۱۱ دلیل برای شروع یادگیری زبان برنامه نویسی R توسط بیولوژیست‌ها

تکنولوژی‌های جدید و پیشرفت در حوزه‌های مختلف علم، تاثیر خود را بر سایر علوم نیز می‌گذارند. همین امر سبب می‌گردد تا زاویه نگاه و یادگیری در علومی همچون زیست شناسی و پزشکی، دستخوش تغییرات بنیادینی شود. در مقاله‌ای که قبل‌تر در وبلاگ دایا زیست فناوران منتشر کردیم، به بررسی جامع زبان برنامه نویسی R پرداخته شد. در مقاله پیش‌رو قصد داریم به بررسی ۱۱ مورد بپردازیم که ضرورت شروع یادگیری زبان R برای بیوتکنولوژیست‌ها و بیولوژیست‌ها را پر رنگ تر می‌کند.

کاربرد زبان R در بیوانفورماتیک

یکی از مهم‌ترین موارد که یادگیری زبان R برای بیولوژیست ها را تبدیل به یک مزیت اساسی می‌کند، کاربردهای این زبان در مباحث بیوانفورماتیکی است. در پروژه های بیوانفورماتیکی، افراد می‌توانند هم از ابزارهای آماده استفاده کنند، هم از مسیرهای مبتنی بر برنامه نویسی. طبیعتا استفاده از ابزارهای آماده عمومیت بیشتری داشته و اغلب افراد به این شکل در بیوانفورماتیک فعال هستند. اما در بسیاری موارد، شاید یک ابزار از پیش آماده به تنهایی امکان شخصی سازی آنالیزها و انجام پروژه های گوناگون طبق ایده‌ای که فرد پرورش داده است را، نداشته باشد. پس در این شرایط شخصی که به یک زبان مرتبط با پروژه های زیستی مانند زبان برنامه نویسی R تسلط کافی دارد، از شانس بسیار بالایی برای اعمال خلاقیت و جذاب‌تر کردن پروژه خود برخوردار است.

این تصویر با کمک هوش مصنوعی DALL-E تولید شده است.

برخی پروژه های بیوانفورماتیکی که به واسطه زبان R قابل انجام هستند، در ادامه لیست شده‌اند:

• آنالیز بیان ژن
• آنالیز Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs)
• مطالعات گوناگون امیکس
• مطالعات تکاملی و ترسیم درخت فیلوژنتیک
• انجام مطالعات مرتبط با Enrichment Analysis
• بررسی برهم‌کنش پروتئین‌ها
• آنالیز بقا
• آماده‌سازی دیتاست‌های گوناگون
• مصورسازی‌های گوناگون
• و بسیاری پروژه‌های دیگر

استفاده از زبان R، تنها به انجام آنالیزهای گوناگون در بیوانفورماتیک منتهی نمی‌شود. در صورتی که ایده تولید یک نرم افزار بیوانفورماتیکی با رابط کاربری گرافیکی (GUI) را داشته باشید، این امکان نیز در زبان برنامه نویسی R فراهم شده است. با استفاده از Shiny در R، می‌توانید یک نرم افزار با رابط کاربری گرافیکی را ایجاد نموده و حتی آن را به شکل آنلاین در اختیار عموم قرار دهید.

کاربرد زبان برنامه نویسی R در سیستم بیولوژی (Systems Biology)

سیستم بیولوژی یکی از جذاب‌ترین فیلدهای مطالعاتی در دنیای زیستی امروز است. در حقیقت سیستم بیولوژی یک رویکرد و نگاه جدید به مطالعات زیست‌شناسی است. در گذشته و در ابتدای ظهور این علم، اغلب سیستم بیولوژی را زیر مجموعه‌ای از بیوانفورماتیک طبقه بندی می‌کردند. البته که هنوز هم در بسیاری منابع، طبقه‌بندی به این شکل انجام می‌شود. اما با توجه به گستردگی این فیلد علمی و پتانسیل بسیار بالای آن، امروز در حال تبدیل شدن به یک علم مستقل است و حتی در برخی دانشگاه‌ها، رشته‌ای تحت عنوان Systems Biology ارائه می‌شود.

