اینکه چرا تصمیم گرفتم این مقاله رو بنویسم برمی‌گرده به رشد عجیب شاخه های بیوانفورماتیک و مقالات بسیار زیادی که طی ماه های اخیر دیدم. حجم تولید مقالات بیوانفورماتیکی به شدت افزایش پیدا کرده و نکته قابل توجه این هست این مقالات تونستن در ایمپکت فاکتورهای قابل توجهی به چاپ برسن. در حقیقت بیوانفورماتیک در بین اجتماع علمی روز به روز بیشتر پذیرفته میشه و این یک موضوع بسیار خوشایند برای پژوهشگرانی مثل من هست که عاشق کارهای نرم افزاری و بیوانفورماتیکی هستن. بنابراین، در این مقاله پیرامون چرایی ها و نکات کلیدی صحبت می کنیم که به اهمیت این حوزه بیشتر از قبل پی ببرید. امیدوارم که هرچه سریع‌تر مسیر یادگیری بیوانفورماتیک رو شروع کنید، چون رقابت علمی این روزها بسیار شدید هست و خیلی منتظر ما نخواهد موند. باید جایگاهمون رو به بهترین و هوشمندانه ترین شکل در اجتماع آکادمیک پیدا کنیم و فرصت های خوب پژوهشی رو به دست بیاریم.
چرا بیوانفورماتیک رو شروع کنیم؟
اولین عاملی که شروع یادگیری بیوانفورماتیک رو تبدیل به یک الزام می کنه، بحث هزینه های تحقیقات در پروژه های آزمایشگاهی و بالینی هست. در حقیقت این موضوع هم در ایران و هم در خارج از کشور موضوع مهمیه و اینطور نیست که تنها در داخل کشور (به خاطر چالش های تامین مواد آزمایشگاهی)، بیوانفورماتیک آینده خوب پژوهشی رو داشته باشه. هیچ مرکز تحقیقاتی و شرکتی تمایل به هدر دادن هزینه های تحقیقاتی نداره. پس اگر بخوایم منطقی به موضوع نگاه کنیم، در هر کشوری و دانشگاهی داشتن مهارت بیوانفورماتیکی می‌تونه سبب جلوگیری از آزمون و خطای بیش از حد و هدر رفت هزینه های گزاف پژوهشی بشه. در حقیقت میشه موانع احتمالی که در مسیر آزمایشگاه سد راه پژوهشگر میشن رو در فاز نرم افزاری شناسایی کرد. همچنین ارزیابی منطقی بودن پروژه در آزمایشگاه هم تا حد قابل توجهی، قابل پیش بینی هست.
بیوانفورماتیک قدرتمند هست
مورد بعدی، قدرت بیوانفورماتیک در حوزه های گوناگون علوم زیستی و پزشکی هست. بیوانفورماتیک و ابزارهای اون نسبت به دهه های گذشته به شدت پیشرفت کردن و این روند، همچنان ادامه داره. تا حدی که امروز ما اگر یک پروژه بیوانفورماتیکی رو اصولی طراحی کنیم و پیش ببریم، مقاله اون می تونه در ایمپکت فاکتورهای قابل توجهی (حتی بیشتر از ۵) به چاپ برسه. این موضوع نشان دهنده این هست که جامعه علمی به چنین مطالعاتی اعتماد کرده. پس بحث اصلی، توانایی پژوهشگر در طراحی صحیح پروژه و انجام اصولی مراحل اون هست. همچنین نرم افزارهای بیوانفورماتیکی راه خودشون رو به سمت صنایع مرتبط هم باز کردن. واحدهای تحقیق و توسعه در شرکت های گوناگون، از نرم افزارها استفاده می کنن. طبیعتا هیچ واحد خصوصی دوست نداره بودجه R&D خودش رو دور بریزه. بنابراین، بیوانفورماتیک در این شرکت ها هم جایگاه ویژه ای رو داره.
