Foro de debate módulo 1

Buenos días Pedro, mi nombre es Miguel Ángel Díaz y trabajo como enfermero en el sistema extrahospitalario público andaluz.

Para empezar a trabajar en Bioinformática considero que la formación debe ir dirigida a cómo tratar los datos: formatos/aplicaciones válidas de recogida, herramientas para su procesamiento, representación, etc.

Saludos.
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Good morning Pedro, my name is Miguel Ángel Díaz and I work as a nurse in the Andalusian public out-of-hospital system.

To start working in Bioinformatics, I consider that training should be aimed at how to treat data: valid collection formats/applications, tools for processing, representation, etc.

Greetings.

Buenas tardes Pedro.
Soy Mª Belén Susín y trabajo como analista de datos.
Pero nunca he tratado datos científicos o clínicos y creo que antes de analizar datos hay que tener una buena base de lo que se analiza, entenderlo, entonces creo que lo principal en Bioinformática es tener claros los conceptos de los datos a tratar y conocer también las aplicaciones que mejor tratan este tipo de datos.
Muchas gracias

Un saludo a todos!

Buenos días mi nombre es Joel Posligua soy estudiante predoctoral de biología celular y molecular.

Para trabajar en bioinformática, es esencial tener una sólida formación en biología molecular y celular, así como habilidades en informática, especialmente en programación y manejo de datos. Además, conocer áreas como biología estructural, genómica y estadística es crucial. Mantenerse actualizado con las últimas tecnologías y metodologías también es importante en este campo en constante evolución.

Un saludo.
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Good morning, my name is Joel Posligua, and I am a predoctoral student in cellular and molecular biology.

To work in bioinformatics, a solid background in molecular and cellular biology is essential, along with proficiency in informatics, particularly in programming and data handling. Additionally, knowledge in areas such as structural biology, genomics, and statistics is crucial. Staying updated with the latest technologies and methodologies is also important in this rapidly evolving field.

Greetings.

Buenas tardes, soy Ana y trabajo como Residente de Oncología Médica.

En mi campo de trabajo, creo que la bioinformática esta ganando bastante peso. Considero que lo mas importante para trabajar en Bioinformática (aunque parezca una obviedad) es tener conocimiento del uso de la tecnología, sus funciones y su aplicabilidad.

Hay un importante salto generacional, haciendo que incluso, las generaciones no tan mayores no sean conocedoras del poder de las tecnologías ni tampoco hayan tenido una formación acorde al rápido desarrollo de las mismas. Esto hace que no solo no sepan usarlas, sino que además tampoco comprenden sus resultados ni su aplicación al ser un mundo desconocido.

Hola a todos!!! Soy bióloga y concretamente he estado más interesada desde que comencé a estudiar, en la ecología de sistemas y de poblaciones. En lo personal tengo especial interés en Big Data, dada la gran cantidad de datos que son recogidos para estudiar ecosistemas. Además, me gustaría conocer el uso que podría tener el machine learning en campos como la ecología! Sé que este curso está más orientado a campos como la biología molecular, pero si alguien tiene conocimiento sobre su utilidad en ecología, ecología marina y ya más específicamente sistemas arrecifales sería genial poder aprender un poco sobre la utilidad de la Bioinformática en estos campos. Estoy deseosa de dar comienzo al curso y muchas gracias a todos!

Hello everyone! I'm a biologist with special interest in system and poblacional ecology. I'm specially interested in the apply of Big Data in this area, due de great amount of data that is recolected to study de ecosystems. In addition, I would like to know how tecnology such as machine learning may be able to be use in ecology, marine ecologý or more specific, in arrecifal systems. I know that this course is more oriented to disciplines such as Molecular Biology, but it would be great to share knowledge about the use of Bioinformatics in this fields. I am excited about the beginning of this course and thanks to all!

