بیوانفورماتیک چیست؟ یک بررسی جامع

بیوانفورماتیک چیست؟ یک بررسی جامع
در این پست می‌خوانید:

بیوانفورماتیک چیست؟

بیوانفورماتیک یک حوزه جدید و میان رشته‌ای در علوم زیستی است. هدف اصلی آن درک اطلاعات ذخیره شده در موجودات زنده است. بیوانفورماتیک بر مفاهیم و رویکردهای زیست شناسی، علوم کامپیوتر و تجزیه و تحلیل داده ها متکی است و آن‌ها را با یکدیگر ترکیب می کند. پس به دلیل اینکه دیدگاه‌ها و نگرش‌های علمی از رشته‌های گوناگونی در ایجاد و توسعه آن نقش دارند، به عنوان یک علم میان رشته‌ای یا Interdisciplinarity شناخته می‌شود. بیوانفورماتیشن‌ها (کسی که بیوانفورماتیک تخصص اوست)، موفقیت خود را بر اساس بینش جدیدی که در مورد فرآیندهای بیولوژیکی از طریق تجزیه دیجیتالی اطلاعات ژنومی تولید می کنند، ارزیابی و تعریف می کنند. در ادامه این مقاله، گام به گام و در بخش‌های گوناگون به سوال بیوانفورماتیک چیست و ابعاد گوناگون آن پاسخ خواهیم داد تا یک راهنما جهت هدایت افرادی باشد که هنوز یادگیری را در این علم مهم آغاز نکرده‌اند. البته که این مقاله جامع می‌تواند برای کلیه علاقمندان مفید باشد.

بیوانفورماتیک به زبان ساده

به عقیده من ۲ تعریف، پاسخی مناسب به این سوال است که بیوانفورماتیک چیست و آن را به ساده‌ترین شکل تعریف می‌کنند، تعریف اول که خود مکررا در گذشته از آن استفاده نموده‌ام:

بیوانفورماتیک به معنی مطالعه موجودات و پدیده‌های زیستی، با کمک منطق‌های ریاضی است.

و تعریف دوم که در کتاب The biostar Handbook از آن یاد می‌شود:

بیوانفورماتیک یک علم داده است که چگونگی ذخیره و پردازش اطلاعات توسط موجودات زنده را بررسی می کند.

بیوانفورماتیشن (Bioinformatician) کیست؟

به فردی که تخصص او بیوانفورماتیک است، Bioinformatician گفته می‌شود. این افراد یا به شکل دانشگاهی، مستقیما در رشته بیوانفورماتیک تحصیل کرده اند، یا با پایه رشته‌ای دیگر، اقدام به مطالعه و فعالیت در بیوانفوماتیک نموده‌اند. برخی از علوم نوین، به دلیل ماهیت میان رشته‌ای که دارند، حتما لازم نیست که مسیر آکادمیک دانشگاهی را برایشان تعریف کرد (البته که نمی‌توان از مزایای تحصیل آکادمیک و متمرکز در یک فیلد خاص غافل شد). بنابراین، افراد از شاخه‌های علمی گوناگون می‌توانند در آن فعالیت کنند. علت هم کاملا مشخص است. ماهیت میان رشته‌ای یک علم، نماینگر اهمیت زاویه دیدهای گوناگون جهت توسعه آن علم است. به طور مثال، فردی که دکتری بیوانفورماتیک را دریافت می‌کند، شاید به اندازه یک ریاضی‌دان و یا متخصص بیولوژی، نگاه پخته و کافی را جهت خلق تکنولوژی‌های جدید و منحصر به فرد نداشته باشد و یک همکاری میان رشته ای در اینجا ضروری به نظر می‌رسد. به همین جهت، زمانی که افراد با تخصص‌های گوناگون در کنار یکدیگر همکاری می‌کنند، فرصت ها و ایده‌های بیشتری جهت توسعه علومی همچون بیوانفورماتیک فراهم می‌گردد.