با توجه به مواردی که در این بخش اشاره شد، به نظرم ضروریه که هر فرد فعال در رشته های علوم زیستی، هرچه سریع‌تر یادگیری بیوانفورماتیک رو شروع کنه. در ادامه این مقاله پیرامون یادگیری بیوانفورماتیک حتما صحبت خواهم کرد، ولی قبلش لازم هست کمی با خود بیوانفورماتیک بیشتر آشنا بشیم.
حوزه های گوناگون بیوانفورماتیک
بیوانفورماتیک به ما کمک می کنه تا با کمک ریاضیات، آمار و نرم افزارها، پدیده های زیستی رو مطالعه کنیم. پس اگر در هر یک از حوزه های علوم زیستی، چنین امکانی فراهم بشه و نرم افزارهای مرتبط با اون توسعه داده بشن، طراحی یک مطالعه بیوانفورماتیکی توسط پژوهشگران بیولوژی در اون حوزه امکان پذیر هست. بعضی از حوزه های بیوانفورماتیک به صورت تخصصی برای یک سری کارهای به خصوص توسعه یافتن و بعضی هاشون هم قابل تعمیم به فیلدهای گوناگونی از بیولوژی هستن (مثل سیستم بیولوژی). به عنوان فعالین حوزه بیولوژی و پزشکی، ما اغلب از نرم افزارهای موجود بهره می گیرم و کمتر پیش میاد که خود نرم افزارها رو توسعه بدیم، اما این موضوع امر محالی نیست و شما می تونید یادگیری بیوانفورماتیک رو به سمتی سوق بدین که خودتون یک روز توسعه دهنده نرم افزار هم باشید.
برخی از حوزه های مهم و جذاب بیوانفورماتیک:
- سیستم بیولوژی (البته من موافق شکل نوشتاری سیستمز بیولوژی هستم چون تلفظ انگلیسی رو به فارسی برگردوندیم و صحیح تره، اما خب الان همه از شکل سیستم بیولوژی استفاده می کنن و به ناچار من هم به این شکل اون رو خواهم نوشت (دوستانی که با SEO و سرچ گوگل آشنایی دارن منظورم رو متوجه خواهند شد 😅))
- طراحی واکسن های مالتی اپی توپ
- طراحی و اکتشاف دارو
- طراحی و مهندسی پروتئین
- مطالعات بیولوژی مولکولی و بیوتکنولوژی (طراحی پرایمر و کلونینگ مولکولی)
- مطالعات ساختاری پروتئین ها
- مطالعات تکاملی
- مطالعات مشخصه یابی ماکرومولکول های زیستی
همونطور که مشاهده می‌کنید در حوزه های گوناگونی می تونیم از بیوانفورماتیک بهره ببریم، هر چند تلفیق اون با بیوتکنولوژی از بین موارد ذکر شده بیشتر به چشم میاد. در حقیقت اگر به عنوان یک بیوتکنولوژیست مشغول فعالیت هستید، بیوانفورماتیک برای شما یک الزام هست.
آموزش بیوانفورماتیک در دانشگاه
در دانشگاه تمام رشته های زیر مجموعه علوم زیستی و علوم پایه پزشکی، واحدی به نام بیوانفورماتیک رو ندارن و به نظرم این موضوع جای فکر بیشتری داره. خوبه که شرایط به سمتی بره که برای همه رشته ها آموزش بیوانفورماتیک به شکل با کیفیتی ارائه بشه. هرچند رشته هایی هم که این واحد رو دارن، اغلب از آموزش بیوانفورماتیک با حداکثر کیفیت محروم هستن. علتش هم کمبود متخصصین واقعی در دانشگاه های سراسر کشور هست. در حقیقت بیشتر تمرکز آموزش بیوانفورماتیک در دانشگاه روی مبحث طراحی پرایمر هست و شاید کمی هم به موارد دیگه پرداخته بشه. به همین دلیل این موضوع سبب ایجاد یک خلاء بزرگ آموزشی در فضای دانشگاه شده.
