Estos desafíos en la transferencia de conocimiento siempre surgirán independientemente de la industria y el campo en el que esté trabajando. Siempre habrá situaciones en las que necesite comprender de manera efectiva lo que hace otro experto en la materia, pero no puede darse el lujo y / o el tiempo para aprender completamente lo que hacen.
Tengo que hacer mucho de esto ahora. El equipo de ciencias de mi laboratorio tiene que apoyar al equipo de operaciones y no podemos resolver este problema fácilmente mediante la contratación de operadores con educación no universitaria para que desempeñen nuestras funciones de banco y probablemente causaremos todo tipo de desviaciones y errores si permitimos que nuestro personal de banco comience a girar las perillas. Por lo tanto, la comunicación y la transferencia de conocimiento es muy importante para garantizar que todos estén en la misma página y podamos proporcionar información útil y significativa desde el banco hasta la operación a gran escala.
Lo primero y más obvio es la documentación de todo. Esta es la razón por la cual la educación científica K-12 se enfoca tanto en mantener buenos cuadernos de laboratorio. Alguien puede ser experto en lo que es, pero si esa información solo existe en su cabeza, nadie podrá replicar su trabajo. Los artículos de revistas realmente buenos presentan todos los matices y detalles de las condiciones necesarias para que un experimento funcione. Del mismo modo, los biólogos computacionales escribirán todos los detalles de cómo usaron esos datos. Por lo tanto, leer esos protocolos y procedimientos es el primer paso para que esto suceda.
- Las bases de ADN son complementarias entre sí. ¿Por qué?
- ¿Por qué no todas las enzimas de restricción usan las mismas condiciones de amortiguación?
- ¿Cuáles son los secretos más aterradores de nuestro ADN? ¿Y qué problemas podrían surgir por eso?
- ¿Cómo se transcribe un plásmido quimérico en las bacterias para producir la proteína de interés?
- ¿Cuál es la relación entre la velocidad de disparo de una neurona y sus canales de calcio (u otros iones)?
Lo segundo es mucho mirar. Los japoneses incluso tienen un término específico para esto en Gemba, que es básicamente una abreviatura de Managing By Walking Around. Suponiendo que conoce el protocolo, puede observar a las personas que realizan los experimentos y darse cuenta de las cosas que no están en el protocolo. ¿Es necesario incluir esos detalles adicionales en el protocolo? ¿Hay otros elementos que pueden ser obvios para el experimentalista que no lo serían para usted? Incluso puede mejorar su comprensión al hablar con la persona. Simplemente preguntándoles “¿QUÉ MIERDA HICISTE?” Resolverá la mayoría de sus brechas en el conocimiento.
Como computacionalista, puede convertir los pasos experimentales en módulos programables. Diagramar todos los pasos individuales y confirmar que en realidad es lo que están haciendo ayuda mucho a comprender qué hace cada paso y por qué está allí.
Diagrama de ejemplo del uso de especificaciones de masa para predecir complejos de proteínas en las hojas.
El gran resumen para aprender cómo otras personas hacen su trabajo es simplemente pedirles que le expliquen qué están haciendo y por qué. Puede intentar hacerlo usted mismo simplemente leyendo y reproduciendo el trabajo, pero es mucho más práctico observar los experimentos en persona y luego hacer muchas preguntas para llenar todos los vacíos de conocimiento.
