Lo que significa pintar nucleosomas

Hoy Facebook me trae un recuerdo de hace 4 años. No me gusta nada esa funcionalidad de la red social, no de dan cuenta de que es posible que haya cosas que la gente no quiera recordar o, simplemente, no es saludable estar todo el tiempo rememorando el pasado. Por ello no suelo recompartir ninguno de sus recuerdos. 

Se trata de el primer mapa de nucleosomas que di por pintado, de principio a fin, desde la nada, llevando a cabo todo el proceso con un sólo programa realizado por mí, portando código de otra persona escrito en varios lenguajes diferentes. La idea era poder llevar a cabo el proceso completo en un solo paso. Es probablemente el primer programa, que se pueda considerar como tal, que realicé el Python. 

He querido hacer una reflexión sobre lo que significa analizar datos génomicos y lo que no. En el fondo sobre la importancia de que el trabajo experto lo realicen los... ¿expertos se llamaban? ¿no? Y es que no se puede permitir todo en el mundo de la investigación, porque luego pasa lo que pasa, como hemos visto recientemente en distintos medios:

http://elpais.com/elpais/2016/07/26/ciencia/1469532340_615895.html
http://omicrono.elespanol.com/2016/07/error-software-resonancia-magnetica/
http://www.nature.com/news/good-data-are-not-enough-1.20906
http://massgenomics.org/2015/10/ngs-analysis-not-free.html

Y no solo hablando de análisis, actualmente vivimos inmersos en una auténtica Crisis de Reproducibilidad:

http://www.nature.com/news/reproducibility-1.17552
http://www.sheldrake.org/about-rupert-sheldrake/blog/the-replicability-crisis-in-science

Siempre hay que tener 1000 ojos. Recientemente yo me he encontrado con datos proporcionados por una empresa especializada en secuenciación y análisis que presentaban errores de interpretación de importancia.

Por eso hace falta poner mucho cuidado y conocer al dedillo todos y cada uno de los entresijos de lo que se analiza. De hecho, cualquier persona puede convertirse en experto con mucho esfuerzo y tesón. Hace falta repetir y repetir. Hace falta, en el caso concreto que nos ocupa, pintar muchos datos de la literatura, que ya están pintados, y ver que sacas las mismas conclusiones, y ser crítico para saber que, aunque lo hayas podido reproducir, si has entendido completamente el proceso y consideras que puede haber errores, mejorarlo. Y también hace falta recorrer los datos y conocerlos casi como si fueran hijos tuyos, porque esa es la única manera de detectar errores en conjuntos de número que contienen millones de elementos todos con un aparente sentido. La, tan denostada, inspección "a ojo" es muy útil a la hora de entender e intepretar resultados. Y también para poder diseñar las "preguntas" que hacer a continuación.

Hay que preguntar que si fueras un científico que quisiese publicar sus investigaciones ¿enviarías a las revistas datos que no comprendes todos los pasos por que pasan? Pues eso es lo que ocurre en gran parte de la ciencia mundial, se confunde el periodo formativo con el periodo experto y al final, la ciencia no avanza con paso firme, avanza a pesar de todo lo que se va publicando. Claro que si las revistas contasen con personal especializado en revisar los materiales y métodos paso a paso bajarían mucho su índice de publicación (y como parte negativa para los autores, se incrementaría aún más el interminable periodo de revisión). Pero bueno, eso ya es otra historia.