مراحل یادگیری بیوانفورماتیک
در مقاله دیگری از وبلاگ دایا زیست فناوران (این مقاله)، به بررسی جامع و کامل بیوانفورماتیک پرداختیم. در این مقاله قصد داریم تا یک مسیر استاندارد و مناسب را جهت یادگیری بهتر و موثرتر بیوانفورماتیک معرفی کنیم. این راهنمای جامع، به دلیل متنوع بودن سرفصل‌ها در کتب و منابع آموزشیِ گوناگون، از ابهامات زیادی جلوگیری خواهد کرد. با توجه به اینکه مسیر پیشنهادی در این مقاله، حاصل تجربیات شخصی‌ام بوده و در نتیجه آزمون و خطای چند ساله جهت درک بیوانفورماتیک است، احتمالا به افرادی که در زمینه علوم زیستی و پزشکی فعال اند و قصد یادگیری این علم مهم را دارند، می‌تواند کمک موثری داشته باشد. البته که تمامی رشته‌های تحصیلی و علاقمندان، می‌توانند از آن استفاده کنند. در این مقاله، یک نقشه راه منجسم و شفاف پیش روی شماست تا با دنبال کردن مباحثی که در ادامه به بررسی آن‌ها خواهیم پرداخت، پله پله در مسیر متخصص شدن در بیوانفورماتیک، گام بردارید.
مراحل یادگیری بیوانفورماتیک
یادگیری بیوانفورماتیک به دلیل ماهیت میان‌رشته‌ای این علم، نیازمند ترکیبی از دانش زیست‌شناسی، ریاضی، علوم کامپیوتر و حتی شیمی است. پس اگر قصد داشته باشید به شکل متمرکز در بیوانفورماتیک فعالیت کنید، داشتن نگرش در این علوم، می‌تواند مفید باشد. البته که شما می‌توانید از زاویه دید رشته تحصیلی خود در بیوانفورماتیک فعالیت کنید. یعنی به عنوان یک بیولوژیست یا پزشک، قرار نیست حتما در ریاضیات نیز متخصص شوید. چرا که پژوهش‌های بیوانفورماتیکی، می‌تواند در نتیجه همکاری متخصصین در رشته‌های یاد شده، انجام شود. اما به صورت کلی، داشتن دیدگاه حداقلی نسبت به مبانی سایر علوم فارغ از تخصص اصلی خودتان، نقش موثری در درک بهتر بیوانفورماتیک دارد. با این توضیحات، در ادامه ابتدا مباحث مهمی که در هریک از علوم یاد شده به عنوان یک بیوانفورماتیشن لازم است بدانید را بررسی خواهیم کرد، سپس به یادگیری خودِ علم بیوانفورماتیک می‌پردازیم.
۱. آشنایی با اصول و مبانی زیست‌شناسی برای بیوانفورماتیک
فارغ از رشته تحصیلی، یکی از پایه‌ای‌ترین و مهم‌ترین مباحث جهت شروع یادگیری بیوانفورماتیک، داشتن درک مناسبی نسبت به اصول و مبانی زیست‌شناسی است. برای این منظور، بهتر است مطالعه در زمینه‌های زیر را آغاز کنید:
- زیست‌شناسی مولکولی: درک ساختار و عملکرد DNA، RNA، پروتئین‌ها و فرآیندهای مولکولی سیستم‌های زیستی.
- زیست‌شناسی سلولی: مطالعه سلول‌ها، بخش‌های مختلف آن‌ها و نقش اجزای سلولی.
- بیوشیمی: درک چرخه‌ها، متابولیسم و فرآیندهای گوناگون بیوشیمیایی در موجودات زنده.
- ژنتیک: آشنایی با مبانی ژن‌ها و نحوه وراثت.
