Final del Bioinformatics Contest 2017

En unas horas empieza la final del Bioinformatics Contest 2017 de este año. Participé en la eliminatoria hace ya casi un mes y fui uno de los pocos que conseguimos clasificarnos para esta última fase. Aún no se sabe cuáles serán los retos, ni tampoco los premios si es que al final los hay (parece que ya han puesto los premios en la web) pero bueno, no es por eso por lo que se participa en estos concursos. 

Como todo buen informático sabe, hay que mantener las aptitudes siempre alerta, como dirían los scouts, "siempre preparados". Y no hay forma mejor de hacerlo que mediante juegos de ingenio y problemas creados a tal efecto. En el caso de la informática y la algoritmia hay infinidad de recursos en la web, de mayor o menor dificultad, que ayudan a aprender nuevos lenguajes o mejorar en el desarrollo de algoritmos.

En el caso de la bioinformática no tenemos muchos recursos de este tipo. Hay un par de páginas para aprender conceptos básicos y, ahora, se realiza este concurso con problemas nuevos y de cierta dificultad. Aunque la principal dificultad suelen ser los criterios de optimización que hay que cumplir para obtener la mejor puntuación. Esa necesidad de optimizar es lo que nos hace mejorar realmente, conseguir que el código se ejecute en el menor tiempo posible y consumiendo cantidades razonables de memoria, siempre que las entradas también estén limitadas, claro está.

En fin, a ver qué tal se da, que esta vez no hay una semana para darle al coco, sino que sólo disponemos de 24 horas. Sólo pasamos a la fase final el 5-10% que de los participantes a nivel internacional que conseguimos superar cierta puntuación y ya me siento muy satisfecho por ello. Lo cierto es que lo intentaremos hacer lo mejor posible, como siempre, como todo, y por lo menos pasaremos un buen rato discurriendo y razonando cómo es la mejor forma de dar solución a estos nuevos problemas. Sólo por eso habrá merecido la pena :D.

Google sabe (cada día) más (de cada uno de nosotros)

Google sabe muchas cosas y te lleva a informarte de lo que ocurre en el mundo, o de lo que ha ocurrido en el pasado. Los últimos años ha venido mejorando sus algoritmos de recomendaciones e intereses hasta llegar a lo que conocemos hoy. Es lógico, su principal negocio consiste en recomendar a cada persona lo que más le interesa. Eso le ayuda, no sólo a que los usuarios queden más contentos, si no que además es un gran nicho para la publicidad que venden a las diferentes empresas.

Uno de los añadidos en este sentido, que poca gente conoce, porque no se paran a pensarlo, es la personalización de las búsquedas. Google trata de ordenar los resultados de las búsquedas de un tiempo a esta parte, de forma única para cada usuario. Esto hace que cada uno encuentre más fácilmente las cosas que le resulten más útiles e interesantes.

Con la llegada de los dispositivos "inteligentes" han desarrollado también un sistema de recomendaciones de noticias en su asistente personal. El proyecto originalmente era la web de Google Now para navegadores tradicionales pero aquel piloto terminó en lo que hoy conocemos como la interfaz de acceso a "Ok Google". Y es curioso la cantidad de datos que puede conocer sobre cada uno.

Naturalmente para que todo esto funcione y el "big data" haga su magia, necesita... muchos datos. Y aquí es donde entran los problemas con la sociedad. Ese es el punto más conflictivo, aquel que produce miedos y ansiedad en un gran número de personas. Es un tema complicado pero no deja de ser chocante que gran parte de las personas que temen que el gran cerebro de la minería de datos conozca sus gustos, son también las que más datos privados comparten en las diferentes redes sociales. Lugares donde, como se acepta en sus condiciones de uso, cualquier elemento contenido en ellas pasa a ser propiedad de la empresa que las gestiona.

