“Cos'è un k-mer? E questo algoritmo qui, come funziona? Aspetta, questo codice è scritto in Python? Ecco, anche oggi devo preoccuparmi, devo studiare, ma dove trovo queste informazioni? "

Non puoi immaginare quante volte mi trovo in queste situazioni durante i miei studi di bioinformatica, ma la mia tenacia mi ha portato a escogitare molti modi per colmare le varie lacune che inevitabilmente si presentano durante il mio percorso di studio nel mondo della bioinformatica.

Oggi vi parlerò di come svolgo il mio studio personale con l'obiettivo di diventare un bioinformatico. Ovviamente per quanto riguarda le questioni biologiche sono più avvantaggiato, ma è chiaro che anche lì a volte è necessario rivedere o studiare qualcosa di nuovo. Infatti sono laureata in Scienze Agrarie e sto conseguendo un master in Biotecnologie vegetali, quindi inevitabilmente mastico di più il biologico.

Una delle prime cose che ho capito è che per diventare un bioinformatico devo avere un'ottima conoscenza della statistica. È chiaro, non bisogna perdersi nelle definizioni e nei calcoli matematici che si nascondono dietro i diversi test statistici applicati durante uno studio ma comprendere il principio di quel test, cioè capire quando è utile usarlo e cosa permette fare. La statistica, infatti, è uno strumento che ci permette di comprendere chiaramente un fenomeno, la realtà che ci circonda senza cadere in numerosi e insidiosi errori cognitivi (i cosiddetti bias) che il nostro dannato cervello è evolutivamente portato a creare. Tuttavia per utilizzare la statistica, ed in particolare per analizzare e manipolare le informazioni biologiche, è necessario conoscere linguaggi di programmazione in modo da comunicare e far eseguire al computer queste operazioni.

Volendo essere schematico e conciso, si potrebbe dire che per diventare un bioinformatico è necessario:

  1. Conoscere in modo molto generale come funziona un computer.
  2. Conoscere alcuni linguaggi di programmazione che ci permettono di comunicare con il computer, tra questi nel campo della bioinformatica sono molto utili Python, Perl, R. Inoltre è necessario sapere come usare i comandi in bash, ma non preoccuparti ne parleremo.
  3. Apprendere concetti di biologia molecolare, genetica, genomica ed evoluzione, nonché patologia e molto altro ancora.

Dove recuperare tutto questo? Bene, ci sono diversi strumenti:

  • I libri. Lo so, comprare libri è costoso e leggerli a volte è stancante ma credetemi un buon libro fa davvero la differenza. Mi ritrovo spesso a studiare sui libri o anche a leggere libri prettamente divulgativi che mi aiutano nel mio percorso. Nel menù potete scoprire l'apposita sezione "Libri consigliati" in cui troverete una serie di libri utili che ho acquistato e che ritengo validi.
  • Ricerche scientifiche. Quando è necessario effettuare uno studio bioinformatico è d'obbligo cercare su Google Scholar ricerche scientifiche simili per capire quali strumenti vengono utilizzati in quell'area. Spesso mi ritrovo ad approfondire alcuni temi e ad acquisire maggiore chiarezza su alcuni concetti proprio grazie a queste letture.
  • Corsi online. I corsi online a volte sono una vera benedizione e ce ne sono una miriade. I portali che frequento di più per trovare corsi di qualità sono Coursera e Edx ma credimi il web è pieno di corsi che ti permettono di imparare semplicemente linguaggi di programmazione e aspetti più specifici della bioinformatica. Anche in questo caso puoi trovare in fondo alla pagina diversi link utili per alcuni corsi che ho seguito o che intendo seguire.
  • Master in bioinformatica, online o no. Purtroppo al momento non ho la possibilità di seguire un master specifico in bioinformatica ma ci sono diverse opzioni utili. In fondo inserisco alcuni link utili a riguardo.
  • Dottorato in Bioinformatica. Cercando sul web lavori come bioinformatico, ho notato che molti dei posti vacanti sono rivolti a persone che hanno almeno conseguito un dottorato di ricerca o un master in bioinformatica, quindi prendi in considerazione anche questo percorso.
  • Frequentare un corso di bioinformatica o statistica negli esami a libera scelta disponibili durante il corso universitario può essere un inizio ma non è sufficiente.
  • YouTube e podcast. Ci sono alcuni ottimi canali YouTube e podcast disponibili online che possono essere consultati per acquisire competenze di programmazione e altro ancora. Troverai diversi link utili in fondo all'articolo.
  • Infine non mi resta che citare il noto detto anglosassone "la pratica rende perfetti”, Solo per dirti, provare, provare e fallire continuamente, replicare progetti e codici per imparare sempre di più come utilizzare determinati strumenti bioinformatici. A tal proposito, il sito di Rosalind offre diversi esercizi utili con difficoltà crescente basati sul linguaggio di programmazione Python. (http://rosalind.info/problems/locations/).

Beh credo di aver detto tutto per oggi, spero che ora abbiate qualche strumento in più per iniziare un percorso di studio personale nel mondo della bioinformatica. Se avete commenti o domande da farmi, utilizzate la sezione sottostante nel blog, e per non perdere i prossimi articoli vi consiglio di iscrivervi al blog per ricevere una mail di notifica.

Ciao e a presto.

Titoli utili dei corsi online (cercali su coursera):

  • Specializzazione in scienza dei dati genomici. Diventa uno scienziato dei dati di sequencing di nuova generazione. Padroneggia gli strumenti e le tecniche in prima linea nella rivoluzione dei dati di sequenziamento. (Johns Hopkins University)
  • Specializzazione in bioinformatica. Viaggio alla frontiera della biologia computazionale. Padroneggia il software bioinformatico e gli approcci computazionali nella biologia moderna. (San Diego)
  • Specializzazione in Metodi Bioinformatici Vegetali (Università di Toronto)

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