در مورد متخصصین علوم زیستی و پزشکی، می‌توان گفت که تمامی رشته‌های زیر مجموعه این ۲ گروه، می‌توانند از بیوانفورماتیک در پروژه‌های خود استفاده کنند. اما شاید بتوان گفت، بیوتکنولوژی بیشترین ارتباط و نزدیکی را با این علم جذاب دارد. همچنین در طبقه بندی بیوتکنولوژی با رنگ‌های مختلف (بیوتکنولوژی سبز، بیوتکنولوژی آبی، بیوتکنولوژی قرمز و…)، یک دسته به نام بیوتکنولوژی طلایی وجود دارد که این همان بیوانفورماتیک است.

پس فارغ از رشته تحصیلی دانشگاهی، اگر به طریقی در بیوانفورماتیک مشغول به کار هستید و این مسیر را به عنوان فیلد کاری و تخصصی خود انتخاب کرده‌اید، می‌توانید در صورت داشتن تجربه و مهارت کافی، خود را یک Bioinformatician بنامید.

نقطه عطف در تاریخ بیوانفورماتیک

بیوانفورماتیک به عنوان یک رشته مستقل، ریشه در دهه ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰ دارد. اما تا سال ۲۰۰۰ شاید همچون امروز، به یک مبحث داغ تبدیل نشده بود. همان‌طور که اشاره شد، در بیوانفورماتیک، با تفسیر و تحلیل داده‌های زیستی، به نتایجی در مورد یک موضوع خاص (مثلا درک بهتر یک بیماری) خواهیم رسید. پس بیوانفورماتیک ارتباط تنگاتنگی با تکنولوژی‌های آزمایشگاهی که سبب خلق داده‌های با کیفیت زیستی می‌شوند، دارد.

می‌توان گفت پروژه ژنوم انسان، یکی از اتفاقات مهم تاریخی بود که سبب ایجاد یک نقطه عطف بسیار مهم در تاریخ بیوانفورماتیک و رشد تصاعدی آن، شد. این پروژه، که هدف آن توالی یابی ماده ژنتیکی انسان بود، از اکتبر ۱۹۹۰ آغاز و در آوریل ۲۰۰۳ تکمیل شد (البته نه تمام ۱۰۰ درصد ژنوم انسان، بلکه درصد عمده‌ای از آن تا این تاریخ توالی یابی شد).

داده‌های تولید شده توسط پروژه ژنوم انسان، سبب ایجاد ژن‌های رفرنس و متعاقبا خلق تکنولوژی‌های آزمایشگاهی (همچون تکنولوژی‌های توالی یابی نسل جدید که تحت عنوان NGS شناخته می‌شوند) شد. تکنولوژی‌هایی همچون NGS، قادر هستند در یک بازه زمانی بسیار کوتاه، داده‌های گوناگونی را در آزمایشگاه تولید کنند. با تولید داده‌هایی از این جنس، نیاز به تکنولوژی‌های نرم افزاری و مسیرهای کاری جهت تفسیر و تحلیل صحیح این داده‌ها به وجود آمد. همین امر، پژوهشگران در سراسر دنیا را به سمت استفاده بهتر از این داده‌ها و متعاقبا، توسعه بیشتر و بهتر بیوانفورماتیک سوق داد.

چرا یادگیری بیوانفورماتیک ضروری است؟

بیوانفورماتیک به عنوان یک دانش میان‌رشته‌ای، توانایی شما را در تحلیل و درک حجم عظیمی از داده‌های زیستی، به حد قابل توجهی افزایش می‌دهد. با استفاده از بیوانفورماتیک در شاخه‌های مختلف بیولوژی و پزشکی، می‌توانیم خیلی سریع‌تر، دقیق‌تر و البته بهینه‌تر، سلول‌ها و بیماری‌های مختلف را درک کنیم. به دلیل متغیرهای بسیار زیادی که بر سیستم‌ها و پدیده‌های زیستی موثرند، تکیه بر آزمون و خطای آزمایشگاهی شاید دیگر کافی نباشد و استفاده از رویکردهای مبتنی بر ریاضیات و نرم‌افزار، ضروری به نظر می‌رسد.