۲. یادگیری برنامه‌نویسی برای بیوانفورماتیک
بیوانفورماتیک عمدتاً بر پایه تحلیل داده‌ها استوار است و برای انجام این کار، هم ابزارهای از پیش آماده و هم مسیرهای تحت کد، در دسترس هستند. اگر از زاویه دید بیولوژی و یا پزشکی قصد شروع یادگیری را دارید، شاید از همان ابتدا نیاز به یادگیری برنامه نویسی نباشد. اما اگر قصد دارید به شکل متمرکز و جدی در مسیر بیوانفورماتیک گام بردارید، یادگیری حداقل یکی از زبان‌های برنامه نویسی زیستی، پیشنهاد می‌گردد. مهم‌ترین زبان‌هایی که در بیوانفورماتیک به کار می‌روند، عبارتند از:
- R: به جرات رتبه اول را در بین زبان‌های برنامه نویسی زیستی دارد. آن هم به دلیل Workflow های تخصصی که مبتنی بر این زبان، جهت کار و آنالیز انواع داده‌های زیستی در دسترس است. همچنین زبان R یک زبان آکادمیک و علمی نیز به شما می‌آید. در این مقاله به بررسی جامع زبان برنامه نویسی R پرداختیم. سوای از مباحث بیوانفورماتیکی، به صورت کلی این زبان یک انتخاب عالی برای انجام تحلیل‌های آماری و ایجاد مصورسازی‌های گوناگون است.
- Python: بعد از R، زبان پایتون محبوب‌ترین زبان برای پروژه‌های بیوانفورماتیکی است. البته که به عقیده بسیاری، پایتون امروز هم‌راستا و در یک سطح با زبان R جهت انجام پروژه‌های بیوانفورماتیکی، می‌تواند قرار گیرد. اما در بعضی کارها، به عقیده من R همچنان پیشتاز است.
- MATLAB: یک زبان کاربردی و عالی، اما غیررایگان. متلب هم در بسیاری از کارهای تخصصی بیوانفورماتیکی موثر عمل می‌کند، اما تجاری بودن آن یک چالش است و سبب شده که اکثر افراد، کمتر به سراغ آن روند.
- Bash/Shell Scripting: از آنجایی که کار با داده‌های مختلف زیستی در بستر لینوکس امکان پذیر است، می‌توان از این مورد برای مدیریت فایل‌ها و اجرای دستورات در محیط لینوکس، استفاده نمود.
۳. یادگیری آمار و ریاضیات برای بیوانفورماتیک
بیوانفورماتیک بر تحلیل داده‌ها و روش‌های آماری، استوار است. بنابراین، بدون داشتن دانش آماری و تسلط به بعضی مباحث ریاضی، کار کمی دشوار خواهد بود. البته که اگر از دیدگاه زیستی، قصد یادگیری بیوانفورماتیک را دارید، ضرورتی بر شروع یادگیری این مباحث به شکل پیشرفته نیست و یک تسلط حداقلی برای انجام پروژه های متعدد، کفایت می‌کند. اما اگر قصد متخصص شدن در بیوانفورماتیک را دارید، داشتن دانش کافی در زمینه‌های زیر ضروری است:
- آمار و احتمالات: برای تحلیل داده‌ها و انجام آزمون‌های آماری.
- جبر خطی: برای درک بهتر الگوریتم‌های بیوانفورماتیکی.
۴. یادگیری شیمی برای بیوانفورماتیک
در بیوانفورماتیک اگر قصد داشته باشید به مطالعات بیولوژی ساختاری مشغول شوید، قطعا داشتن دانش شیمی جهت درک بهتر مولکول‌ها و ساختارهای گوناگون، ضروری است. همچنین جهت فعالیت در مباحثی همچون طراحی دارو (داروهای شیمیایی)، داشتن تسلط کافی به این علم نیز مهم است. پس توصیه می‌شود بعد از درک شیمی عمومی، مباحث مربوط به شیمی آلی را جهت درک بهتر مفاهیم در حوزه‌های یاد شده مطالعه نمایید.
شروع یادگیری بیوانفورماتیک
علوم یاد شده در ۴ دسته بالا، با هدف آماده سازی ذهن شما، جهت درک بهتر بیوانفورماتیک آورده شده‌اند. در حقیقت این‌گونه نیست که شما لازم باشد ابتدا تمامی علوم اشاره شده را یاد گرفته و سپس به بیوانفورماتیک بپردازید. به جز مبحث زیست شناسی که یک محوریت کلیدی را تشکیل می‌دهد، سایر علوم را می‌توانید به موازات یادگیری بیوانفورماتیک، دنبال کنید.
