Büyük veri ve multi-omik analizlerin ana akım hâline gelmesiyle birlikte, hesaplamalı yeterlilik ve dijital okuryazarlık artık biyologların araç kutusunun temel parçalarından biridir. Günümüzde tüm “omik” çalışmalar hesaplamalı biyoloji gerektirir: analizlerin uygulanması programlama becerileri isterken, deneysel tasarım ve yorumlama analitik yaklaşımın sağlam bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Akademik çekirdek laboratuvarlar, ticari hizmetler ve iş birlikleri analizlerin uygulanmasına yardımcı olabilir; ancak omik çalışmaların tasarımı ve yorumlanması için gerekli hesaplamalı okuryazarlık başkasına devredilemez. Geleneksel olarak deneysel tekniklerle yetişmiş biyologlar için programlama öğrenmek göz korkutucu olabilir. İşte bu nedenle bu yazı, özellikle hesaplamalı beceri seti kazanmak isteyen lisansüstü öğrenciler için hazırlanmış 10 temel kuralı bir araya getiriyor.
1. Sona Bakarak Başlayın
İlk programlama dilinizi seçerken amacınızı netleştirin. Programcı mı olmak istiyorsunuz? Biyoinformatik araçlar mı geliştirmek istiyorsunuz? Mevcut araçları mı uygulamak istiyorsunuz? Yoksa sadece verilerinizi analiz etmek mi istiyorsunuz? Kısa ve uzun vadeli hedeflerinize uygun bir yaklaşım ve dil seçin.
Her dil belirli bir problemi çözmek için geliştirilmiştir; bu nedenle “en iyi” evrensel bir dil yoktur. Alanınızdaki araştırmacıların kullandığı dillere bakın. Topluluk desteği, dokümantasyon, paket çeşitliliği ve açık kaynak uyumluluğu gibi faktörleri değerlendirin. Doğru araç, doğru problem için seçilmelidir.
2. Küçük Adımlar da Adımdır
Başladıktan sonra tek bir göreve odaklanın. Büyük bir omik analiz karmaşık görünebilir; ancak bireysel adımlar basittir: veriyi okumak, eksik değerleri değerlendirmek, ölçeklemek, karşılaştırma gruplarını belirlemek, kat değişimini hesaplamak, anlamlılığı test etmek ve çoklu test düzeltmesi yapmak. Problemi modüler parçalara bölün ve her adımı ayrı ayrı uygulayın.
Hatalar olacaktır. Önemli olan hatayı bulmak, düzeltmek ve ondan öğrenmektir.
3. Tek bir dil kullanın
Analizinizi farklı diller veya Excel gibi tıkla-çalıştır ortamları arasında bölerek yürütmeyin. Eğer bir işi tek bir dilde yapabiliyorsanız, baştan sona o dilde yapın. Örneğin Excel, metni otomatik yorumlayabilir; ancak bu yorumlama başka bir dilin veri yapısıyla uyuşmayabilir ve hatalara yol açabilir.
Tıpkı konuşulan bir dili öğrenmek gibi, programlama da daldırma yöntemiyle öğrenilir. Programlar arası geçiş öğrenme sürecini yavaşlatır ve hata riskini artırır.
4. Bir Dostu Arayın
StackOverflow, Biostars ve benzeri platformlar değerli kaynaklardır; ancak deneyimli bir meslektaşın rehberliği yerini tutmaz. Hem teknik destek hem de bilimsel uygulama odaklı topluluklara katılın. Üniversitelerin bilişim birimleri veya kullanıcı grupları iyi başlangıç noktalarıdır.
5. Soru Sormayı Öğrenin
Çoğu hatanın cevabı internette vardır; ancak doğru soruyu sormak gerekir. Hata mesajlarını yorumlayın. Problemin nerede ve neden kaynaklandığını ayırt edin. Bu süreç “debugging” olarak adlandırılır.
Soru sorarken problemi özetleyin, hata mesajını paylaşın, kullanılan paket ve sürümleri belirtin ve ne denediğinizi açıklayın.
6. Tekerleği Yeniden İcat Etmeyin
Var olan kaynakları kullanın: dokümantasyon, açık kaynak kodlar, örnek scriptler ve kendi eski çalışmalarınız. Kopyala-yapıştır bir öğrenme aracıdır; ancak uygun şekilde atıf yapın ve kodunuzu yorum satırlarıyla belgelendirin.
7. İyi Alışkanlıkları Erken Geliştirin
Hesaplamalı araştırma da araştırmadır. Bir hesaplamalı laboratuvar defteri tutun. Ham veriyi, çıktıları ve yapılan değişiklikleri kaydedin. Dosya organizasyonu alışkanlığı edinin. Versiyon kontrolü kullanın.
8. Pratik Mükemmelleştirir
Gerçek biyolojik veriler hızla büyür. Bu nedenle küçük, kontrollü “oyuncak veri setleri” ile pratik yapın. Analizinizin nasıl çalışması gerektiğini öngörebileceğiniz basit veri setleri oluşturun.
9. Kendinize Öğretin
Sabırlı olun. Öğrenme zaman alır. Kendinize hedefler koyun, takvim oluşturun ve ilerlemenizi değerlendirin. Kurslar, atölyeler, kitaplar ve topluluk etkinlikleri öğrenme sürecini destekler.
10. Sadece Başlayın
Kod yazmaya başlayın. Boş bir sayfa düzenlenemez.
Programlama korkutucu olabilir; ancak başarısızlık risksizdir. Kaynak kaybı yoktur. Emek ve dikkat, hesaplamalı dünyada en büyük avantajdır. En zor adım başlamaktır.
Kaynak: Carey MA, Papin JA (2018) Ten simple rules for biologists learning to program. PLoS Comput Biol 14(1): e1005871.