این فیلد علمی به شما کمک می‌کند تا:

  • درک بهتری از فرآیند‌های زیستی و ژنتیکی پیچیده داشته باشید.
  • بیماری‌های گوناگون را بهتر و شفاف‌تر درک کنید.
  • در توسعه داروها و درمان‌های جدیدتر، موثرتر و سریع‌تر عمل کنید.
  • به پژوهش‌های مبتنی بر پزشکی فردمحور (Personalized Medicine) کمک چشم‌گیری داشته باشید.
  • میکروارگانیسم‌ها را بهتر درک و از آن‌ها جهت مقاصد گوناگون، موثرتر استفاده کنید.
  • و … .

بیوانفورماتیک چیست - دایا زیست فناوران

کاربرد بیوانفورماتیک چیست؟

بیوانفورماتیک کاربردهای وسیعی در زمینه‌های مختلف علمی و صنعتی دارد. از جمله کاربردهای مهم بیوانفورماتیک می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

کاربرد بیوانفورماتیک در بیوتکنولوژی

بیوانفورماتیک در بیوتکنولوژی نقش محوری ایفا می‌کند، زیرا این دو حوزه به طور مستقیم با تحلیل داده‌های زیستی و استفاده از آن‌ها در توسعه محصولات و فرایندهای زیست‌فناورانه در ارتباط هستند. یکی از کاربردهای اصلی بیوانفورماتیک در بیوتکنولوژی، طراحی آزمایشات و پروژه‌های مختلف مهندسی ژنتیک و مهندسی پروتئین است. طراحی پرایمر برای PCR های مختلف، طراحی کلونینگ مولکولی، طراحی سیستم‌های ویرایش ژن، مهندسی آنزیم جهت ارتقا کیفیت و پایداری آن و بسیاری کارهای دیگر در بیوتکنولوژی، از بیوانفورماتیک استفاده زیادی می‌برند. در حقیقت می‌توان گفت، بیوتکنولوژی مدرن امروز، بدون بیوانفورماتیک وجود نخواهد داشت.

کاربرد بیوانفورماتیک در داروسازی

بیوانفورماتیک در داروسازی به عنوان یک علم توانمند برای تسریع فرآیند کشف، طراحی و توسعه داروها عمل می‌کند و با بهره‌گیری از روش‌های محاسباتی و تحلیل داده‌های زیستی، مسیرهای پیچیده مولکولی را مدل‌سازی می‌کند. یکی از کاربردهای مهم بیوانفورماتیک در داروسازی، طراحی دارو به‌ روش ساختار-محور (Structure-Based Drug Design) است. در این رویکرد، با استفاده از یک تکنیک مهم به نام Molecular Docking، اتصال مولکول‌های دارویی کاندید به پروتئین هدف مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. همچنین طراحی و توسعه داروهای نوترکیب به طرز شگفت انگیزی وابسته به دانش پژوهشگر، در بیوانفورماتیک است. علاوه بر توسعه خود دارو، شناسایی اهداف درمانی جدید و مهم در بیماری‌های گوناگون نیز یکی از محوریت‌های اصلی تلفیق بیوانفورماتیک و داروسازی است.

کاربرد بیوانفورماتیک در پزشکی

بیوانفورماتیک در پزشکی با استفاده از ابزارهای محاسباتی و تحلیلی، نقش کلیدی را در ارتقا تشخیص، درمان و مدیریت بیماری‌ها ایفا می‌کند. یکی از مهم‌ترین کاربردهای بیوانفورماتیک در پزشکی، پزشکی فردمحور (Personalized Medicine) است. در این رویکرد، از تحلیل داده‌های ژنومی افراد برای طراحی درمان‌های اختصاصی بر اساس پروفایل ژنتیکی آن‌ها استفاده می‌شود. در حوزه پیش‌بینی پاسخ به درمان، بیوانفورماتیک به شناسایی ژن‌های مرتبط با حساسیت یا مقاومت به داروها کمک می‌کند. این علم همچنین در تشخیص مولکولی و پیش‌بینی بیماری‌ها کاربرد گسترده‌ای دارد. یکی از روش‌های مؤثر در این زمینه، آنالیز داده‌های RNA-seq است که بیان ژن‌ها را در سطوح مختلف سلولی بررسی می‌کند.