بسیاری از مطالعات سیستمز بیولوژیکی، وابستگی بسیار زیادی به زبان R دارند. با توجه به اینکه این مطالعات از داده‌های Omics برای انجام مدل‌سازی‌ها استفاده می‌کنند، آنالیزهای اولیه و حتی پایین دست داده های امیکس، به واسطه زبان R صورت می‌پذیرد. پکیج‌های تخصصی برای انجام آنالیزهای گوناگون Omics Data از قبل توسط متخصصان این حوزه نوشته شده و در Bioconductor به صورت رایگان برای عموم قرار داده شده‌اند. بایوکانداکتور، یک مخزن نگهداری انواع پکیج‌های R با رویکرد زیستی است. با دریافت این پکیج‌ها در محیط R، می‌توان مطالعات حرفه‌ای و جذابی را در زمینه سیستم بیولوژی طراحی و پیاده سازی کرد. یکی از مرسوم‌ترین این آنالیزها، انجام آنالیز داده‌های میکرواری و RNAseq است. در صورت علاقه به یادگیری از پایه و اصولی این آنالیز، می‌توانید در دوره جامع آنالیز داده‌های میکرواری و RNAseq دایا زیست فناوران ثبت نام نمایید.

این تصویر با کمک هوش مصنوعی DALL-E تولید شده است.

کاربرد زبان برنامه نویسی R در آنالیزهای آماری

شکل گیری زبان R، با آنالیزهای آماری گره خورده است. در حقیقت این زبان برای پاسخ به این نیاز شکل گرفت و رفته رفته کاربردهای گسترده‌تری برای آن ایجاد شد. اینکه در علوم زیستی و پزشکی مشغول به تحصیل و فعالیت هستید یا نه، تفاوتی ایجاد نمی‌کند. به عنوان یک پژوهشگر، داشتن دانش آماری و توانایی انجام آنالیزهای آماری مرتبط با پروژه‌تان یک ضرورت است. به منظور انجام چنین آنالیزهایی، ابزارهای معروفی همچون SPSS در دسترس‌اند. اما یک ایراد بزرگ اغلب این ابزارها، رایگان نبودن آن‌هاست. زبان R به دلیل رایگان بودن و پوشش دادن طیف وسیعی از آنالیزهای گوناگون آماری، یک انتخاب ایده‌آل به شمار رفته و امروز اغلب پژوهشگران در مسیر استفاده از R، به جای نرم افزارهای پولی هستند.

کاربرد زبان برنامه نویسی R در ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی

بدون شک یکی از جذاب‌ترین و ترندترین حوزه‌های علمی طی سالیان اخیر، هوش مصنوعی بوده است. هوش مصنوعی از جمله علومی است که در تمامی مشاغل، رشته ها و ابعاد زندگی انسان ها قابل استفاده است. رشته‌های زیستی و پزشکی نیز از این قاعده مستثنی نبوده و به واسطه هوش مصنوعی، می‌توان تحولات عظیمی را در این علوم ایجاد کرد. در کنار زبان پایتون که محبوب‌ترین زبان برای انجام پروژه های مرتبط با هوش مصنوعی است، زبان R نیز بسیار قدرتمند عمل کرده و به عنوان یک رقیب اساسی برای آن به شمار می‌آید. در صورتی که تمایل دارید به جای استفاده از مدل‌های از پیش آماده ماشین لرنینگی، خود اقدام به توسعه یک مدل مرتبط با یادگیری ماشین نمایید و البته این مدل مرتبط با رفع یک نیاز زیستی باشد، زبان R انتخاب ایده‌آلی به شمار می‌رود. البته که به توصیه بسیاری از فعالین این حوزه، داشتن دانش برنامه نویسی پیرامون هر دو زبان R و پایتون می‌تواند در بسیاری مواقع یک مزیت نیز تلقی شود. اما توجه داشته باشید که یادگیری همزمان دو زبان برنامه نویسی به هیچ عنوان توصیه نمی‌شود و بهتر است بعد از یادگیری یکی، اقدام به یادگیری دیگری نمایید. در این شرایط هر زبان در جای خود می‌تواند بهتر و بهینه‌تر به نیاز شما در این حوزه پاسخ دهد.