اینجا اراده و پشتکار خود دانشجو موضوع مهمی هست. در حقیقت اگر قصد داشته باشید به یک پژوهشگر بیوانفورماتیک تبدیل بشید و این مسیر رو به صورت حرفه ای طی کنید، لازم هست با انگیزه کم نظیر مسیر رو شروع کنید و در ادامه هم این انگیزه رو حفظ کنید. فهم بیوانفورماتیک می تونه در ابتدای راه همراه با چالش های متعددی باشه، چون سرآغاز یادگیری بیوانفورماتیک همیشه یکسان نیست و اختلاف نظرات زیادی در این مورد وجود داره. اما من معتقدم با صبر و حوصله و گام برداشتن در یک مسیر مشخص میشه بعد از یک بازه زمانی معقول به جایگاه خوبی در بیوانفورماتیک رسید.
بهترین شیوه یادگیری و آموزش بیوانفورماتیک
به عقیده من بیوانفورماتیک مثل سایر رشته های نوین (بیوتکنولوژی، نانوتکنولوژی و…) آموزش شخصی سازی شده خودش رو نیاز داره. علت هم اینه که این علوم بسیار گسترده هستند و خودشون شاخه های گوناگونی رو شامل میشن. بنابراین، انتخاب یک نقطه صفر برای شروع یادگیری اون ها کار دشواری هست. براساس تجربه خودم، شروع یادگیری بیوانفورماتیک با فهم کلی این حوزه و تسلط پیدا کردن به NCBI و UniProt می تونه، انتخاب خوبی باشه. همچنین در این مرحله یادگیری کار با توالی های نوکلئیک اسیدی و پروتئینی اونم به کمک این دو وبسایت مفید هست. چون ما در بسیاری از پروژه های بیوانفورماتیکی یا با توالی نوکلئیک اسیدی کار داریم یا با پروتئین.
انتخاب یک مسیر تخصصی
در ادامه لازم هست دانش پذیر یک مسیر تخصصی رو برای یادگیری بیوانفورماتیک انتخاب کنه. در حقیقت همین زیرشاخه های اختصاصی بیوانفورماتیک سبب ایجاد تخصص های متفاوتی در این حوزه شدن. این طور نیست که شما اول طراحی واکسن رو یاد بگیرید، بعد برید سراغ طراحی دارو و بعد سیستم بیولوژی. شما باید انتخاب کنید که از بین شاخه های موجود بیوانفورماتیک قصد دارید در کدوم حوزه متخصص بشید و بعد یادگیری رو متناسب با اون مسیر آغاز کنید.
شاخه های مختلف بیوانفورماتیک تفاوت های زیادی با هم دارن. ابزارهای مورد استفاده در هر فیلد هم اختصاصی خودشون هستن (البته ابزارهای مشترکی هم بین این شاخه ها استفاده می شن). همچنین اینطور نیست که این شاخه ها کاملا بهم بی ربط باشن. شما با خلاقیت خودتون می تونید از اون ها به صورت تلفیقی هم استفاده کنید. هیچ محدودیتی در صورت منطقی بودن مسیر انتخابی وجود نداره. این جا بحث پشتکار و انگیزه شما در یادگیری و کسب تجربه مطرح هست.
بعد از اینکه یک شاخه رو برای یادگیری انتخاب کردین، سعی کنید موازی با اون وارد حوزه های دیگه نشید و ابتدا نسبت به شاخه فعلی تسلط کافی رو پیدا کنید. با توجه به اینکه دنبال کردن چند مسیر تخصصی بیوانفورماتیک تمرکز زیادی رو نیاز داره، در اواسط مسیر ممکنه یادگیری برای شما فرسایشی بشه. پس حتما متمرکز یک مسیر رو پیش ببرید و بعد در صورت تمایل یادگیری شاخه های دیگه رو شروع کنید.