Hola, tengo formación en informática, en proceso de defender mi tesis doctoral en Inteligencia Artificial, Visión Computacional en el sector oncológico.  Dispongo de másteres en estadística, sistemas de información y gerencia empresarial.  En el campo profesional, administré por más de 10 años una farmacia, así como la gestión de proyectos y además, una larga carrera como docente en diversas especialidades y asignaturas.

Concerniente a la pregunta: ¿Qué consideráis importante a nivel de formación para trabajar en Bioinformática?

Más allá de los fundamentos o enfoques actuales empleadas en bio y quimioinformática como molecular, genética, farmacología, entre otros; se requieren componentes formativos en:

- Estadística
- Informática
- Clouding
- Manejo amplio de datos o base de datos
- Técnicas en Machine Learning, Deep Learning y aquellas vinculadas a la Inteligencia Artificial (redes neuronales, visión artificial, etc.)
- Herramientas específicas de bioinformática y quimioinformática
- Aplicadas según la especialidad
- Gestión de proyectos
- Sistemas de información

He podido constatar por mi formación académica y experiencia laboral, que estos componentes son sustantivas en el proceso.

Saludos. Soy Francisco Gómez. Mi formación es en Biología y mi experiencia profesional en el uso y aprovechamientos de recursos naturales. Me acerco a este curso con verdadera curiosidad. Me resulta evidente que efectivamente la bioinformática abarca campos de conocimiento tan amplios que tal vez necesitemos reducir un poco (o un mucho) las lagunas en la formación previa que llevamos en la mochila (en mi caso seguramente con la informática -seguro que no solo con eso-) y en cualquier caso parece que la formación podría encaminarse hacia el trabajo en equipo...Espero poder definirme mejor cuando avance más en el curso.

Desde mi punto de vista es necesaria una formación universitaria solida, por ejemplo en Ingeniería Informática, y los más importante trabajar en equipos multidisciplinares. Por ejemplo, matemáticos, patólogos e informáticos en el caso de la disciplina de Anatomía Patológica. El abanico es tan amplio que por si mismo es imposible aprender y avanzar, se necesita equipo.

Buenas a todos, soy Miguel Ángel Anguita, desde mi punto de vista más informático, ya que es a lo que me dedico, creo que la parte más importante es tener una buena base de conocimientos sobre procesamiento de datos, pero teniendo en cuenta que para poder procesar esos datos tienes que entenderlos primero. De nada sirve tener una base de datos inmensa si no entiendes esos datos, por lo que la parte de Bio en este caso también es importante.

También considero importante más que tener a una sola persona que sea una navaja suiza, tener a un equipo y que ese equipo sea la navaja suiza, ¡Un buen equipo multidisciplinar puede hacer maravillas!

Os deseo a todos un buen comienzo de curso.
Un saludo

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Hello everyone, I am Miguel Ángel Anguita, from my computer point of view, since it is what I do, I think the most important part is to have a good knowledge base on data processing, but taking into account that to be able to process that data you have to understand them first. It's no use having a huge database if you don't understand that data, so the bio part is important here as well.

I also consider it more important than having one person who is a Swiss Army Knife, to have a team and that team to be the Swiss Army Knife, a good multidisciplinary team can do wonders!

I wish you all a good start.
Best regards

Buenas tardes, soy Carlos Duque, Doctor en composición musical, graduado en derecho y con bastante formación informática. Creo que lo más importante a nivel de formación es una combinación de sólida base informática para desarrollar herramientas con un profundo conocimiento de biología. En cualquier caso el trabajo en equipos multidisciplinares que compartan conocimiento me parece esencial. Seguro que tendré un escenario más claro cuando acabe el curso.

Un cordial saludo!!!

Hola a todos,
Aqui os mando una reflexion sobre la formación en Bioinformatica fruto de mis años en el campo y porqué pienso que para ser un buen profesional en este campo mas que nunca se necesita una formacion muy extensa, inter y multidisciplinar y siempre a la vanguardia, requerimientos que convierten esta disciplina en extremadamente interesante pero a su vez muy demandante.