کاربرد بیوانفورماتیک در کشاورزی

بیوانفورماتیک در کشاورزی به عنوان یک ابزار قدرتمند در راستای ارتقا صفات گیاهی، مدیریت بیماری‌ها و توسعه محصولات مقاوم‌تر و با کیفیت بالاتر، نقش مهمی را ایفا می‌کند. یکی از کاربردهای مهم بیوانفورماتیک در کشاورزی، به‌نژادی و اصلاح ژنتیکی گیاهان است. یکی دیگر از کاربردهای بیوانفورماتیک در کشاورزی، پیش‌بینی اثرات تغییرات اقلیمی بر رشد و توسعه گیاهان است. با استفاده از مدل‌های زیست‌محیطی و داده‌های حاصل از تجزیه و تحلیل توالی‌یابی ژنوم، می‌توان سناریوهای مختلفی از واکنش گیاهان به تغییرات دما، بارندگی و سایر شرایط اقلیمی را شبیه‌سازی کرد.

کاربرد بیوانفورماتیک در میکروب‌شناسی

یکی از کاربردهای اصلی بیوانفورماتیک در میکروب‌شناسی، توالی‌یابی و تحلیل ژنوم میکروبی است. این رویکرد به محققان اجازه می‌دهد تا ژنوم‌های کامل باکتری‌ها، ویروس‌ها و قارچ‌ها را با استفاده از تکنیک‌هایی مانند Next-Generation Sequencing (NGS) و Whole Genome Sequencing (WGS) تعیین توالی کنند. به عنوان مثال، در پروژه Human Microbiome Project، از بیوانفورماتیک برای شناسایی و طبقه‌بندی هزاران گونه باکتری که در بدن انسان زندگی می‌کنند و تأثیر آنها بر سلامت انسان، استفاده شد. علاوه بر این، بیوانفورماتیک به صورت گسترده در تجزیه و تحلیل ژنوم ویروس‌ها، به ویژه در اپیدمی‌ها و پاندمی‌ها، به کار می‌رود. برای مثال، در پاندمی COVID-19، از بیوانفورماتیک برای تجزیه و تحلیل توالی ژنوم SARS-CoV-2 و بررسی جهش‌های این ویروس در مناطق مختلف جغرافیایی استفاده شد.

کاربرد بیوانفورماتیک در صنعت

بیوانفورماتیک در صنعت به عنوان یک فناوری کلیدی برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، توسعه محصولات جدید و کاهش هزینه‌های تحقیق و توسعه (R&D) نقش بسیار مهمی را، ایفا می‌کند. این علم با استفاده از ابزارهای محاسباتی و تحلیل داده‌های زیستی، می‌تواند به صنایع مختلف از جمله داروسازی، کشاورزی، صنایع غذایی، شیمیایی و محیط‌زیستی کمک کند تا محصولات و فرآیندهایی کارآمدتر و مبتنی بر اصول زیستی، توسعه دهند.

زیرمجموعه‌های تخصصی بیوانفورماتیک

به صورت کلی بیوانفورماتیک را می‌توان از ۲ زاویه دید، طبقه بندی کرد. یکی از منظر نوع مطالعاتی که انجام می‌شوند و دیگر فیلدهای تخصصی که به عنوان زیرمجموعه‌های تخصصی بیوانفورماتیک شناخته می‌شوند.

انواع مطالعات بیوانفورماتیک

از لحاظ ماهیت مطالعاتی، می‌توان پروژه‌های بیوانفورماتیکی را در ۴ دسته طبقه‌بندی کرد:

  • Classification: با هدف طبقه بندی موجودات، بر اساس ماده ژنتیکی آن‌ها.
  • Assembly: شناسایی و ساخت ترکیب نوکلئوتیدی ژنوم موجودات مختلف (مانند پروژه ژنوم انسان).
  • Resequencing: شناسایی جهش ها و تغییرات، در ژنوم موجودات مختلف.
  • Quantification: استفاده از داده‌های موجود به منظور انجام آنالیزها و درک بهتر دنیای زیستی، پدیده‌ها و بیماری‌های مختلف (بیشترین مطالعات و پروژه‌ها، در این دسته قرار می‌گیرند).

