Como informático, fue revelador. De repente me di cuenta de por qué todo lo que había aprendido era tan abstracto; ¡esa abstracción te permite aplicar lo que has aprendido a casi cualquier cosa, incluida la biología!
Al principio me sorprendió que los biólogos veteranos completamente experimentales estuvieran tan interesados en hablar conmigo cuando mi trabajo era todo teoría para ellos. Entonces vi emerger el patrón. Cuando te dicen cosas como esa, no pueden analizar todos los datos que tienen lo suficientemente rápido, respondes “Bueno, puedo escribir un script de Python para hacerlo en 30 minutos. ¿Qué más tienes para mí?”. Cuando dicen que no pueden medir una variable en un experimento, rápidamente escribes una ecuación diferencial y dices “Bueno, aproximaré esto usando un solucionador ODE, y en una hora tendrás algunos datos”. ¿Ese patrón que mencioné? Es que eres el solucionador de problemas. Tomas sus problemas imposibles y los haces posibles.
Como matemático, trabajar en biología computacional llegó con la revelación de que todas las matemáticas “aplicadas” que había hecho anteriormente eran realmente tan teóricas que básicamente eran inútiles. La transición a la biología computacional requiere un cambio de mentalidad.
De repente, estaba tratando de resolver problemas biológicos muy reales, y esos problemas me enfrentaron con problemas matemáticos que eran imposibles de resolver analíticamente. Me habían entrenado durante años para evitar este tipo de problemas “imposibles”. Y luego tuve que encontrar una manera de resolverlos. Si te gustan las elegantes matemáticas, probablemente te decepcionará. Si vas a hacer literalmente lo que sea necesario para resolver el problema biológico, estarás satisfecho más allá de lo creíble.
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La intersección de las ciencias computacionales, matemáticas y biológicas es realmente emocionante. Y en biología computacional, estás justo en el medio de todo. Y si eres bueno en eso, todos de las tres disciplinas clamarán por tu tiempo.