Biyoinformatiğe başlamak için önce R öğrenmek zorunda mısınız?

Bu yazıda neler var?

• Hangi durumlarda R bilmeden başlayabileceğinizi
• Web/GUI araçlarının başlangıçtaki rolünü
• R’ın hangi noktada gerekli hale geldiğini
• “Önce programlama, sonra bilim” yaklaşımının neden her zaman verimli olmadığını
• Bilimsel probleminize göre başlangıç rotasını

Biyoinformatik tek bir araç değildir

“Biyoinformatik öğrenmek istiyorum” cümlesi çok geniştir.

Çünkü biyoinformatik içinde yapılan işler arasında büyük fark vardır.

Bir kişi:

• public bir genomics veri setini bulmak,
• bir gen veya protein hakkında bilgi araştırmak,
• iki koşul arasında expression farkına bakmak,
• yüzlerce dosyayı otomatik işlemek,
• RNA-seq pipeline’ı kurmak,
• istatistiksel modeli özelleştirmek

istiyor olabilir.

Bunların computational gereksinimleri aynı değildir.

Dolayısıyla herkese tek bir başlangıç sırası dayatmak yerine, öğrenme rotasını bilimsel soruyla eşleştirmek daha anlamlıdır.

Web tabanlı araçlar neden iyi bir başlangıç olabilir?

Web araçlarının en büyük avantajlarından biri, başlangıçta syntax yükünü azaltmalarıdır.

Örneğin GEO2R ile bir GEO Series içindeki Sample gruplarını tanımlayabilir ve uygun veri üzerinde differential expression analizi çalıştırabilirsiniz. Güncel GEO2R arka planda Bioconductor paketlerini kullanır; mikroarray tarafında limma, desteklenen RNA-seq tarafında ise DESeq2 devreye girer.

Bu oldukça öğretici bir durumdur.

Çünkü siz henüz bütün R kodunu yazmadan şu kavramlarla karşılaşabilirsiniz:

• Sample,
• grup,
• contrast,
• log2 fold change,
• p-value,
• adjusted p-value,
• volcano plot.

Yani bir araç, ilk scientific-computational temas için köprü görevi görebilir.

Ama köprüyü yolun tamamı sanmamak gerekir.

Peki R ne zaman ciddi avantaj sağlar?

R yalnızca “kod yazmayı öğrenmek” değildir.

R Foundation, R’ı istatistiksel hesaplama ve grafik için bir dil ve ortam olarak tanımlar; veri işleme, hesaplama, grafik ve programlama olanaklarını aynı çalışma ortamında birleştirir.

Biyoinformatikte bunun karşılığı özellikle birkaç durumda görünür hale gelir.

Aynı analizi tekrar etmek istediğinizde

Bir GUI’de yaptığınız on seçimi daha sonra aynı sırayla yeniden üretmek zahmetli olabilir.

Kod tabanlı workflow’da adımlar açık biçimde saklanabilir ve yeniden çalıştırılabilir.

Çok sayıda veriyle çalıştığınızda

On satırlık tabloyu elle düzenlemek mümkün olabilir.

On binlerce satırda aynı yaklaşım sürdürülebilir değildir.

Varsayılan seçeneklerin dışına çıkmanız gerektiğinde

GUI size hazırlanmış seçenekler sunar.

Bilimsel sorunuz bunların dışına çıktığında daha fazla kontrol gerekir.

Analiz aşamalarını birbirine bağladığınızda

Veriyi içeri almak, temizlemek, filtrelemek, modellemek, görselleştirmek ve çıktı üretmek tek workflow içinde birleştirilebilir.

Kendi kararlarınızı görünür hale getirmek istediğinizde

Kod yalnız hesaplama değildir.

Aynı zamanda analitik kararlarınızın kaydı olabilir.

Bu noktada R öğrenmek bir “ön koşul” olmaktan çıkar ve araştırma üzerinde daha fazla kontrol kazanmanın aracı haline gelir.

“Önce altı ay programlama öğreneyim” yaklaşımı neden sorun yaratabilir?

Bazı kişiler biyoinformatiğe başlamadan önce kendilerine uzun bir hazırlık dönemi koyar:

Önce R öğreneyim.
Sonra istatistik.
Sonra genomik.
Sonra biyoinformatiğe başlarım.

Bu rota teorik olarak düzenli görünür.

Ama pratikte bilimsel bağlamdan kopuk syntax öğrenimine dönüşebilir.

Örneğin data.frame, filtreleme veya grafik oluşturmayı öğrenmek çok daha anlamlı hale gelir eğer önünüzde gerçekten anlamaya çalıştığınız bir expression tablosu varsa.

Bu nedenle öğrenme sırası çoğu zaman doğrusal olmak zorunda değildir.

Daha verimli bir döngü şöyle olabilir:

bilimsel soru → basit araçla ilk temas → çıktıyı anlamaya çalışma → kontrol ihtiyacını fark etme → gerekli R becerisini öğrenme → aynı problemi daha kontrollü çözme

Kendiniz için hangi rotayı seçmelisiniz?

Elinizde henüz veri bile yoksa

Önce biyolojik veri tabanlarını ve verinin nasıl organize edildiğini öğrenmek daha anlamlı olabilir.

Public bir expression çalışmasını anlamaya çalışıyorsanız

GEO ve GEO2R gibi araçlarla veri, Sample metadata, grup tanımı ve differential expression kavramlarına başlayabilirsiniz.

Sonuç tablolarını okuyabiliyor ama kontrolü artırmak istiyorsanız

R öğrenmeye başlamak için çok uygun bir noktadasınız.

Çünkü artık kodun hangi problemi çözeceğini biliyorsunuz.

Kendi analiz pipeline’ınızı kurmanız gerekiyorsa

R artık yan beceri olmaktan çıkar; workflow’un temel parçalarından biri haline gelebilir.

Bu ne anlama geliyor?

Biyoinformatiğe girişte iki uç yaklaşım da gereksizdir.

Birincisi:

“Programlama bilmiyorsam başlayamam.”

İkincisi:

“Web aracı her şeyi yapıyor, R’a ihtiyacım olmayacak.”

İkisi de fazla basitleştirir.

Daha gerçekçi yaklaşım şudur:

Web araçları ve veri tabanları, ilk bilimsel sorularınıza hızlı biçimde dokunmanızı sağlayabilir.

R ise sorularınız büyüdükçe size:

• kontrol,
• esneklik,
• ölçek,
• özelleştirme,
• analiz adımlarını kodla ifade etme

olanağı sağlar.

Yani R, biyoinformatiğe giriş kapısındaki bir sınav değildir.

İhtiyacınız büyüdükçe computational bağımsızlığınızı artıran bir çalışma aracıdır.