زیرمجموعه‌های بیوانفورماتیک

بیوانفورماتیک شامل تعداد قابل توجهی زیرمجموعه تخصصی است که هر یک بر جنبه خاصی از داده‌های زیستی تمرکز دارند. حتی برخی افراد هر چند وقت یک بار اسم شاخه تخصصی خود را شخصی سازی می‌کنند. بهتر است از لیست بلندبالای چند ده اسمی که شامل شاخه‌های تخصصی همچون مطالعات تکاملی، آنالیز داده‌های ژنتیکی، طراحی دارو، طراحی واکسن، مطالعات شبکه‌ای و… گذر کرده و همگی را در گروه‌های زیر قرار دهیم:

  1. ژنومیکس محاسباتی (Computational Genomics): شامل حوزه‌های کاری جهت مطالعه و تفسیر داده‌های ژنومی.
  2. پروتئومیکس محاسباتی (Computational Proteomics): شامل فیلدهای تخصصی جهت تحلیل پروتئین‌ها و مسیرهای متابولیک.
  3. زیست شناسی ساختاری محاسباتی (Computational Structural Biology): شامل پروژه‌هایی که در آن‌ها پیش‌بینی و مدل‌سازی ساختارهای سه‌بعدی پروتئین‌ها صورت می‌پذیرد.
  4. بیوانفورماتیک تکاملی (Evolutionary Bioinformatics): که طی این فیلد بررسی تاریخ تکاملی ژن‌ها و پروتئین‌ها، در موجودات مختلف، در دستور کار است.
  5. زیست شناسی سامانه‌ای (Systems Biology): که طی آن با حفظ یک دیدگاه کل نگر مبتنی بر داده (Data-Driven)، برهمکنش‌های پیچیده میان اجزای زیستی مانند ژن‌ها، پروتئین‌ها و متابولیت‌ها، مدل‌سازی و مورد بررسی قرار می‌گیرد.

سیستم بیولوژی - دایا زیست فناوران

داده های بیوانفورماتیکی

ماده خام و اولیه مطالعات بیوانفورماتیکی، داده (data) است. اکثر داده‌های بیوانفورماتیکی را می‌توان در دو دسته اصلی قرار داد: داده‌های توالی‌یابی (Sequencing Data) و داده‌های ساختاری (Structural Data). داده‌های توالی‌یابی شامل اطلاعاتی مانند توالی‌های DNA و RNA هستند که برای تحلیل ژنوم و ترنسکریپتوم به کار می‌روند. در مقابل، داده‌های ساختاری شامل اطلاعات مربوط به ساختارهای سه‌بعدی پروتئین‌ها و مولکول‌های زیستی دیگر است. البته که نوع دیگری از داده، تحت عنوان داده‌های متابولیکی (Metabolomics Data) نیز در دسترس هستند. اما به دلیل سهولت دسترسی به داده‌های ژنتیکی و پروتئینی، عمده مطالعات در بیوانفورماتیک، از این داده‌ها استفاده می‌کنند.

اهداف بیوانفورماتیک چیست؟

بیوانفورماتیک به واسطه ماهیت و ارتباطش با فیلدهای گوناگون زیستی و پزشکی، مسیرهای کاری شخصی‌سازی شده بسیاری دارد. در حقیقت در یک فیلد به خصوص پژوهشی و یا کاری در بیوانفورماتیک، ممکن است اسکلت کاری و هسته‌ی پروتکل، یکسان باشد، اما هر مطالعه، بسته به دیدگاه و هدف فرد، مشمول شخصی‌سازی‌های بسیار زیاد و خلاقانه‌ای شود. پس اهداف زیاد و شخصی‌سازی شده متعددی را در بیوانفورماتیک شاهد هستیم.

اما برای درک بهتر موضوع، می‌توانیم تمامی این اهداف مطالعاتی اختصاصی را در یک طبقه‌بندی کلی، در گروه‌های زیر قرار دهیم:

  1. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های زیستی: ایجاد بانک‌های اطلاعاتی کارآمد برای ذخیره‌سازی و دسترسی سریع به داده‌های تولید شده.
  2. تحلیل و تفسیر داده‌ها: استخراج اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ زیستی به کمک روش‌های آماری و محاسباتی.
  3. شبیه‌سازی و مدل‌سازی فرایندهای زیستی: استفاده از مدل‌های ریاضی و محاسباتی برای شبیه‌سازی برهمکنش‌های مولکولی.
  4. پیش‌بینی ساختار و عملکرد مولکول‌ها: پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها و تعاملات میان آن‌ها.