پیشنهاد برای یادگیری بیوانفورماتیک
من در آکادمی دایا زیست فناوران دوره های بیوانفورماتیکی زیر رو تدریس می کنم:
- بیوانفورماتیک مقدماتی
- سیستم بیولوژی
- طراحی واکسن
- طراحی انواع پرایمر و کلونینگ
- برنامه نویسی های R و پایتون
- داکینگ مولکولی
همچنین کتابی رو در آکادمی دایا زیست فناوران به صورت eBook منتشر کردم که نکاتی کلیدی برای تبدیل لپ تاپ به یک مرکز تحقیقات شخصی در اون ارائه شده. این کتاب به شما کمک می کنه بتونید به صورت مستقل در مسیر یادگیری و انجام پروژه های بیوانفورماتیکی گام بردارید. برای مشاهده کتاب از این لینک اقدام کنید.
چه نرم افزارهایی برای بیوانفورماتیک ضروری هستن؟
اینکه چه نرم افزارهایی برای بیوانفورماتیک ضروریه، کاملا وابسته به مسیر انتخابی شماست. در حقیقت اینطور نیست که یک لیست مشخص از نرم افزارها وجود داشته باشن و هرکس که قصد داشت یادگیری بیوانفورماتیک رو شروع کنه، حتما سراغ اون ها بره. هرچند وبسایت ها و ابزارهایی وجود دارن که با توجه به کاربرد گسترده شون، خوبه که هر شخص فعال در بیوانفورماتیک یادگیری اون ها رو آغاز کنه.
به عنوان مثال، NCBI و UniProt مجموعه ای از نیازهای شما پیرامون کار با توالی های نوکلئیک اسیدی و پروتئینی رو برطرف می کنن. اگر به ساختار سه بعدی پروتئین ها نیاز داشته باشید، RCSB یک منبع بی نظیر برای این منظور هست. همچنین مجموعه ابزارهای موجود در ExPASy هم بسیار کاربردی و مفید هستن. منابع زیادی مشابه این موارد در دسترس هستن که کاربردهای عمومی دارن. ولی به جز NCBI و UniProt، خوبه سایر نرم افزارها رو وابسته به مسیری که قصد دارین واردش بشین، انتخاب کنید.
چطور در مسیر بیوانفورماتیک متخصص شویم؟
طبیعتا متخصص شدن در هر حوزه ای، نیازمند صبوری و تلاش بی وقفه هست. شما نمی تونید انتظار داشته باشید تنها با شرکت در یک دوره به تنهایی متخصص بشید. تنها با خوندن کتاب هم متخصص نخواهید شد. نیاز هست توازنی بین یادگیری از منابع مختلف و کسب تجربه وجود داشته باشه. ادامه دار بودن این مسیر هم موضوع مهمی هست. حوزه های نرم افزاری روز به روز در حال تغییر و پیشرفت هستن. اگر شما در زمان فعلی نسبت به یک سری آنالیز و نرم افزار تسلط کافی پیدا کنید و در جهت آپدیت موندن تلاشی انجام ندین، بعد از چند سال دانسته های امروزتون شاید خیلی به کار نیان.
سعی کنید در مسیر یادگیری بیوانفورماتیک متمرکز بمونید و یک شاخه رو تا حد خوبی پیش ببرید. برای پخته تر شدن و کسب تجربه در اون حوزه به خصوص، انجام چندین پروژه به صورت تمرینی و همچنین پژوهشی، می تونه خیلی کمک کننده باشه. رسیدن به چالش های واقعی در مسیر آنالیزها عامل خوبی برای یادگیری هستن. سعی کنید پاسخ این مشکلات رو با سرچ در اینترنت پیدا کنید و به این کار عادت کنید. هیچ منبع آموزشی نمی تونه تمام و کمال همه چیز رو پوشش بده و مهارت سرچ موضوع مهمی هست.