A lo largo de los años, las cualificaciones requeridas para trabajar en bioinformática se han ampliado significativamente más allá de los ámbitos tradicionales de la genética para incluir una gama más amplia de aplicaciones, lo que refleja tanto los avances tecnológicos como la naturaleza interdisciplinar del campo. Al principio, los profesionales de la bioinformática solían tener una formación predominantemente en biología o informática, con especial atención a la genética y la genómica. A medida que el campo ha ido evolucionando, ha crecido hasta abarcar aplicaciones en áreas como la epidemiología, la farmacogenómica, la medicina personalizada o la biología medioambiental. Esta diversificación ha dado lugar a una demanda de profesionales que no sólo son expertos en análisis de datos y desarrollo de software, sino también conocedores de áreas especializadas como la imagen (e.g. médica, satelite, video), sensores (e.g. bioinformática agrícola) o la genómica microbiana entre otras muchas opciones. Por ello, las cualificaciones modernas para una carrera en bioinformática incluyen a menudo una formación interdisciplinar avanzada en múltiples ámbitos de la biología y la tecnología, lo que pone de relieve la importancia de contar con un conjunto de competencias amplio e integrador.
A medida que la bioinformática ha pasado de centrarse principalmente en la genética a incluir un sinfín de aplicaciones en diversos campos biológicos, la integración del aprendizaje automático (AM) y la inteligencia artificial (IA) se ha vuelto cada vez más esencial. Esta evolución exige que los profesionales de la bioinformática no sólo tengan amplios conocimientos interdisciplinarios, sino que también dominen las últimas técnicas de IA y ML. Estas tecnologías son fundamentales para analizar conjuntos de datos biológicos complejos y a gran escala, permitiendo predicciones más precisas y soluciones de medicina personalizada.

Un aspecto a veces olvidado con el uso del ML y la IA en bioinformática es la necesidad de adherirse a los criterios FAIRNeSS (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability, Non-bias, Safety y Security) en la gestión de datos y por tanto la responsabilidad de estar formados en ese aspecto. Estos principios garantizan que los datos se gestionen y mantengan correctamente, de modo que puedan compartirse, comprenderse y utilizarse sin problemas no sólo en distintos sistemas, sino también de forma ética y segura. Este enfoque es vital para avanzar en la investigación colaborativa y desarrollar modelos sólidos y transparentes.

Además, la demanda de modelos sólidos, explicables e imparciales en bioinformática es más acuciante que nunca. A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos en tareas como el descubrimiento de fármacos o la predicción de enfermedades, los modelos no sólo deben funcionar con gran precisión, sino también de forma transparente y comprensible. Esta transparencia es crucial para la confianza y la aplicación ética de la IA, ya que permite a los usuarios comprender y verificar las decisiones automatizadas. Además, es esencial abordar los prejuicios (bias) en los modelos de IA para evitar cualquier forma de discriminación en los resultados, por ejemplo equidad en la atención sanitaria o en el tipo de tratamientos administrados a diferentes poblaciones que deberian ser equitativos. Este enfoque integral de la aplicación de la IA y el ML pone de relieve la necesidad permanente de aprendizaje y adaptación continuos entre los profesionales de la bioinformática, la necesidad de mantenerse en la vanguardia de las normas tecnológicas y éticas en este campo.