شما می‌توانید بیوانفورماتیک را در ۲ مسیر آموزش ببینید:
- یادگیری مبتنی بر یک شاخه تخصصی از بیوانفورماتیک
- یادگیری انواع تکنیک‌ها بدون توجه به شاخه تخصصی‌ای خاص در بیوانفورماتیک
یادگیری مبتنی بر یک شاخه تخصصی از بیوانفورماتیک
از آنجایی که بیوانفورماتیک زیر مجموعه‌های متعددی دارد، شما می‌توانید با انتخاب یکی از این زیرمجموعه‌ها، مثلا سیستمز بیولوژی، اقدام به یادگیری مباحث مرتبط با آن کنید. در این شرایط، هم دنبال کردن دوره‌های جامع و تخصصی مفید هستند و هم مطالعه کتب و مقالات مرتبط با آن فیلد تخصصی. طبیعتا تسلط به ابزارها و آنالیزهای مرتبط با آن فیلد به خصوص، وابسته به کیفیت دوره آموزشی و طبقه بندی بهینه یک کتاب و مقاله، برمی‌گردد. اما با کمی صبوری می‌توانید به دیدگاه قابل توجهی دست پیدا کنید.
یادگیری انواع تکنیک‌ها بدون توجه به شاخه تخصصی‌ای خاص در بیوانفورماتیک
در بیوانفورماتیک، انبوهی تکنیک و آنالیز وجود دارد که مشترکا، در فیلدهای گوناگون بیوانفورماتیک، مورد استفاده قرار می‌گیرند. مثلا تکنیکی همچون داکینگ مولکولی، هم در طراحی واکسن و هم در طراحی دارو، به شکل مشترک استفاده می‌شود. پس زمانی که فارغ از یک محوریت تخصصی، اقدام به یادگیری بیوانفورماتیک می‌کنید، در این شرایط ورود به فیلدهای گوناگون برای شما ساده‌تر شده و امکان اعمال خلاقیت در یک فیلد به خصوص بیوانفورماتیکی نیز بیشتر است. چون سبب می‌شود، با پختگی و زاویه دید بازتر، روش کار خود را انتخاب کنید.
کدام روش یادگیری بیوانفورماتیک را دنبال کنم؟
هر دو مسیر می‌توانند مزایای خود را داشته باشند. اگر زمان کافی جهت مطالعه و یادگیری دارید و البته یک دوره آموزشی جامع و کامل (همچون مسترکلاس بیوانفورماتیک)، را به عنوان منبع یادگیری انتخاب کردید، یادگیری انواع آنالیزها بدون توجه به شاخه تخصصی خاص، می‌تواند مسیر خوبی جهت پیدا کردن دیدگاهی جامع، نسبت به بیوانفورماتیک باشد. اما اگر شروع پروژه‌های پژوهشی در زمان کمتر مورد نظر شماست، و هیچ دیدگاهی نسبت به بیوانفورماتیک ندارید، شاید بهتر باشد ابتدا یک فیلد تخصصی بیوانفورماتیک را انتخاب کنید و بعد از تسلط به مباحث گوناگون آن، یادگیری آنالیزهای دیگر را بدون توجه به شاخه‌ای خاص، آغاز کنید.
نکته: در مسترکلاس بیوانفورماتیک دایا زیست فناوران، یک رویکرد تلفیقی دنبال می‌شود. علاوه بر اینکه انبوهی آنالیز و تکنیک منحصر به فرد بیوانفورماتیکی به شما آموزش داده می‌شود، فیلدهای گوناگون بیوانفورماتیک و نحوه ورود به هریک را نیز آموزش خواهید دید.
