¿Podemos hacer bioinformática sin matemáticas?

Hay algunas respuestas como las veo, así que las dividiré y diré sí y no.

Sí , si trabaja en un laboratorio o empresa de bioinformación que necesita un analista que ejecute análisis de datos a gran escala y visualización de experimentos de genómica realizados en sus tuberías o software establecidos.

No, si estás trabajando como científico / investigador / ingeniero de investigación .

Siempre que pueda codificar un poco, principalmente como un programador de TI que ejecuta proyectos de mantenimiento y mejora de servicios de TI que trabajan en múltiples conjuntos de datos en un punto de tiempo mientras usa la administración de línea y clasifica sus plazos y tareas, será suficiente.

A continuación hay algunos consejos que puede considerar:

Uno debe tener conocimiento de la secuencia de datos, comprender el tipo de datos que está interrogando, posibles cuellos de botella y resultados esperados mientras trabaja como analista.
Esto es importante para hacer pruebas de resultados e inferencias breves de lo que está generando.
Ahora, este tipo de servicio todavía no es muy posible en este campo, salvo algunos laboratorios o empresas excepcionales, pero se espera que un bioinformático o un biólogo computacional esté fuertemente armado con habilidades de programación a nivel de desarrollador, lo que significa que necesita matemáticas (desarrollo de software y algoritmos) o necesitará una base sólida de diferentes análisis basados en NGS, biología del sistema, visualización e inferencia de las preguntas biológicas que se abordan para abordar problemas biológicos complejos.
Esta es principalmente la tendencia del trabajo a partir de ahora.
Para un caso en el que solo se necesitan analistas, uno no necesita ser un programador sólido o un genio matemático sólido.
Sin embargo, necesita una comprensión decente de álgebra especialmente lineal, estadísticas y armado con programación lineal en scripting (bash / Perl / Python) y programas de lenguaje estático (R / Matlab / SAS).
Uno siempre puede aprender más y más durante su capacitación laboral y proyectos en el trabajo. Esto se sumará a sus habilidades y también ganará beneficios en el futuro. Cualquier campo necesita más habilidades con tiempo para escalar la escalera.
Uno puede evitar inicialmente las matemáticas en el campo y hacer análisis que den una simple inferencia de los trabajos, pero la vida pronto se acabará como un trabajo de escritorio aburrido o alguien con una mejor comprensión asumirá el trabajo.

Entonces, para sobrevivir e impactar en el campo, uno tendrá que enfrentar las matemáticas. No es necesario utilizar mucha fórmula, pero incluso ajustar parámetros o usar algunos modelos matemáticos o paquetes estadísticos, uno necesita comprender brevemente cómo funciona. Esto ayuda a la persona a hacer un análisis mejor y más impactante. Especialmente cuando se espera que uno no genere resultados, sino que también se siente con un biólogo para que comprenda sus hallazgos en formas de: a) cuáles son las hipótesis basadas en datos que se pueden generar con estos resultados yb) por qué realizó todas estas líneas de análisis

Espero que esto les dé una idea.

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