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Hello everyone,
Here I send you a reflection on training in Bioinformatics, the result of my years in the field and why I think that to be a good professional in this field more than ever, a very extensive, inter- and multidisciplinary training is needed, always at the forefront. These requirements make this discipline extremely interesting but at the same time very demanding.
Over the years, the qualifications required to work in bioinformatics have expanded significantly beyond the traditional realms of genetics to include a broader range of applications, reflecting both technological advancements and the interdisciplinary nature of the field. Initially, bioinformatics professionals often came from backgrounds predominantly in biology or computer science, with a strong focus on genetics and genomics. As the field has evolved, it has grown to encompass applications in areas such as epidemiology, pharmacogenomics, personalized medicine, and even environmental biology, which involves the study of biodiversity and ecosystems. This diversification has led to a demand for professionals who are not only skilled in data analysis and software development but also knowledgeable in specialized areas like imaging, (e.g. medical, satellite, videos), sensors (agriculture, food industry, health) or microbial genomics among many oither possibilities. As such, modern qualifications for a career in bioinformatics now often include advanced interdisciplinary education and training across multiple domains of biology and technology, highlighting the importance of a broad and integrative skill set.
As bioinformatics has expanded from a focus primarily on genetics to include a myriad of applications across various biological fields, the integration of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) has become increasingly essential. This evolution requires bioinformatics professionals not only to have a broad interdisciplinary knowledge but also to be proficient in the latest AI and ML techniques. These technologies are critical for analyzing complex, large-scale biological data sets, enabling more accurate predictions and personalized medicine solutions.

One aspect sometimes forgotten with the use of ML and AI in bioinformatics is the need to adhere to FAIRNeSS criteria—Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability, Non-bias, Safety, and Security in data management. These principles ensure that data are well-managed and maintained in ways that they can be seamlessly shared, understood, and used not only across different systems but also in a manner that is ethically sound and secure. This approach is vital for advancing collaborative research and developing models that are both robust and transparent.
Furthermore, the demand for robust, explicable, and unbiased models in bioinformatics is more pressing than ever. As AI systems become more autonomous in handling tasks such as drug discovery or disease prediction, the models must not only perform with high accuracy but also operate transparently and understandably. This transparency is crucial for trust and for the ethical application of AI, allowing users to understand and verify the automated decisions. Additionally, addressing bias in AI models is essential to prevent any form of discrimination in healthcare outcomes and to ensure equitable treatment across different populations. This comprehensive approach to AI and ML applications highlights the ongoing need for continuous learning and adaptation among bioinformatics professionals, keeping them at the cutting edge of both technological and ethical standards in the field.

Buenos días,
Mi nombre en Ana Gámez, soy bióloga y alumna del máster en Conservación, Gestión y Restauración de la universidad de Granada, con especial experiencia laboral en el ámbito de la megafauna marina. Creo que para comenzar a trabajar en Bioinformática es importante entrenar los conceptos y los esquemas lógicos con los que después desarrollaras los trabajos. Por ello creo que un manejo hábil de las herramientas de programación y un buen criterio de organización de los datos resulta esencial.
Gracias por este curso y un placer conoceros a todxs

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Good morning,
My name is Ana Gámez, I am a biologist and a master's student in Conservation, Management, and Restoration at the University of Granada, with special work experience in the field of marine megafauna. I think that to start working in Bioinformatics it is important to train the concepts and logical schemes with which you will later develop the work. Therefore, I think that good skills in programming and good criteria for data organization are essential.
Thanks for this course and a pleasure to meet you all
Ana

Mi nombre es Julia Verheul. Estudié el grado de Biología y posteriormente cursé el máster de Bioinformática. Actualmente, estoy en mi primer año de doctorado en el programa de Biotecnología Avanzada de la Universidad de Málaga, además de trabajar como bioinformática en el Instituto de Investigaciones Biomédicas de Málaga.

He leído respuestas muy interesantes en el foro, por lo que, para no ser redundante, prefiero enfocar mi respuesta en una reflexión que creo que me hubiera sido útil cuando comencé en este mundo hace tres años. La bioinformática ha experimentado un crecimiento vertiginoso en los últimos años, y cada aplicación conlleva su propia metodología. Realmente, al elegir esta ciencia uno nunca termina de formarse, ya que constantemente se están desarrollando nuevas herramientas.