ورود به بیوانفورماتیک مقدماتی
ممکن است شما نیز همچون بسیاری افراد، ترجیح دهید ابتدا کمی مزه بیوانفورماتیک را امتحان کنید و بعد برای ورود به یک شاخه تخصصی آن، تصمیم بگیرید. اینکه بگوییم مباحث x و y به عنوان مباحث بیوانفورماتیک مقدماتی شناخته می‌شوند، شاید امر صحیحی نباشد. آن‌هم به دلیل اینکه بیوانفورماتیک هنوز سازماندهی علمی مورد توافقی را، پیدا نکرده است. اما به صورت کلی، می‌توان برخی مباحث که در اکثر شاخه‌های بیوانفورماتیک مورد استفاده هستند و همچون ۴ عمل اصلی در ریاضیات، نقشی پایه‌ای را در بیوانفورماتیک ایفا می‌کنند، به عنوان یک مقدمه خوب جهت شروع بیوانفورماتیک در نظر گرفت. البته که این صرفا نظر شخصی من بوده و بیوانفورماتیک مقدماتی را به شیوه‌ای که در ادامه می‌خوانید تعریف می‌کنم. طبیعتا نظر سایر افراد و فعالین در این حوزه ممکن است خلاف نظر من باشد. در ادامه به بررسی مباحث و ابزارهای بیوانفورماتیکی می‌پردازیم که می‌توان آن‌ها را به عنوان مقدمات ورود به این علم جذاب، در نظر گرفت. این مباحث شامل موارد زیر هستند:
- آشنایی و کار با ابزارها و دیتابیس‌های مختلف NCBI
- آشنایی و کار با UniProt
- مطالعه توالی و ویژگی‌های ساختاری ژن
- مطالعه توالی و ساختار پروتئین
مباحث اشاره شده برای ورود به مقدمات بیوانفورماتیک، در دوره بیوانفورماتیک مقدماتی دایا زیست فناوران به شکل کامل، پوشش داده شده‌اند و دیدگاه دانش پذیران را نسبت به مباحث پایه‌ای مهم این علم جذاب، شفاف خواهند ساخت.
بعد از بیوانفورماتیک مقدماتی
بعد از گذراندن بیوانفورماتیک مقدماتی، می‌توانید طبق ۲ مسیر اشاره شده، یا یکی از شاخه‌های تخصصی بیوانفورماتیک را انتخاب کرده و یادگیری را طبق آن پیش ببرید. یا می‌توانید بدون توجه به محوریتی خاص، انواع آنالیزها و تکنیک‌های تخصصی بیوانفورماتیک را، شروع کنید. حقیقت این است که برای یادگیری، انبوهی دوره آموزشی، کتاب و مقاله در دسترس هستند. اما باید توجه داشت که هر دوره و کتاب، هرچقدر هم کامل، بدون پشتکار و تلاش شما، نتیجه‌ای را به همراه نخواهد داشت.
همچنین باید توجه کنید که یک متخصص بیوانفورماتیک، با یک تکنسین بیوانفورماتیک، متفاوت است. اگر قصد دارید به عنوان متخصص بیوانفورماتیک شناخته شوید، توجه به چرایی‌ها و ورود به مباحث عمیق، ضروری است. اینکه صرفا با چند کلیک در یک ابزار و نوشتن چند خط کد، یک کار به خصوص را انجام دهید، از شما متخصص نمی‌سازد و تنها در نقش یک اپراتور می‌توانید عمل کنید. قطعا تسلط به مباحث عمیق این علم کاربردی، فرصت‌های بیشتری را برای شما هم در پژوهش و هم در بازار کار، فراهم خواهد ساخت.