مقالات معدن طلا هستن
از خوندن مقالات غافل نشید. حوزه های گوناگون بیوانفورماتیکی، پروتکل ها و ابزارهای زیادی رو شامل میشن و درک حداکثری اون ها وابسته به مطالعه دائمی مقاله هست. مثلا شما در یک دوره آموزشی کار با چندین ابزار رو یاد گرفتین، اما در مقالات ابزارهای مشابه و جدیدتری رو می تونید پیدا کنید که انجام اون آنالیز رو براتون بهینه تر خواهند کرد. همچنین پروتکل های مختلف و روش های انجام پروژه های بیوانفورماتیکی در حوزه های گوناگون، در بخش روش کار مقالات قرار دارن. در صورتی که این روش کارها رو با دقت مطالعه کنید، کم کم می تونید شرایط پروژه رو بهتر پیش ببرید و همچنین پروژه های متفاوت تر و جذاب‌تری رو طراحی کنید.
یکسان سازی محیط کار
سعی کنید اگر به حد کافی در بعضی از حوزه ها تخصص پیدا کردین، آنالیزهاتون رو با مجموعه نرم افزارهای تخصصی و معتبر پیش ببرید. در حقیقت اینکه در یک محیط نرم افزاری واحد کار کنید مزایای خودش رو داره. مثلا نرم افزار Geneious Prime مجموعه ابزارهای تخصصی و فوق العاده ای رو با بهترین الگوریتم ها برای انجام پروژه های بیولوژی مولکولی و بیوتکنولوژی در اختیار شما قرار می ده. اینکه در یک محیط واحد کار کنید سبب میشه در وقت صرفه جویی کنید. همچنین ارتباط بین آنالیزهای مرتبط شما هم بهتر ایجاد خواهد شد. البته که برای تمام آنالیزهای بیوانفورماتیکی، چنین نرم افزاری وجود نداره و خیلی اوقات راهی به جز استفاده از چندین نرم افزار مختلف نیست. اما اگر در آینده مجموعه نرم افزارهای واحد و قدرتمندی منتشر شدن، حتما اون ها رو هم امتحان کنید. به صورت کلی بهینه کار کردن موضوع بسیار مهمی در پروژه های بیوانفورماتیکی هست.
پیش به سوی برنامه نویسی
حتما وارد حوزه برنامه نویسی بشید. برنامه نویسی فقط یک مهارت کاری نیست. خلاقیت و باز شدن ذهن شما به واسطه برنامه نویسی خیلی سریع تر اتفاق میوفته. برنامه نویسی کمک می‌کنه بهتر فکر کنید. مسائل رو بهتر حل خواهید کرد و نگاهتون به دنیای اطراف واقعا متحول میشه. سوای از این موارد، تلفیق برنامه نویسی با پروژه های بیوانفورماتیکی به شما کمک می کنه کنترل بهتر و بیشتری روی آنالیزها داشته باشید و سطح کاری‌تون کاملا متفاوت از افرادی خواهد بود که تنها از نرم افزارهای آماده استفاده می کنن. همچنین می تونید به کمک برنامه نویسی، به سمت توسعه نرم افزارهای بیوانفورماتیکی هم حرکت کنید. دو زبان R و پایتون انتخاب های مناسبی برای مسیر بیوانفورماتیک هستن.
جمع بندی
بیوانفورماتیک علم مهم و قدرتمندی هست و امیدوارم این مقاله در رفع یک سری ابهامات به شما کمک کرده باشه. فراموش نکنید که یادگیری همیشگی، موضوع مهمی در بیوانفورماتیک هست و این رو از خودتون دریغ نکنید. شوق به یادگیری رو در خودتون تقویت کنید تا همیشه از موضوعات جدیدی که تاثیرگذار هستن، زودتر از سایر افراد استقبال کنید. امیدوارم بیوانفورماتیک سبب تحول بزرگی در مسیر کاری و علمی شما بشه.