Dominar todas las áreas y todos los lenguajes de programación desde el principio es imposible. Por lo tanto, considero que lo más importante  es tener la mentalidad de nunca querer dejar de aprender, tener una buena base conceptual de lo que es la bioinformática y sus aplicaciones, y luego ir aprendiendo nuevas metodologías a medida que trabajes en ellas. 

Buenas tardes, mi nombre es Juan Carlos Llorente y os escribo desde el lado puramente técnico. Soy técnico superior en desarrollo de aplicaciones y especialista en big data e inteligencia artificial
Desde hace unos años trabajo en el sector de la investigación oncológica y creo que este campo en concreto puede brindar grandes recursos al trabajo que llevamos a cabo

La formación que espero encontrar aquí es aquella que me permita comprender la naturaleza de los datos a tratar, el alcance de los mismos y el modo más eficiente de entrar modelos que nos permitan tratamientos más eficaces, preventivos y menos caros e invasivos

Hola a todos, mi nombre es Mariajosé y actualmente me encuentro realizando mis practicas en una empresa de consultoría ambiental. Como mencionaron en este módulo introductorio, es importante conocer el idioma del problema y el del análisis. En casos como la consultoría ambiental, uno requiere conocimientos de los ecosistemas evaluados, las especies presentes, el efecto que tiene la aparición/desaparición de especies claves, entre otros; así como los conocimientos informáticos suficientes para poder trabajar de manera efectiva con bases de datos longitudinales (datos de varios años). En este tipo de procesos, creo que la fase clave es la de la limpieza de datos, puesto que uno recibe un gran volumen de datos que no necesariamente se encuentra estandarizado, por lo cual uno debe tener mucho cuidado con esta primera etapa. Además, el poder integrar los datos de campo con la información satelital permite comprender mejor los patrones que se puedan observar y explicar las posibles causantes de perturbaciones no naturales. Por otro lado, es interesante cómo con el ML uno podría generar modelos de impactos esperados en los ecosistemas en base a los patrones observados.

Buenas tardes, mi nombre es Ignacio Campos y trabajo como enfermero de emergencias en Andalucía. Respecto a la formación para trabajar en Bioinformática, a priori, por lo que estoy observando debería ir encaminada a la biología, informática, estadística, así como habilidades de colaboración interdisciplinaria.
Espero que este curso vaya encaminado a ayudarnos a implementar  la bioinformática en nuestro ámbito de trabajo. Saludos
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Buenos días Pedro, mi nombre es Sheyla Garrido Medina y soy graduada de Ingeniería en Bioinformática en la Universidad de Ciencias Informáticas de Cuba.

Considero que la Bioinformática es una disciplina además de abarcadora, muy interesante, esta no es más que el análisis de datos biológicos procesados mediante herramientas informáticas, por lo que soy del criterio que la formación debe ir dirigida a cómo seleccionar o procesar los datos a través de aplicaciones, software, herramientas que permitan dicho procesamiento.

Saludos

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Good morning Pedro, my name is Sheyla Garrido Medina and I am a graduate of Bioinformatics Engineering at the University of Computer Sciences of Cuba.

I consider that Bioinformatics is a very interesting discipline as well as comprehensive, this is nothing more than the analysis of biological data processed by computer tools, so I am of the opinion that the training should be directed to how to select or process data through applications, software, tools that allow such processing.

Greetings

Buenas tardes. Soy Carlos, médico, y trabajo en emergencias extrahospitalarias 061 de Andalucía.

Un profesional médico con formación en bioinformática debería tener un conocimiento en diversas disciplinas que combine habilidades técnicas (nociones de estadística, ciencia de datos, lenguaje de programación -como puede ser Python o R-, Big Data e IA) y un sólido entendimiento de la biología y las ciencias de la salud, junto con competencias en ética y regulación en investigación biomédica y un perfil orientado al trabajo en colaboración interdisciplinaria.

Saludos.

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Good afternoon. I am Carlos, a physician, and I work in prehospital emergency services (061) in Andalusia.