ابزارهای بیوانفورماتیکی چه هستند؟

به طور خلاصه، گام‌های کلیدی در بیوانفورماتیک را می‌توان در سه مرحله قرار داد:

  1. به دست آوردن داده
  2. پردازش و تحلیل آن با کمک ابزارهای گوناگون
  3. ارائه نتیجه نهایی به بهترین شکل

اگر گام دوم را به عنوان یک مرحله مهم و کلیدی در نظر بگیریم (گامی که بیوانفورماتیک در آن خودی نشان می‌دهد)، برای اهداف و مقاصد گوناگون بیوانفورماتیکی، هزاران ابزار و نرم‌افزار در دسترس می‌باشند. ابزارهای نرم‌افزاری که به ما امکان انجام کارهای تخصصی و گوناگون را می‌دهند. در حقیقت این‌گونه نیست که برای هر کار بیوانفورماتیکی، فرد خود از نقطه صفر همه چیز را بسازد و بسته‌های نرم‌افزاری بسیاری برای مقاصد گوناگون در دسترس می‌باشند. به صورت کلی، می‌توان تمامی آن‌ها را به دو دسته تقسیم کرد:

  • ابزارهای آنالیز محور و تحلیلی
    • BLAST
    • DESeq2
    • GEO2R
    • VCFtools
    • و …
  • نرم‌افزارهای پیش‌بینی کننده
    • نرم‌افزارهایی جهت مدل‌سازی پروتئین (AlphaFold)
    • STRING
    • PrePPI
    • MutationTaster
    • GSEA
    • و …

البته نباید فراموش کرد که برای انجام کارهای گوناگون بیوانفورماتیکی، علی رغم اینکه مسیرهای مبتنی بر نرم‌افزار آماده با رابط کاربری گرافیکی به کررات در دسترس هستند، بسیاری از کارها را می‌توان در بستر کد نیز انجام داد. مسیرهای تحت کد، قدرت عملکرد و مانور بیشتری را برای بیوانفورماتیشن، فراهم می‌کند. در حقیقت متخصصین بیوانفورماتیک، اغلب تمایل به استفاده از این مسیرها دارند. پس اگر قصد دارید به شکل متمرکز در بیوانفورماتیک فعالیت داشته باشید، یادگیری و تسلط بر مسیرهای تحت کد و برنامه نویسی، شدیدا توصیه می‌گردد.

درآمد بیوانفورماتیک

احتمالا یکی از مهم‌ترین مباحثی که افراد قبل از شروع بیوانفورماتیک به آن توجه دارند، بحث کسب درآمد از طریق آن است. مشاغل بیوانفورماتیکی را می‌تواند در ۳ دسته قرار داد:

استخدام بیوانفورماتیک

با توجه به رشد چشم‌گیر بیوانفورماتیک طی سالیان قبل در کشورهای مختلف، اهمیت آن برای مراکز تحقیقاتی، دانشگاه‌ها و شرکت‌های گوناگون، بیشتر از قبل شده و به همین جهت، موقعیت‌های استخدامی جدیدی در حال شکل‌گیری می‌باشند. شما می‌توانید برای هریک از این موقعیت‌ها اقدام کنید. البته که شانس جذب، کاملا وابسته به دانش و تخصص واقعی شماست، نه تکیه بر یک گواهی دوره و کارگاه بیوانفورماتیکی که در گذشته شرکت کرده‌اید. پس اگر هدف شما استخدام شدن در یکی از این مراکز است، حتما بر ایجاد یک رزومه واقعی که نشان دهنده مهارت شماست، تمرکز کنید. میزان درآمد و حقوق کاملا متغیر است و بسته به سیاست‌های مجموعه و شرکت مورد هدف، همچون سایر مراکز، تعیین می‌گردد. اما در صورتی که مهارت با ارزشی را داشته باشید که کمتر کسی در بیوانفورماتیک به آن مسلط است، درآمد قابل توجهی می‌تواند در انتظار شما باشد.