A mi personalmente me gusta poder disponer de noticias que me llamen la atención para leer al levantarme. Hoy, por ejemplo, me han llegado estas cuatro que os dejo al final de la entrada que me han llamado la atención. No quiere decir que sean las mejores noticias del mundo, simplemente que me han resultado curiosas, del mismo modo que, cuando ojeas un periódico, te quedas, y lees en detalle, aquellas noticias que más te llaman la atención.

En especial me ha sorprendido la importancia que están adquiriendo en el mundo los profesionales bien formados en el campo de la "ciencia de los datos". Dos noticias un mismo día referidas, en su contexto general, al mismo tema, pero que no tienen nada que ver la una con la otra, demuestran que es un tema de ferviente actualidad. Cuba va a ser el primer país del mismo en crear la ingeniería en bioinformática. Con lo mal considerada que está la isla en según qué países y lo avanzados que están siempre, principalmente en las ramas biomédicas.

En fin, voy cerrando no sin antes aprovechar este último tema para hacer un pequeño e inicial homenaje a otra de esas mujeres que cambiaron la ciencia aunque no sean muy conocidas. Se trata Margaret Oakley Dayoff, probablemente la madre de la bioinformática, como Ada Lovelace lo fue de la informática.

Margaret Dayoff revolutionised biology with #bioinformatics. She was a scientific genius & a mother of two. #WomenScienceDay #WomenInScience pic.twitter.com/s5GnCFwBMc

— James Lingford (@JamesLingford) 11 de febrero de 2017

https://www.xatakaciencia.com/genetica/se-descubren-los-genes-que-determinan-tu-altura-y-eso-es-importante

http://www.cell.com/current-biology/fulltext/S0960-9822(16)31539-1

http://www.cubadebate.cu/noticias/2017/02/11/cuba-abre-nueva-carrera-para-la-formacion-de-ingenieros-en-bioinformatica/#.WKCgOyHNx7i

https://www.xataka.com/otros/de-profesion-cientifico-de-datos

P. D.:

Las opiniones vertidas sobre los sistemas de recomendación y personalización de Google son extrapolables al resto de sistemas que presentan las redes sociales como Facebook o Twitter, así como los asistentes personales Siri (de Apple) o Cortana (de Microsoft). Me centro más en Google porque creo que es el más avanzado y el que cuenta con más datos de cada uno, además de porque es el que más me gusta.

En Nature también han visto que hay un problema

Sí, lo se, este blog parece, últimamente, un monográfico de lo mal considerados que estamos los bioinformáticos en la comunidad científica. Bueno, no es mala consideración en realidad, es más bien incomprensión hacia nuestro trabajo, esfuerzo y resultados. Algo que se traduce en unas muy malas condiciones profesionales que no llevan más que a un aumento de la necesidad de dejarlo y, por tanto, a que no haya bioinformáticos competentes que se mantengan mucho tiempo, con el deterioro que eso conlleva para las investigaciones.

Hasta ahora pensaba que era una impresión mía y de los colegas cercanos debido, probablemente, a la precaria situación de nuestro país y a lo que les cuesta a muchos jefes adaptarse a los cambios. Pero ayer me encontré en Nature con un artículo de opinión que hablaba precisamente de este problema y lo expresaba de una forma muy clara y correcta.

No puedo decir que me consuele, nunca he sido de los que piensan "Mal de muchos..." pero si que me gusta ver movimiento en ciertas partes de la comunidad científica que invitan al optimismo. No es que nadie se de cuenta de que la mayoría de los datos depositados en las bases de datos sean una mierda, que nadie vea que las conclusiones de muchos artículos no son reproducibles, o que nadie entienda la creciente importancia de la bioinformática en la investigación. Hay gente que si que ve todas estas cosas y pretende que cambien para hacer de la ciencia, nuevamente, algo en lo que se pueda confiar y que nos permita avanzar con seguridad y no teniendo que revisar cada una de las conclusiones en las que queremos basarnos.

Os dejo por aquí el enlace al artículo que, de verdad, me ha resultado muy interesante y os recomiendo su lectura: Core services: Reward bioinformaticians.