A medical professional with training in bioinformatics should possess knowledge across various disciplines, blending technical skills (including an understanding of statistics, data science, programming languages such as Python or R, Big Data, and artificial intelligence) with a robust understanding of biology and health sciences. Additionally, competencies in ethics and regulatory considerations in biomedical research, as well as a profile suited for interdisciplinary collaboration, are essential.

Regards.

   Buen día, soy  Krysthell  y considero que a nivel de formación para trabajar en Bioinformática es fundamental tener claro los conceptos básicos de lo que Bioinformática se refiere, profundizar en el manejo de programas, interesarse por aprender sobre Inteligencia Artificial, ya que, al final, van de la mano y es un factor que va avanzando a alta velocidad; considero que es fundamental mantenerse actualizados en este ámbito, ya que, sea en el área que sea el interés por su aplicación, al final está altamente ligado con la tecnología y sus avances.

   Considero que lo primordial es tener claro en qué lo quieres enfocar, en qué área profesional, y tener presente los objetivos y el interés fundamental, ya que, esto dará las pautas y la curiosidad por aprender y formarse en todo eso que se complemente de una mejor manera; también veo claro en que se puede tanto trabajar en Bioinformática, como hacer de la Bioinformática una herramienta en tu campo de estudio, sea esta la profesión que sea, aplicado desde Medicina, hasta Antropología, si así se quisiese, pues la Biología y la Tecnología se presta para ser una interesante herramienta de investigación, en un campo amplio, sin limitarse a la medicina, y esto me parece. exquisitamente apasionante y sumamente interesante.

Saludos.

Buenas tardes, mi nombre es Alba y soy estudiante de 5º de Medicina en la UGR. Pienso que lo más importante es tener conocimientos en cómo y cuándo utilizar las herramientas y los métodos que hay de bioinformática. Además, el tener conocimientos sobre lo que se está analizando, porqué lo estas analizando y qué estas buscando (conocimiento clínico supongo), es super importante. Para mí, saber qué es lo que estas haciendo con esos datos, porqué estás utilizando unos métodos u otros y qué métodos o herramientas necesitas para resolver un problema que se te plantea en consulta es esencial. Creo que unos conocimientos básicos en bioinformática en cuanto a estadística, lenguaje de programación (Python, R-, Big Data, IA, etc..), básicamente el saber cómo hacerlo es fundamental y necesario para trabajar en bioinformática o en medicina.

A la hora en la que se nos proporcionan estas herramientas en consulta junto a unos resultados, realmente no sabemos de donde vienen, ni cómo ni porqué (en el caso de querer recrearlos o guiar el algoritmo por otro lado que nos interese). Son conocimientos que se mencionan durante la carrera y que los interpretas con posterioridad (en el caso de algoritmos predictivos, etc), pero que realmente no sabemos porqué ni cómo (métodos, lenguajes) analizaríamos esos datos de historias clínicas, pacientes, etc. Y creo que es interesante poder adquirir estos conocimientos más técnicos.

Muchas gracias! Un saludo.

Buenas tardes. Mi nombre es Sergio y trabajo como técnico de laboratorio.

En respuesta a la pregunta que lanzó Pedro al principio de este foro, diría que lo más importante a nivel de formación sería saber manejar los datos recogidos, es decir, saber clasificarlos, descartar aquellos que no son útiles, saber interpretar lo que nos quieren decir, para posteriormente trabajar con ellos.
A parte de estos conocimientos, que podrían ser más puramente informáticos, también es necesaria una base en biología molecular o bioquímica, entre otras áreas, pues si no se entiende un proceso biológico determinado, difícilmente se va a poder diseñar un algoritmo que recoja aquellos datos que nos interesan.

Hola, Pedro!

Soy Carlos Burneo Garcés, psicólogo. No me cabe la menor duda de que la Bioinformática es indispensable para la investigación interdisciplinar en las ciencias de la salud, con diferentes implicaciones y aplicaciones en cada una de ellas. Saludos.