کار بر روی پروژه‌های عملی
برای یادگیری بهتر و درک عمیق‌تر بیوانفورماتیک، انجام پروژه‌های عملی، از اهمیت بالایی برخوردار است. سعی کنید بر روی پروژه‌هایی پژوهشی گوناگونی مرتبط با شاخه انتخابی بیوانفورماتیک، متمرکز شوید. انجام یک پروژه پژوهشی و حل ده‌ها چالشی که حین کار با آن برخورد می‌کنید، از چندین دوره جامع بیشتر می‌تواند نکات مهم آموزشی را به شما انتقال دهد. اگر پیدا کردن یک تیم پژوهشی مرتبط، برای شما امکان پذیر نبود، یا به تنهایی نمی‌توانستید پژوهش‌های بیوانفورماتیکی را طراحی کنید، می‌توانید مقالات اورجینال چاپ شده مرتبط با کار خود را پیدا و مطالعه کنید. با آنالیز دقیق روش کار و نتایج، سعی کنید دقیقا مشابه آن کار را با همان داده‌ها، انجام دهید. اگر به نتیجه‌ای خلاف نتیجه پژوهش مربوطه دست یافتید، علت را جویا شوید و با سرچ و استفاده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی، سعی در رفع اشکالات کنید. قطعا با تمرین به این شیوه، نتیجه دلخواهی حاصل خواهد شد و از یک جا به بعد، می‌توانید به شکل مستقل، پروژه‌های خود را طراحی و پیاده‌سازی کنید.
ساخت شبکه کاری
درست است که شبکه کاری و ارتباطات این چنینی، می‌تواند سبب خلق موقعیت‌های خوب شود. اما نباید فراموش کرد که شبکه کاری شما، می‌تواند بار علمی و آموزشی با ارزشی نیز به همراه داشته باشد. اگر بتوانید با متخصصین این حوزه همکاری‌هایی را داشته باشید، کافی است آن فرد یک نکته در مورد یک آنالیز به شما بگوید، برای ماه‌ها و بعضا سال‌ها در وقت شما جهت مطالعه خودآموز، صرفه‌جویی خواهد شد.
مطالعه و آنالیز مقالات بیوانفورماتیکی جدید
دانش امروز شما در بیوانفورماتیک، سال آینده احتمالا قدیمی شده است. اگر قصد دارید در این فضا به پژوهش و کار مشغول شوید، لازم است توانایی استخراج اطلاعات و یادگیری از مقالات جدید را به دست آورید. اگر در زبان انگلیسی ضعف دارید، حتما آن را برطرف کنید. اگر در مطالعه یک مقاله علمی اورجینال دچار چالش هستید، حتما به آن غلبه کنید. توانایی شما در درک مفاهیم تازه از مقالات علمی بیوانفورماتیکی، ارتباط مستقیمی با پختگی زاویه دید شما و رسیدن به سطوح بالاتر تخصص دارد. پس سعی کنید به طور مداوم، مقالات جدید مرتبط با محوریت کاری خود در بیوانفورماتیک را، مطالعه و آنالیز کنید.
مرکز تحقیقات شخصی بیوانفورماتیکی
به عقیده من، با حرکت صحیح در مسیر بیوانفورماتیک، می‌توانیم تنها با یک سیستم کامپیوتری، مرکز تحقیقات شخصی خود را راه‌اندازی کنیم. در ارتباط با این مسئله و نکاتی که لازم است پیرامون راه‌اندازی این مرکز تحقیقات بدانید، در گذشته کتابی را با عنوان چگونه لپ تاپ خود را تبدیل به مرکز تحقیقات شخصی کنیم؟، در دایا زیست فناوران منتشر کرده‌ام تا علاقمندان به این فیلد علمی، بتوانند با دیدگاه بازتری، در مسیر پژوهش‌های بیوانفورماتیکی حرکت کنند. این کتاب از طریق این لینک در دسترس بوده و مطالعه آن، به تمامی علاقمندان پیشنهاد می‌گردد.
نتیجه‌گیری
یادگیری بیوانفورماتیک نیازمند صبوری و استمرار است. بدون صبر و پشتکار، نباید انتظار بازدهی بسیار بالا و عجیب را در بیوانفورماتیک داشت. با پیروی از نکات اشاره شده و البته تمرین مداوم، می‌توانید به مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص بیوانفورماتیک دست یابید و در پروژه‌های تحقیقاتی و تجاری موفق عمل کنید. این مسیر ممکن است چالش‌برانگیز باشد، اما با استمرار و حفظ علاقه، می‌توان به درک عمیقی از این علم رسید.
