Foro de debate módulo 1

Buenas tardes,

Pienso que sí, ya que de esta manera, se pudo haber generalizado y dejar de lado el enfoque individual y el hecho de no considerar recopilar datos diferenciales, dentro del intercambio de datos, los cuales podrían también formar parte de nuevos datos, pudiendo estar en éstos, la clave para en lo que ha habido déficit de diversidad.

La trasparencia en el uso y compartición de datos es muy importante para un avance en este sentido, pero en terrenos de ciencia, creo que falta mucha regulación a nivel de facilitar y hacer un uso eficiente y correcto de los datos a nivel ético, político y económico, ya que la ciencia va por delante de estas últimas en cuanto a velocidad de avance.

Creo que las expectativas se llegarán a cumplir algún día, pero seguiremos encontrando obstáculos debido a que al menos actualmente no podemos obviar el contexto sociocultural y político de los distintos países donde se están realizando las investigaciones.

Hola
No solo hay obstáculos para compartir datos entre áreas o disciplinas diferentes, por la complejidad de que sistemas de información distintos se puedan entender, sino obstáculos en la petición de datos en la propia organización. Solicitar datos para un proyecto de investigación se ha convertido en una tarea burocrática compleja, lenta, impredecible y sujeta a multitud de variables que no garantizan en ningún caso la obtención de los datos, a pesar del cumplimiento estricto de los requisitos para hacerlo.

Un sesgo latente

Por otro lado, a pesar que hay un camino ya recorrido en cuanto acceso a componentes tecnológicos, de una apertura para herramientas de software, aún existe un escenario que excluye posibilidades, tal como el uso de servidores de alto rendimiento y de servicio continuo gratuito. Se suma la muralla que las grandes corporaciones particularmente de los EE.UU. no están dejando un espacio para los especialistas emergentes, Start up's y los protocolos para constituirlas. Y en este sentido, la generación de datos (ómicos), implica una infraestructura de alta gama que ni siquiera los especialistas en este campo -p.e.: molecular-, pueden hacerlo, menos al grado de Big Data (almacenaje, procesamiento, difusión, etc.).

Bajo este escenario, la bioinformática y quimioinformática es dependiente de la tecnología, particularmente de la informática para el procesamiento o manejo de datos, y el modelado que los asume de acuerdo a pre-requerimientos. Por lo que, aún existen baches y sesgos por rellenar; y, aunque el Open Source, los bajo costes en framework para el desarrollo de software están presentes, la generación de la materia prima -datos-, así como técnicas y herramientas... sensibles, no.

Considero que podrían existir impedimentos de tipo político económico, de mercado; posiblemente la necesidad de incorporar nuevas figuras o funciones tal como sucedió en la informática, aquellas que permiten articular las operaciones o actividades de los datos por un lado con la bioinformática, al otro.


A latent bias

On the other hand, although there is a path already taken in terms of access to technological components, of an opening for software tools, there is still a scenario that excludes possibilities, such as the use of high-performance servers and free continuous service. In addition, large corporations, particularly in the U.S., are not leaving space for emerging specialists, start-ups and the protocols to set them up. And in this sense, the generation of data (omics), implies a high-end infrastructure that not even specialists in this field -e.g.: molecular-, can do it, let alone to the degree of Big Data (storage, processing, dissemination, etc.).

Under this scenario, bioinformatics and chemoinformatics is dependent on technology, particularly informatics for data processing or handling, and modeling that assumes it according to pre-requirements. So, there are still potholes and biases to be filled; and, although the Open Source, low cost software development frameworks are present, the generation of the raw material -data-, as well as sensitive techniques and tools, are not.

I believe that there could be impediments of a political, economic or market nature; possibly the need to incorporate new figures or functions, as happened in informatics, those that allow the articulation of data operations or activities on the one hand with bioinformatics on the other.