#ابزار_دانشجویی 🔧📑👩🏻💻با توجه به افزایش استفاده از روشهای محاسباتی و تجزیه و تحلیل داده در زمینه زیستشناسی، یادگیری یک زبان برنامهنویسی می تواند برای زیست شناسان سودمند باشد. در ادامه به چند دلیل برای یادگیری زبان برنامه نویسی میپردازیم:
1. تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها: زیست شناسان اغلب با مجموعه داده های بزرگ، از ژنومیک، پروتئومیکس، بررسی های زیست محیطی گرفته، تا منابع دیگر کار می کنند. برنامهنویسی امکان پردازش، تحلیل و تجسم کارآمد دادهها را فراهم میکند و محققان را قادر میسازد تا اطلاعات جدید را استخراج کرده و تفسیرهای معناداری از مجموعه دادههای پیچیده انجام دهند.
2. اتوماسیون و کارایی: برنامه نویسی به زیست شناسان اجازه می دهد تا کارهای تکراری را خودکار کرده و گردش کار پردازش داده ها را ساده کنند. با نوشتن اسکریپت ها یا برنامه ها، محققان می توانند در زمان و تلاش خود صرفه جویی کنند و به آنها اجازه می دهد بر تجزیه و تحلیل در سطح بالاتر و تفسیر علمی تمرکز کنند.
3. مدل سازی و شبیه سازی: زبان های برنامه نویسی برای ایجاد مدل های ریاضی و شبیه سازی در زیست شناسی ضروری هستند. زیست شناسان می توانند از برنامه نویسی برای توسعه مدل های محاسباتی استفاده کنند که فرآیندهای بیولوژیکی را شبیه سازی می کند، نتایج را پیش بینی می کند و فرضیه ها را قبل از انجام آزمایش هایپرهزینه یا وقت گیر در سیلیکون آزمایش می کند.
4. دسترسی به ابزارها و منابع بیوانفورماتیک: بیوانفورماتیک، رشته ای در تقاطع زیست شناسی و علوم کامپیوتراست که به شدت به برنامه نویسی برای کارهایی مانند تجزیه و تحلیل توالی، حاشیه نویسی ژنوم، پیش بینی ساختار و غیره متکی است. دانستن یک زبان برنامه نویسی، زیست شناسان را قادر می سازد تا از ابزارها و منابع بیوانفورماتیک به طور موثر استفاده کنند.
5. همکاری با دانشمندان محاسباتی: بسیاری از پروژه های تحقیقاتی بیولوژیکی شامل همکاری با دانشمندان محاسباتی، بیوانفورماتیکان یا دانشمندان داده است. داشتن درک کامل از زبان های برنامه نویسی، ارتباط موثر و همکاری با این متخصصان را تسهیل می کند و امکان ادغام بهتر تر رویکردهای محاسباتی و تجربی را فراهم می کند.
▪️زبان های برنامه نویسی پایتون(Python) و آر(R)، متلب(MATLAB) و پرل(Perl) زبان هایی هستند که در شاخه های مختلف زیست شناسی به کمک متخصصان می آیند. از این میان پایتون و آر بیشتر موردتوجه قرار گرفته اند.
1: پایتون(Python)، یک زبان همه کاره و ساده است که در جوامع علمی از جمله زیست شناسی بسیار مورد توجه قرار گرفته. کتابخانه های پایتون به محققان امکان تجزیه و تحلیل دادههای بزرگ و استخراج اطلاعات مفید را میدهند که شامل موارد زیر است:
🔹نامپای(NumPy) برای محاسبات علمی و تیمار دادهها
🔹پانداز(Pandas) برای مدیریت و تجزیه و تحلیل دادهها
🔹بایوپایتون(Biopython) برای بیوانفورماتیک و تحلیلهای زیستی
🔹سایکیت لرن(scikit-learn) برای یادگیری ماشین.
2. آر(R) به طور خاص برای محاسبات آماری و گرافیک طراحی شده است، و آن را به یک انتخاب عالی برای زیست شناسانی تبدیل می کند که با تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها، کار می کنند. R، مجموعه گسترده ای از بسته های طراحی شده برای تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی، مانند Bioconductor، دارد.
▪️در نهایت، انتخاب زبان برنامه نویسی به نیازهای تحقیقاتی خاص، منابع موجود و ترجیحات شخصی بستگی دارد. یادگیری هر یک از این زبانها میتواند مهارتهای ارزشمندی را برای زیستشناسان فراهم کند، و آنها را قادر میسازد تا به پرسشهای پیچیده زیستشناختی پاسخ دهند و به طور موثر از ابزارهای محاسباتی در کار خود استفاده کنند.
✍ پریا جباری
@umzzbiology