فریلنسری در بیوانفورماتیک

اگر نظر من را بخواهید، فریلنسری در بیوانفورماتیک برای این مقطع زمانی، بهترین انتخاب نیست. زمانی که قصد دارید فریلنسری را به عنوان شغل خود در نظر بگیرید، باید به بازار هدف و کشش بازار توجه ویژه‌ای را داشته باشید. به طور مثال، انجام کارهایی همچون طراحی وبسایت، پروژه‌های گرافیکی و تولید محتوا، ادیت مقاله و …، به مراتب بازار گسترده‌تری نسبت به بیوانفورماتیک دارند. نباید فراموش کنید که در فریلنسری بیوانفورماتیک، مخاطب اصلی شما، دانشجویان هستند (بیشتر دانشجویان ارشد و دکتری). این اجتماع هدف، علی رغم جامعه آماری پایینی که دارد، کشش مالی آنچنانی برای پرداخت دستمزد قابل توجه به شما را ندارد. پس فریلنسری در بازار داخل کشور، با توجه به این مقطع زمانی، شاید امر دشواری باشد و نسبت به زمانی که لازم است صرف یادگیری و ساخت اعتماد در مخاطب هدف کنید، شاید بازدهی مالی مستمر و زیادی را نداشته باشد. البته که امیدوارم در آینده نزدیک این اتفاق بیوفتد. اما اگر هدف شما فریلنسری است، شاید بازار بین المللی، انتخاب مناسب‌تری باشد.

استارتاپ بیوانفورماتیک

فرصت‌های راه‌اندازی یک استارتاپ بیوانفورماتیکی چه در داخل و چه در خارج کشور، بسیار زیاد است. انواع ایده‌های تولید محصول یا ارائه خدمت در بیوانفورماتیک وجود دارند که می‌توانید مبتنی بر آن‌ها، استارتاپ خود را راه‌اندازی کنید. اگر اهل ریسک کردن هستید، تمایل به داشتن کسب و کار شخصی خود را دارید، و البته صبر و شکیبایی قابل توجهی هم دارید، این مسیر می‌تواند همراه با جذابیت‌های بسیار زیاد باشد. اما ورود به این حوزه، نیازمند داشتن یک دانش کافی در مورد کسب و کار، و ارائه یک پاسخ مناسب برای یک نیاز چالشی است. هر استارتاپ بیوانفورماتیکی قرار نیست موفق شود و احتمال شکست در این مسیر بسیار بالاست. اما در صورت موفقیت، می‌تواند درآمد قابل توجهی را برای شما به همراه داشته باشد.

منابع یادگیری بیوانفورماتیک

به دلیل گستردگی بیوانفورماتیک، منابع زیادی برای یادگیری آن وجود دارند. اما باید توجه داشت که همین گستردگی و نوین بودن بیوانفورماتیک، سبب شده است که منابع گوناگون، هرکدام بسته به تجربیات مولف، سازماندهی متفاوتی داشته باشند. در حقیقت فعلا نمی‌توان به طور قطع یک نقطه آغاز و پایان مشخص و مورد توافق اکثریت را، برای یادگیری آن در نظر گرفت. اما با دنبال کردن منابع آموزشی گوناگون، می توان به دیدگاه خوبی نسبت به انواع آنالیزها و اقدامات تخصصی در این علم مهم، دست یافت. در این بخش، منابع مختلفی جهت شروع یادگیری بیوانفورماتیک آورده شده است.

