedes llevar on demand, es decir, cuando quieras.

Investigación en educación de la bioinformática

Enseñar y aprender bioinformática puede ser retador, como parte de su sexta tesis, la Dra. Michelle Chirinos desarrolló la una metodología para enseñar bioinformática. Parte de su investigación fue realizar un análisis cualitativo con el sotfware Atlas.ti para entender cuál es la manera más efectiva para enseñar y para aprender bioinformática. Dentro de su investigación resaltamos:

-Usar al constructivismo social mediante la formación de grupos para resolver problemas específicos, resaltando que varios caminos pueden llevar a resolver el mismo problema.

-Uso de herramientas tipo chat o grupos donde se pueda interactuar con otros usuarios para así aprender de personas más experimentadas, por ejemplo, usando Stack OverFlow para preguntas sobre un lenguaje de programación específico, así como Biostars para problemas de bioinformática.

-Mezclar las clases virtuales con presenciales y dentro de las clases virtuales, tener tanto clases asincrónicas que permitan a los alumnos revisar el material como clases sincrónicas que les permitan preguntar.

-Uso de una guía detallada.

Si quieres enterarte más de parte de su investigación, aquí te dejamos un video donde ella nos habla de algunos hallazgos.

Pasantías en Bioinformática

Dentro de los recursos que el IGBM tiene para que aprendas bioinformática están 1) los podcasts disponibles aquí y 2) los videos de charlas relacionadas a este tópico disponibles aquí. Uno de estos podcasts es el de una entrevista a Ana Castillo, donde ellas nos habla de las oportunidades que hay para obtener una pasantía pagada en el área de bioinformática. Te dejamos la charla aquí: