Med&Omics: Hekimler için Biyoinformatik

Yazarlar: Ali Osman Çetin, Mustafa Güven, Fatma Betül Dinçaslan


Hepimizin bildiği üzere yaşam bilimleri, çok disiplinli bir yapıda. Bu büyük bilgi birikimi içerisinde yaşam bilimlerini bütüncül bir bakış açısıyla anlayabilmek önem arz ediyor. Diğer disiplinler hakkında bilgi sahibi olmak, bu bütüncül bakış açısına katkıda bulunacaktır. Bizim çalışma grubumuz, özellikle klinik alanda deneyim kazanmış tıp doktoru olan ya da biyoenformatik çalışmaların medikal alanda uygulamalarını merak eden, diğer disiplinler hakkında da idaha geniş bakış açısı kazandıracak kaynakları öğrenmenin sancısını çeken arkadaşlarımızın ISCB RSG Türkiye’nin bir makale toplantısında birbirlerinden habersizce buluşmaları sonrasında ortaya çıktı. Birkaç tıp doktoru ile birkaç biyoinformatikçinin, başkaları için de bir temel teşkil edebilme umuduyla gerçekleştirdikleri birlikte öğrenme serüveni de diyebiliriz.

Figür 1: Disipinlerası yaklaşımın kaçınılmazlığı sonucu doğan Med&Omics* üzerine (*Medicine and Bioinformatics)

Başka bir alanı tek başına öğrenmeye çalışmak bir ormanda kaybolmak gibi. Bir rehber güzel olabilir ancak herkes eşit imkanlara sahip olmayabilir. Bu süreçte edindiğimiz tecrübeleri elimizden geldiğince aynı sancıyı yaşayan diğer arkadaşlarımızla da yazı dizisi olarak  paylaşarak rehberlik ihtiyaçlarını bir nebze de olsa karşılayabilmek istiyoruz. 


Biyoenformatik alanında ilerlerken nasıl bir yol izleyebileceğimize dair birkaç seçenekten bahsettik. Bunları iki temel alt grupta topladık: Kodlama temelli ilerlemek veyahut var olan araçları en etkili şekilde kullanmak. Sonunda ise var olan araçları etkin şekilde kullanarak hipotezimizi geliştirmek ile başlamaya karar kıldık.

İlk etapta NCBI, GEO database-GEO2R, UCSC Genome Browser gibi temel araçlardan başladık. Bunun üstüne cBioPortal, STRING, Galaxy gibi araçları inceledik. Bu sırada bazı temel grafik analizi, istatistiksel açıdan yaklaşımlardan bahsettik. İlerleyen aşamalarda dizileme analizi konularını temel kodlama bilgisi ile birleştirip giriş seviyesinde R temelli analizler ve istatistik temelini güçlendirerek hipotez geliştirme konusunda “var olan araç ve paketleri, klinik bilgiyle yorumlarken en verimli nasıl kullanabilirizi”i irdelemeyi hedefliyoruz.


Şu aşamada edindiğimiz bilgi ve tecrübeleri ortak bir github sayfasından parça parça paylaşıyor olsak da daha detaylı ve organize bir şekilde sizlere iletmeyi hedefliyoruz. Seneye grubu genişletmek de hedeflerimiz arasında. Elbette bunun için daha fazla kararlı ve gönüllü hekim ve biyoenformatikçiye ihtiyaç olacak. Ancak, bu gerçekleşene dek, bizi buradan ve github sayfasından takip edebilirsiniz.

Teşekkür

Yazı içeriği için beyin fırtınası kısmında (ve elbetteki bütün bu hedefleri gerçekleştirmemize) yardımcı olan Ayşe Gökçe Keşküş’e çok teşekkürlerimizle.

Yazıda Bahsi Geçen İlgili Sayfaların İnternet Adresleri:

NCBI: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/

GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/

GEO2R: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/

UCSC Genome Browser: https://genome.ucsc.edu/index.html

cBioPortal: https://www.cbioportal.org/

STRING: https://string-db.org/

Galaxy: https://usegalaxy.org/

Med&Omics Github: https://github.com/dincaslan/Med-Omics

Leave a Reply