¿Qué NO es un bioinformático?

Hace unos días publiqué por aquí un artículo con lo que, en mi opinión, debería ser un buen bioinfomático. Probablemente me dejé cosas en el tintero, y habrá que revisarlo dentro de un tiempo, pero en principio es bastante completo. En parte buscaba ser una llamada de atención a los bioinformáticos actuales y futuros, para que no se encasillen en un trabajo mal hecho o no se lleven a engaños (por no decir "mentiras") cuando busquen empezar en este negocio.

Hoy os traigo una parte complementaria lo que, una vez más bajo mi punto de vista, no es un bioinformático. En este caso es una llamada de atención al resto, a los que conviven con los bioinformáticos y colaboran con ellos. Porque esa es la relación que debe mantenerse, la de colaboración.

Sobra decir que estos puntos son aplicables para un bioinformático que sea bueno y profesional en su trabajo, no para todos aquellos que se creen bioinformáticos. Sin más dilación os dejo con ello:

• No es tu puta (a la que te follas cuando quieres). Siento ser tan soez, y más en el primer punto, pero creo que esto es algo que hay que dejar bien claro. Un bioinformático no es el que está en el laboratorio para satisfacer todos los deseos y curiosidades del jefe y demás compañeros. Mirar "cositas" lleva tiempo, normalmente mucho tiempo. Pero sobre todo conlleva perder el hilo de lo que se estuviera haciendo así que eso no es compatible con llevar una línea de principio a fin algo que, a todos los que estamos en este mundillo nos gustaría tener.
• No es tu camello. No es la persona encargada de pasarte software pirata. De hecho, un buen bioinformático, por pura deformación profesional, huirá del software pirata porque sabe lo mucho que cuesta crear uno de esos programas. Eso si, conocerá bastantes alternativas de libre distribución y uso porque es consciente de las necesidades. Con ello no quiero llevar a engaños porque tampoco es la persona indicada para instalar y mantener los programas de los ordenadores de su alrededor, de hecho no tiene ni siquiera la necesidad de saber hacerlo.
• No es tu oráculo. No tiene todas las respuestas ni lo sabe todo de nada. Es cierto que, al tratar con muchos datos diferentes termina teniendo nociones de muchas cosas, sobre todo de aquellas que le resultas curiosas, eso no quiere decir que tenga que saberse cuántos orígenes de replicación tiene cada uno de los miles de genomas secuenciados, el porcentaje de cada uno de los posibles dinucléotidos, la localización de cada gen específico o las particularidades concretas de la proteína con la que trabajas. Que no lo sepa no es algo malo es, simplemente, que no es omnisciente.
• No es un vago. Existe la creencia generalizada de que el bioinformático es un chaval (si, estereotípicamente tiene la necesidad de ser joven) que se pasa el día delante del ordenador, mirando redes sociales, vídeos, noticias... y que, eventualmente, le dice algo al ordenador para obtener el resultado que te interesa. Pues siento acabar con el mito pero no es así. "Hablar" con los ordenadores es una tarea complicada, y muy ingrata además. Requiere de mucha paciencia y mucha, muchísima lógica (y unas cuantas matemáticas, junto con una pizca de imaginación). No es "darle a las teclas y ya está", ni muchísimo menos. Pero oye, que no lo digo yo, que cualquiera puede (y debe) aprender a programar y pasearse por las webs de problemas propuestos para comprobarlo por su mismo.
• No es un experto en todo. La bioinformática, como buena rama de las matemáticas que es, es un campo inmenso y muy poco explorado. Eso la convierte en una ciencia muy bonita, pero también temible. La palabra genérica "bioinformático", al igual que su hermana mayor "informática", hace mucho daño porque engloba a los que saben mucho de microarrays, secuenciación masiva, estudios evolutivos, re-ensamblaje de genomas completos, análisis de imágenes de microscopía, proteómica, reconstrucción tridimensional de proteínas... y un largo etcétera de campos. Cada uno de ellos es muy amplio en si mismo y muy diferente de sus hermanos con lo que es imposible abarcarlos todos, y mucho menos abarcarlos bien.
• No es una máquina de generar artículos. No se puede ir con la premisa de que tú al bioinformático le vas a llevar unos datos crudos y te va a generar un artículo. Y no sólo porque la interpretación de los resultados no es su tarea (habrá veces que si y veces que no, según el caso) sino porque puede ser, incluso, contraproducente. ¿Por qué? Muy sencillo. El bioinformático, si no sabe interpretar los datos, puede realizar análisis erróneos, basados en la premisa de "tiene que salir algo" o "ese gen tiene que estar entre los elegidos, aunque no tenga buena significación". Los datos son los que son, y no se pueden hacer cambalaches con ellos porque no es algo ético, ni permisible, en un entorno científico.
• No es tonto. Este es otro punto importante y que, nuevamente, también es aplicable a los informáticos en general. Los informáticos de vocación tienen la "mala" costumbre de decir que sí a todo. De ser agradables y de tratar de ayudar en lo posible. También suelen quitarle importancia al tiempo y esfuerzo que requiere cada tarea. Eso es algo que viene en su ADN y no creo que sea una mala aptitud, en el fondo lo único que intentan es aportar su granito de arena. Ahora bien, eso no quiere decir que sean estúpidos y que no sean plenamente conscientes de lo que hacen y de lo que les piden. ¿Qué quiero decir con esto? Pues que quema mucho ser "el tonto", "el último mono" y del que sólo se acuerdan cuando algo se rompe. Que se le quite importancia al esfuerzo, por parte de quien lo hace, no quiere decir que sea menos el trabajo, quiere decir que la persona que lo solicita debe valorarlo en la medida que se merece y darse cuenta de lo que hay. Un buen ejercicio mental para realizar sería imaginar, por un momento, un mundo en el que "el idiota del informático" que tengas cerca desapareciera sin avisar y en cómo cambiaría tu vida (tanto investigadora como general) en ese supuesto. Creo que si ese ejercicio se hiciera con sinceridad muchos se llevarían grandes sorpresas. Con esto no quiero decir, ni mucho menos, que seamos imprescindibles, sólo que no somos los que van por detrás del último.

