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生物信息学家生物学计算机科学和统计学横断面的科学家艾薇儿

时间：2022年10月21日

生物信息学家 - 生物学，计算机科学和统计学横断面的科学家

现代研究融合了各种科学和数学学科。您是否对生物学，计算机科学和统计学之间的相互作用着迷？最近，我们一直关注生命科学行业的非传统和不寻常的职业生涯。我们采访了亚利桑那大学博士候选人Gaius Augustus，他是癌症生物学研究生跨学科项目的参与者他也是一名生物信息学家，经常将流行病学数据纳入他的工作中。Gaius清楚地描述了生物信息学的复杂领域及其实际应用。

1.在开始关注生物信息学和流行病学之前，您能否介绍一下您的背景？

实际上，我的职业生涯始于艺术家。我接受过美术和视频制作方面的培训。后来我决定回到学校接受科学研究，并在我的本科生期间在两个实验室工作。我的研究主要集中在进化发展和植物种群遗传学上。我的重点一直是整合不同的研究领域，我的学士学位实际上是综合性研究，重点是化学和生物学。

2.生物信息学和流行病学的研究如何共同影响生物学研究和结果？

科学的核心是对自然模式的研究。我喜欢生物信息学的是它允许我们查看隐藏在大量数据中的模式。我们的基因组中有30亿个碱基对，而且这些信息非常复杂。手动处理这些数据是不可能的。生物信息学使我们能够尝试理解它，但当您通过流行病学将其与社区数据联系起来时，它会变得更加强大。例如，如果您同时拥有发病率报告和患者组织的访问权限，您可以询问有关纵向趋势的问题，而这些问题只能通过一组数据来解决。

3.关注生物信息学和流行病学有哪些最大的好处？

生物信息学领域现在非常重要，因为有大量的基因组数据尚未完全分析。在我的博士学位中，我几乎没有收集数据，因为数据已经可用。它只需要进行处理和分析。能够将流行病学，临床和人口统计数据纳入生物信息学分析，可以增强我们找到我们不会看到的趋势的能力。

4.您是否注意到与生物信息学和流行病学的横截面有关的任何新趋势？

将一些环境和人口统计信息纳入基因组研究变得越来越普遍，反之亦然。最好的例子可能是将Ancestry Informative Markers纳入他们的研究中的研究，这种研究允许一种比自我报告更少偏见的方法来确定祖先。但我们仍然可以做得更好。我希望将来我们会看到将饮食，环境暴露，社会经济状况和邮政编码纳入数据收集过程的研究。

5.进入你的领域有多大竞争力？

生物信息学是一个有趣的领域，因为我们需要人们分析正在和已经收集的所有这些数据。生物信息学家是一位生物学家，一位计算机科学家和一位统计学家，所以这种陡峭的学习曲线是许多人难以克服的。出于这个原因，我的经验是，如果你能克服这个障碍并学会完全胜任这三个，你就不会觉得很难进入这个领域。困难的部分是该知识的前期学习和整合。如果您还有远见将流行病学，人口统计学或临床数据纳入您的生物信息学分析，您将发现更广泛的适用工作。

6.您对有兴趣研究生物信息学和流行病学的有抱负的研究人员有什么建议？

立即开始使用。您可以相对便宜地开始学习生物信息学和统计学基础知识。学习在命令行，R和Python中熟练编写代码。阅读大量研究并学习如何识别知识差距。查找公共数据集并开始使用它们，既可以获取不同格式的数据，也可以询问和回答有关数据中所见趋势的问题。我还认为机器学习正在迅速成为生物信息学的一项基本技能，因此，一旦掌握了基础知识，就可以将该工具添加到您的技能组合中。

生物信息学家利用不同的科学和数学领域来研究疾病及其人口学方面。如果您对流行病学，计算机科学和统计学感兴趣，这个职业可能值得探索。数据分析是生物信息学家角色的核心，其他科学家依靠它们来帮助解释复杂问题的答案。解决科学难题的位置听起来像是适合你吗？如果是这样，请考虑与Bioinformatician联系以获取更多详细信息。