Es absolutamente factible. Lo fácil que sea depende en gran medida del laboratorio. Si te unieras a mi antiguo laboratorio, la transición no habría sido un problema: hicimos inmunología de sistemas. Otros laboratorios en el departamento de biología computacional serían un poco más difíciles de encontrar. Lo principal a tener en cuenta es que, como post-doc, se espera que traigas algo a la mesa. Ser un novato total es para estudiantes de rotación. Como post-doc, incluso mientras aprende una nueva habilidad, desea poder contribuir con algo mientras tanto.
Aquí hay algunos factores a tener en cuenta que lo harán más fácil:
1. Mejor caso: el laboratorio se enfoca en la inmunología computacional / sistemas / cuantitativa
En mi laboratorio de doctorado (de Grégoire Altan-Bonnet en MSKCC), se esperaba que cada biólogo entrante aprendiera habilidades computacionales; cada biólogo computacional o programador se puso guantes y realizó experimentos. Los mejores modelos y análisis provendrán de personas que tengan una comprensión práctica de los datos con los que están trabajando, y los buenos investigadores lo saben. En realidad, hay bastantes investigadores en la interfaz.
2. El laboratorio tiene una mezcla de laboratorio húmedo y proyectos computacionales cerca de inmunología.
Es posible que pueda proponer un proyecto que traslade el laboratorio a la inmunología, redactar una beca para el proyecto y hacer que sea obvio que el profesor lo lleve a bordo. También podría / en su lugar ser capaz de usar sus habilidades de laboratorio húmedo en proyectos no inmunológicos. Quizás eres tú quien mata a todos los ratones.
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3. Es un grupo totalmente computacional, pero tienen al menos un proyecto que toca la inmunología.
Sus habilidades pueden ayudar a recopilar algunos datos clave para modelar o analizar. Si miras ampliamente, encontrarás muchos laboratorios de computación que tienen algún tipo de proyecto de inmunología. Incluso si no está construyendo un modelo del sistema inmune, puede estar secuenciando el ARN de una neoplasia maligna hematológica o modelando el microambiente de un cáncer. Es importante tener cuidado de que no te encasillen como la tecnología de laboratorio muy educada que hace los experimentos para que todos los demás los analicen. Un buen asesor no permitirá que eso suceda, pero en un gran laboratorio, puede ser fácil caer en un equilibrio vago (u ocupado).
4. Es un laboratorio nuevo, y estarías iniciando un proyecto de inmunología computacional, comenzando con una gran cantidad de recolección de datos.
Esto no es ideal, porque no vas a tener personas en las que apoyarte para ayudarte a aprender. Golpearse la cabeza contra Python tratando de descubrir el análisis de datos puede ser un proceso muy frustrante sin una línea de vida (aunque Google y stackoverflow son bastante buenos para eso).
5. El laboratorio está en una escuela con estudiantes de pregrado.
Es cierto que hoy en día es posible aprender mucho en línea. Python, R, los diversos sabores de C, Java, todos están disponibles como cursos en las plataformas Coursera o edX. Sin embargo, tener la capacidad de sentarse en un curso real será mucho menos solitario cuando necesite obtener esas habilidades básicas.
En general, la conclusión es que será un desafío, pero si encuentra la combinación adecuada entre las necesidades del laboratorio y sus habilidades, tendrá un acuerdo mutuamente beneficioso que lo ayudará a avanzar hacia la biología computacional.