¿Cuáles son las habilidades más esenciales para hacer una carrera en genómica o secuenciación de próxima generación?

Gracias por A2A,

El campo de la genómica es sorprendente y está en constante crecimiento. Si tiene interés en calcular y calcular números mientras da una hermosa implicación biológica, especialmente dirigida al campo de la traducción o la medicina personalizada o de precisión, entonces este campo es realmente intoxicante.

Requisitos:

1. Estadísticas

2. Álgebra lineal

3. Programación y scripting de computadora (incluye R, Matlab con Java, C / C ++, Perl, bash, shell, Python) # No se requiere todo, cualquier cosa que sea de gran uso en su equipo y con la que se sienta cómodo. Hay un estilo para todos acercarse a un problema.

4. Programación de bases de datos

5. Conocimiento de los depósitos biológicos y su uso para el análisis.

6. Apague la inferencia biológica.

7. Manejo de múltiples SO: Mac / Linux / Windows

8. Mucha paciencia y pasión por el aprendizaje a pesar de los bloqueos y fracasos.

También puede ir a través de los siguientes enlaces.

Una guía para principiantes sobre la tecnología de secuenciación de próxima generación (NGS)

Bioinformática de secuenciación de próxima generación

PD: Tenga en cuenta que he estado respondiendo sobre la base de un fondo de bioinformática y no un experto en NGS de laboratorio húmedo.

¡Buena suerte!

No soy profesional y sigo aprendiendo, pero escribo desde mi pequeña experiencia.

Requiere pocas habilidades como la programación y el segundo manejo de datos y créame, estos datos son realmente enormes. Yo personalmente uso scripts de perl y bash para jugar con datos. Aprenda Linux OS, ya que facilitará las cosas.

Lo más importante es que siempre debe recordar que cada dato es diferente y lo que importa es lo que está buscando en los datos. Al tomar el mismo archivo fastq, uno puede buscar la transcripción denovo o también buscar genes fusibles, y el enfoque para cada dato es diferente.

Entonces, si realmente quiere aprender lo que se requiere para la genómica, solo puede aprender practicando o analizando algunos datos reales (use la base de datos SRA para descargar archivos). Intente aprender y explorar diferentes tuberías de ensamblaje (ensamblaje De-novo, ensamblaje de transcriptoma) o herramientas, por ejemplo, herramientas sam, gemelos, gemelos, cuffdiff, cummeRbund, HTSeq, DESeq, etc.

ver este enlace: Análisis diferencial de genes y expresión de transcripción de experimentos de RNA-seq con TopHat y Gemelos

Por último, pero no menos importante, también debes aprender R o MATLAB para gráficos o, mejor dicho, análisis estadístico.

actualizaré esto con más cosas en el futuro a medida que aprenda más.

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