بهترین کتاب بیوانفورماتیک

برای یادگیری بیوانفورماتیک، کتاب‌های تخصصی زیادی در دسترس هستند. اما چند کتاب که کمک می‌کند ابعاد مختلف Bioinformatics را بهتر درک کنید، به شرح زیر می‌باشد:

دوره آموزشی بیوانفورماتیک

با کمی سرچ در اینترنت، انواع دوره‌های آموزشی به زبان فارسی و انگلیسی را پیرامون بیوانفورماتیک مشاهده خواهید کرد. ویژگی مشترک بسیاری از این دوره‌ها، نداشتن یک ساختار منسجم و مشابه است. به همین جهت یک فرد مشتاق به یادگیری، بدون داشتن تجربه و دانش کافی در بیوانفورماتیک، نمی‌تواند تشخیص دهد کدام سرفصل‌ها در بیوانفورماتیک مناسب اوست (یعنی هر مدرس دوره خود را سلیقه‌ای تالیف کرده و موضوعات دوره‌ها کاملا با هم متفاوت هستند). حتی ممکن است دوره‌هایی را تحت عنوان دوره جامع (چه فارسی، چه انگلیسی)، مشاهده کنید که سرفصل‌های آن‌ها در حد مقدمات است و چیزی بیشتر از مباحث پایه‌ای را پوشش نمی‌دهند. این امر هم بیشتر وابسته به تجربه، زاویه دید و صد البته تخصص مدرس است، تا اینکه مغرضانه چنین سرفصل‌هایی در غالب چنین دوره‌ای ارائه شوند. قطعا هر مولف و طراح یک دوره آموزشی، دوست دارد بهترین خود را ارائه کند و هدف از ذکر این موضوع، به هیچ عنوان تخریب دوره خاصی نمی‌باشد. پس اگر به دنبال یادگیری از طریق دوره‌های آموزشی هستید (چه رایگان و چه پولی)، دنبال کردن چندین دوره با سرفصل‌های متفاوت، می‌تواند سبب شود که مطالب بیشتری را یاد بگیرید.

راه جایگزین به جای استفاده از چندین دوره مختلف، استفاده از مسترکلاس بیوانفورماتیک دایا زیست فناوران است. در این مسترکلاس، سرفصل‌ها به شکلی طراحی شده‌اند که تا جای ممکن تمامی مباحث مشابه در دوره‌های گوناگون را پوشش دهند و در یک مسیر تکاملی، از مباحث مقدماتی تا پیشرفته‌ی تحت کد، دانش پذیر را همراهی کنند. ادبیات بسیار ساده، پرداختن به جزئیات، پروژه محور بودن و آموزش هریک از آنالیزها با چندین ابزار مختلف، پرداختن به مباحث لینوکس و برنامه نویسی جهت انجام پروژه‌ها تحت کد و بسیاری موارد دیگر، از مهم‌ترین مزایای این مسترکلاس می‌باشند. به نوعی می‌توان گفت هریک از فصل‌های این مسترکلاس، یک دوره جامع مستقل است که تمام نیاز مخاطبِ علاقمند به بیوانفورماتیک را، برطرف می‌کند. پشتیبانی علمی این آموزش هم سبب خواهد شد تا دانش پذیران، بدون استرس و در آرامش کامل، هرکجا نیاز به کمک و راهنمایی داشتند، بتوانند در سریع‌ترین زمان ممکن پاسخ سوالات خود را دریافت کنند.

بیوانفورماتیک به چه معناست - دایا زیست فناوران

نتیجه‌گیری

بیوانفورماتیک به عنوان یک علم کلیدی در تحقیقات زیستی و پزشکی نوین، توانسته است دستاوردهای مهمی را به ارمغان بیاورد. با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های بیوانفورماتیکی، دانشمندان می‌توانند به تحلیل و درک بهتر داده‌های زیستی بپردازند و راهکارهای جدیدی را برای درمان بیماری‌ها و درک عملکردهای زیستی، ارائه دهند. یادگیری بیوانفورماتیک برای هر پژوهشگر زیستی یا متخصصی که می‌خواهد به درک عمیقی از داده‌های زیستی دست یابد، امری ضروری و اجتناب‌ناپذیر است. تسلط به این علم جذاب، فارغ از رشته تحصیلی دانشگاهی شما، می‌تواند اثر بسیار مثبتی را بر کیفیت پژوهش‌های شما بگذارد. همچنین در خلق موقعیت‌های شغلی جذاب‌تر نیز، بسیار موثر است. پس توصیه می‌شود هرچه سریع‌تر یادگیری این علم را شروع کنید.

دیدگاه‌ها ۰
ارسال دیدگاه جدید