کاربرد زبان R در علم داده (دیتا ساینس)

انسان‌ها در دنیای امروز، به شکل روزانه سبب تولید حجم عظیمی از داده‌ها می‌شوند. سرعت تولید داده ها از سرعت تولید ابزارهایی به منظور استفاده و تفسیر آن‌ها بسیار بالاتر است. انواع مشاغل و کسب و کارها در سراسر دنیا، به واسطه تحلیل داده‌های مشتریان خود، پلن‌های بازاریابی‌شان را بهینه کرده و به نیازهای بازار پاسخ می‌دهند. در دنیای علم همچون زیست شناسی نیز با انبوهی از داده‌ها سر و کار داریم و استفاده صحیح و تفسیر و تحلیل بهینه آن‌ها نتایج شگفت انگیزی را رقم خواهد زد. تمامی این اقدامات در زیرمجموعه علم داده قرار می‌گیرند. متخصصین علم داده با تفسیر و تحلیل داده‌های تولید شده، اقدام به کشف الگوهای نهفته در آن‌ها کرده و به تصمیم‌گیری های بهتر در حوزه های گوناگون، کمک شایانی می‌کنند. اهمیت این رشته آن‌قدر بالاست که امروز، بسیاری از کمپانی‌های بزرگ،‌ دپارتمانی به نام دیتاساینس تاسیس کرده‌اند و افرادی در این دپارتمان، داده های مرتبط با آن کسب و کار را تحلیل و آنالیز می‌کنند تا الگوهای مختلف را شناسایی و استخراج نمایند.

کاربرد زبان برنامه نویسی R در مصورسازی تخصصی و با کیفیت داده‌ها

احتمالا این جمله معروف Fred R. Barnard را شنیده‌اید: «ارزش یک تصویر بیش از هزار کلمه است». اگر در هر شغل و رشته‌ای با داده سر و کار دارید و هدف شما پرزنت کردن آن داده ها در یک مقاله علمی و یا ارائه شفاهی است، قطعا استفاده بیش از حد از جداول و اعداد و ارقام، آن‌گونه که باید مفهوم را منتقل نخواهد کرد. مصورسازی صحیح و اصولی یک هنر به شمار می‌رود و طبیعتا کیفیت نمودارهایی که قصد ارائه آن‌ها را دارید، یک فاکتور مهم است. ابزارهای گوناگونی به منظور مصورسازی داده، در دسترس هستند، مانند نرم افزار محبوب اکسل. اما کمتر نرم افزاری به اندازه زبان برنامه نویسی R به شما امکان شخصی سازی و رسم نمودارهای حرفه‌ای را می‌دهد. در صورت داشتن تسلط کافی به این زبان برنامه نویسی و استفاده از پکیج‌های تخصصی مصورسازی (همچون ggplot2)، می‌توانید نمودارهای خلاقانه و با کیفیتی را برای مقاله و یا ارائه شفاهی خود آماده کنید. اگر پژوهشگر حوزه های زیستی و پزشکی هستید، قطعا ارزش این نمودارها را درک کرده‌اید و استفاده از زبان R می‌تواند به عنوان یک مزیت برای شما به شمار رود.

این تصویر با کمک هوش مصنوعی DALL-E تولید شده است.

کاربرد زبان R در خلق ابزارهای جدید آنالیزهای زیستی

طبیعتا آنالیزهای گوناگون زیستی در دنیای علم، به صرفا ابزارهای فعلی ختم نخواهند شد. روزانه ابزارهای گوناگونی به منظور پیاده سازی آنالیزهای مختلف بسته به نوع داده، توسعه داده می‌شوند. در صورتی که ذهن خلاقی دارید و سال‌ها جهت انجام یک آنالیز به خصوص تجربه کسب کرده اید، با شناسایی مشکلات و نقص‌های آن آنالیز و البته با داشتن دانش کافی پیرامون R، می‌توانید اقدام به ساخت پکیج‌هایی اختصاصی برای رفع چالش مربوطه کنید. این پکیج‌ها بعدا قابلیت آپلود در Bioconductor را دارند و حتی می‌توانید مقاله آن را نیز به چاپ برسانید. به این ترتیب هر کس که از پکیج ساخته شده توسط شما استفاده کند، بعدا در مقاله خود به ابزار شما Cite خواهد داد. طبیعتا دریافت Citation برای پژوهشگران یک امتیاز مثبت به شمار می‌رود و یک ابزار کاربردی، می‌تواند به تنهایی هزاران Citaiton را برای شما طی سالیان بعد به ارمغان آورد. علاوه بر امکان ساخت پکیج، با کمک Shiny می‌توانید ابزاری را برای انجام آنالیزهای مختلف توسعه دهید که دارای رابط کاربری گرافیکی بوده و از طریق یک آدرس آنلاین قابل دسترس است. چنین رویکردی نیز می تواند مقاله محور دنبال شود و علاوه بر رفع یک چالش از دنیای علم، اعتبار علمی را برای شما به همراه داشته باشد.