Esta lista de cosas que no es un bioinformático, probablemente, no estará completa. Ahora bien, todo lo que se dice en ella es cierto en el sentido de que, en la cabeza de mucha gente, están arraigados esos conceptos. No están todos los que son, pero si son todos los que están. Es probable que os enumere otra lista en un tiempo, cuando descanséis un poco de ésta. Si tenéis cualquier duda, comentario u objeción podéis, por supuesto, hacer un comentario.

Ah, y recordad que a los bioinformáticos, como a cualquier otra persona, les gusta que se les reconozca su trabajo, que se les diga de vez en cuando que está bien, o que han trabajado mucho y, sobre todo, les gusta aparecer en las publicaciones en las que han participado y en el orden que les corresponde de acuerdo al trabajo que han aportado a cada historia, ni más, ni menos. Claro que para eso, para que se reconozca ese trabajo, han de cambiar muchas mentes. Sólo nos queda confiar.

¿Qué es un bioinformático?

Hoy voy a hablaros de un raro especimen del mundo científico, el bioinformático. Como ya sabréis por mis entradas anteriores yo pertenezco a esta especie. Más concretamente llevo ejerciendo de ello casi tres años, con otro más de desarrollo de mi PFC de la Ingeniería Superior de Informática, con lo que me creo suficientemente preparado para contaros un poquito cómo debe ser, a mi juicio, un buen bioinformático.

Pero, en primer lugar ¿qué es un bioinformático? y ¿qué es la bioinformática?

