realmente hay 3 categorías principales de personas en el campo:
Los biólogos que aprenden programación tienden a no tener demasiado talento analítico, están más interesados en los resultados funcionales, el significado biológico y la validación posterior que solo el trabajo computacional. tienden a trabajar en más genómica que proyectos de tipo de estadística estadística
Informáticos: muy buenos programadores, no tan buenos en biología, como hacer algoritmos y escribir buenos códigos. También trabajan en genómica, y son mucho mejores en el análisis computacional de genomas, pero tienen una comprensión / interés más limitado en los impactos biológicos.
- ¿Qué fenotipos multigénicos varían menos entre los grupos de población humana?
- Existencia: si le quita su herencia genética y el entorno que ha experimentado desde la concepción, ¿queda algo que sea realmente usted?
- ¿Podemos teóricamente aumentar la tasa de regeneración mediante ingeniería genética?
- ¿Qué tan válidos y confiables son los resultados de la prueba 23andMe 'Health and Ancestry'?
- ¿Cómo puede el análisis de ADN revelar la ascendencia geográfica de una persona si la raza no existe?
Estadísticos, especialistas en matemáticas y físicos: super talentosos en matemática y estadística, y abordan la mayoría de los problemas desde un punto de vista de proceso estadístico en lugar de una perspectiva biológica. Tienden a modelar mucho (simulaciones y análisis), inventando nuevas estadísticas, etc., y luego pueden aplicarlas a datos reales (generalmente con un colaborador o utilizando trabajos publicados) en lugar de intentar generar nuevos datos y analizarlos.
Entonces hay un rango. cada uno tiene sus propias fortalezas y debilidades. Ser bueno en 2 o más significa que el trabajo que otras personas tienen que hacer como una colaboración que puedes hacer solo, y puedes hacer conexiones que otras personas no pueden ver.