تقاضای بالا برای زبان R در دانشگاه‌های داخل و خارج از کشور

اگر هدف شما مهاجرت تحصیلی در رشته‌های زیستی است، احتمالا در بسیاری از پوزیشن‌های مختلف و جذاب، به داشتن تسلط کافی به زبان برنامه نویسی R (و یا پایتون) به عنوان یک ضرورت یا بعضا مزیت، برخورده اید. با توجه به کاربردهای گسترده این زبان که قبل‌تر اشاره شد، اساتید دانشگاهی در بسیاری از دانشگاه‌ها تمایل به همکاری با افرادی دارند که خود دانش برنامه نویسی و توانایی انجام آنالیزهای گوناگون را دارند. به این ترتیب از جذب یک نیروی مستقل برای پوشش دادن این نیاز خودداری خواهند کرد. البته که این مسئله به شکل مطلق برای تمامی پوزیشن های اپلای نیست، اما در بسیاری از رشته های زیستی که با بیوانفورماتیک نیز سروکار جدی دارند، تسلط به این زبان یک امتیاز مثبت و اثرگذار به شمار می‌آید.

علاوه بر دانشگاه‌های خارج از کشور، گروه‌های مختلف دانشگاهی در داخل کشور نیز به افرادی که چنین مهارتی دارند، نگاه مثبتی نشان می‌دهند. کمبود مواد و تجهیزات آزمایشگاهی از یک سمت و نبود بودجه‌های کافی پژوهشی برای طراحی مطالعات آزمایشگاهی، تمایل به پروژه های محاسباتی و نرم افزاری را بیشتر کرده است. با توجه به پتانسیل‌های زبان R، پروژه های متنوع و حرفه‌ای در پژوهش های زیستی قابل طراحی هستند. این پروژه‌ها پتانسیل این را دارند که هم به رفع یک چالش در دنیای علم کمک کنند و هم سبب تولید نتیجه‌ای کاربردی شوند. به این ترتیب، اگر قصد انجام پژوهش در مراکز دانشگاهی داخل کشور را دارید، یادگیری این زبان در کنار مباحث مختلف بیوانفورماتیکی را حتما در دستور کار خود قرار دهید.

تقاضای بالا برای زبان R در بازار کار مرتبط با دیتاساینس

همانطور که در بالاتر اشاره شد، امروز علم داده (دیتاساینس) به یکی از مهم‌ترین و جذاب‌ترین فیلدهای کاری تبدیل شده است. برای فعالیت در این شاخه کاری، داشتن دانش برنامه نویسی یک الزام به شمار می‌آید. اغلب پوزیشن های شغلی در نیازمندهای خود جهت استخدام افراد، تسلط کافی به زبان پایتون و R را ذکر کرده اند. بعضی از این پوزیشن‌ها به پایتون یا R به تنهایی اشاره کرده‌اند و در بعضی دیگر، داشتن تسلط به هر دو زبان ضروری است. پس اگر قصد دارید در فیلد دیتاساینس کار کنید، اینکه تنها بر روی پایتون متمرکز شوید، شاید موقعیت های شغلی مناسبی که R لازمه آن‌هاست را از دست بدهید. به همین جهت یادگیری و تسلط به هر دو زبان برای علاقمندان به علم داده، توصیه می‌شود.

کسب درآمد به شکل فریلنسری با کمک زبان R

امروزه فریلنسری علمی، در حال تبدیل شدن به یک شغل جذاب در داخل کشور است. بسیاری از افراد فرصت یادگیری و استفاده بهینه از زبان برنامه نویسی R را ندارند. به این منظور انجام آنالیزهای گوناگون خود را به سایر افراد محول می‌کنند. اگر علاقمند هستید که به عنوان یک فریلنسر علمی در حوزه زیست شناسی به کار خود ادامه دهید، در کنار یادگیری انواع آنالیزهای بیوانفورماتیکی، یادگیری و تسلط به زبان R می‌تواند امکان فعالیت در طیف وسیعی از پروژه ها را برای شما فراهم کند. شما با داشتن دانش کافی پیرامون این زبان، قادر خواهید بود هم آنالیزهای آماری و هم آنالیزهای تخصصی مرتبط با بیوانفورماتیک و سیستم بیولوژی را انجام دهید.