La bioinformática es el estudio de la biología por medio de la computación, además de la creación de herramientas informáticas para el análisis de los datos de experimentos biológicos. Es por ello que el bioinformático es un amalgama entre un biólogo y un informático que es capaz de "hacerle preguntas" de significado biológico a un ordenador, obtener respuestas del mismo y, lo más importante, saber interpretar esas respuestas.

Por tanto ¿es un bioinformático un biólogo que sabe escribir en Word? No, no lo es, pero de eso ya trataremos en otra entrada posterior. Un bioinformático NECESITA saber programar, y no sólo saber, necesita tener muchas horas de práctica a sus espaldas. Tiene que poder comprender algoritmos de otros y fabricar los suyos propios. Poder cambiar el código en poco tiempo porque "todo corre mucha prisa".

Un bioinformático debe ser experto en su tema acotado, sin querer abarcarlo todo porque es imposible, aunque puede tener ligeros conocimientos de todo porque nunca sabe dónde le van a llevar las preguntas. No puede tener miedo a embarcarse en aguas desconocidas porque ocurrirá muy a menudo.

Obviamente debe manejarse con soltura en sistemas de todos los tipos y sabores, preferentemente en linux. Le tocará arreglar problemas básicos de otros ordenadores pero, sobre todo, problemas graves del suyo propio.

Debe manejarse bien con grandes cantidades de información en texto plano o, peor aún, en binario. Y cuando digo grandes cantidades hablo de ficheros de 20-120 GB. Eso son ficheros y no las fotos de las vacaciones. Debe plantearse que las cosas que haga tienen que funcionar con esos tamaños porque en la biología real es con lo que se encontrará.

Tiene que moverse como pez en el agua por las turbulentas mareas de las bases de datos internacionales. El infierno hecho bits. Probablemente no haya tanta carencia de estándares y menos cumplimiento de los mismos en ningún otro lugar en el mundo, pero hay que lidiar con él, no queda otra.

Debe ser una persona paciente ya que esta virtud se le pondrá a prueba muy a menudo. Bien por parte de los compañeros, de las bases de datos o de los algoritmos. Y si hay algo realmente desesperante es buscar datos válidos y encontrar que, lo hecho hasta ahora, no valdría ni para tirarlo a la basura.

Deberá aguantar los ninguneos constantes y las frases de "pero si eso lo hace el ordenador" tirando por tierra el trabajo de uno como si alguno de los que dicen esas frases fueran realmente capaces de saber cómo empezar a entender qué es lo que hace el ordenador, mucho menos "pedírselo"...

Yo soy de los que opinan (y antes no era así) que es mejor que los bioinformáticos sean informáticos de carrera, más que biólogos o biotecnólogos convertidos. Y eso es debido a que el paradigma de pensamiento para programar es muy diferente al tradicional. Es mucho más estructurado, objetivo, planificado. Ese tipo de pensamiento se tarda años en conseguir. Eso no quiere decir que no se pueda conseguir. Todo se puede conseguir. Es, simplemente, que los informáticos que llevan ya años programando, llevan ya años de ventaja, nada más.

Pero, sobre todo, ante todo, debe gustarle lo que hace. Debe gustarle mucho. Debe apasionarle. Porque si no es un trabajo que, de ninguna manera merece la pena. No compensa los odios que genera alrededor por envidias ridículas, basadas en el desconocimiento absoluto de la verdadera valoración que se nos da (que es ninguna). No compensa las desesperaciones cuando algo no funciona. No compensa la cantidad ingente de resultados negativos que se pueden obtener en un solo día. Y es que poder hacer muchas preguntas conlleva recibir muchas respuestas.

Y con esto no quiero desanimar a nadie, es un mundo apasionante y lleno de espacio para todos. Eso si, que todo el mundo tenga claro que requiere de mucho esfuerzo y sacrificio, mucho más de lo que se espera desde el desconocimiento, y que no es hacer cuatro clicks. Ahora, sentirte experto en un campo es una sensación muy, pero que muy gratificante.