علاوه بر بازار داخلی، با داشتن دانش کافی پیرامون بازاریابی و پرزنت خود به زبان انگلیسی، می‌توانید در شبکه های اجتماعی مختلف خود را معرفی کرده و پروژه های بین المللی نیز قبول کنید. البته که در تمامی مشاغل فریلنسری، بخش بازاریابی موضوع بسیار مهمی است. شما باید مهارت خود را ثابت کنید و افراد گوناگون چه در داخل و چه در خارج از کشور، بتوانند به شما اعتماد کنند. طبیعتا در ابتدا مسیر دشواری پیش روی شما خواهد بود، اما با صبوری و ساخت این اعتماد در دراز مدت، پروژه های جذاب با بودجه قابل توجه‌ای به شما پیشنهاد خواهد شد که تمامی زمان صرف شده در گذشته را جبران می‌کند. همچنین ساخت حساب بانکی به واسطه شرکت های واسط و یا دریافت حق الزحمه به شکل ارز دیجیتال، امکان فعالیت در دنیای فریلنسری بین المللی را برای شما فراهم می‌کند.

امکان همکاری پژوهشی و از راه دور با موسسات و دانشگاه‌های معتبر دنیا

فعالیت بین المللی یکی از جذاب‌ترین موارد برای پژوهشگران مختلف، به خصوص فعالین داخل کشور است. ارتباطات کاری با سایر مراکز دنیا،‌ برای شما اعتبار و فرصت‌های جذاب تحصیلی و شغلی را به همراه خواهد داشت. در صورتی که فرد ماهری در حوزه بیوانفورماتیک و زبان برنامه نویسی R شوید، می‌توانید به واسطه اساتید خود یا حتی طی مکاتبات شخصی، با مراکز علمی سراسر دنیا و مرتبط با رشته تحصیلی خود، وارد همکاری شوید. این همکاری می‌تواند هم به شکل پروژه پژوهشی مشترک به شیوه از راه دور پیش رود و هم می‌تواند سبب خلق یک فرصت مطالعاتی کوتاه مدت به شکل حضوری برای شما شود. افراد مختلفی به این شیوه توانسته‌اند با مراکز علمی در کشورهای دیگر مشغول همکاری شوند. حتی این تجربه در تیم دایا زیست فناوران نیز وجود دارد و اعضای تیم علمی دایا زیست فناوران، همکاری‌هایی را با مراکز خارج از کشور به دلیل همین مهارت‌ها داشته‌اند.

جمع بندی

علاوه بر تمامی دلایل ذکر شده، تسلط بر یک زبان برنامه‌نویسی مزایای دیگری همچون تفکر صحیح، تقویت مهارت حل مسئله و خلاق تر شدن ذهن را به دنبال دارد. اما به دلایلی که در این مقاله ذکر شد، یادگیری زبان برنامه نویسی R می‌تواند در دنیای امروز سبب خلق فرصت‌ها و موقعیت‌های جذاب علمی برای افراد شود. با توجه به محدودیت‌های کاری در پروژه های آزمایشگاهی در داخل کشور، محققین جوان و دانشجویانی که در ابتدای مسیر پژوهشی خود قرار دارند، با حرکت به سمت مطالعات بیوانفورماتیکی و استفاده از این زبان برنامه‌نویسی، می‌توانند رزومه پژوهشی خود را با انجام پروژه های متنوع Original، تقویت کنند. فراموش نکنید که برنامه نویسی نیازمند صبوری و پشتکار کافی است و قطعا با صرف زمان کافی، قادر خواهید بود سطح علمی و کاری خود را به شکل چشم‌گیری در فیلد زیستی و پزشکی ارتقا دهید. برای شروع مسیر یادگیری به کمک یک منبع منسجم و کاربردی، می‌توانید از دوره جامع R دایا زیست فناوران استفاده کنید.