7 Mayıs 2013 Salı

Biyoinformatiğe Nasıl Başladım 6

Önceki yazımda belirttiğim üzere, bu yazımda, biyoinformatiğe ilişkin bakış açımı ve anlayışımı derinden etkileyen 3. sınıf staj maceramdan söz edeceğim.

İçinde bulunduğumuz çağ büyük oranda İngilizce yazılıyor (gerçi Çin, ABD'nin yüzyıldan fazla süren liderliğini geri plana atmaya başladı birkaç yıldır) ve teknolojiye damgasını batı dünyası vuruyor. 2. sınıfta genç araştırmacı bursuyla katıldığım ve Sheffield Üniversitesi'nde gerçekleştirilen sistem biyolojisi temalı (Systems Biology: Will It Work?, 2005) konferansta bir haftalığına da olsa İngiltere'yi gözlemleme fırsatım olmuştu ve bahsettiğim durumu derinden hissetmiştim. Bu nedenle, 3. sınıfın yazında iyi bir yerde staj yapabilmek için biyoinformatik alanında en iyi 20 merkeze başvurdum ve ikisinden kabul aldım; Toronto Üniversitesi'nin teklifi aralarında en cazip olanıydı, duygusal olarak :) 


Sonradan farkettim ki, çalışılabilecek en iyi ekiplerden birine dahil olmuştum bu süre zarfında. Çalıştığım laboratuvarda yaklaşık 10 kişilik bir deney grubu ve 8 kişilik bir biyoinformatik grubu yer alıyordu; MS-MS [kütle spektrometrisi] verileri hızlı bir şekilde üretiliyordu ve biz de bu verilerin analiz edilmesinden sorumluyduk; içerisinde yer aldığım projeyi Merck finansal olarak destekliyordu. Dünyada protein-protein etkileşim verilerinin bir ağ bağlamında analizi yeni yeni konuşuluyorken, henüz literatürde olmayan yeni analiz yaklaşımları geliştiriliyordu. 

İlk iki haftam ısınmakla ve literatür takibiyle geçti, ancak Linux, Perl ve JAVA'daki tecrübemi farkettiklerinde doğrudan çalışmaya dahil oldum. Benden sorumlu olan post-doc ile Cytoscape için yazılmış bir eklentiyi labın ihtiyacı doğrultusunda değiştirdik ve daha kullanışlı hale getirdik, aynı zamanda bu eklenti içerisinden protein-protein etkileşim verilerini paylaşan bir grubun verileriyle entegrasyonu sağlamış olduk. O sıralar MCL algoritmasının biyolojik veriye uygulanmasından bahsedilmeye başlanmıştı, aynı zamanda bu konu üzerine de çalıştım. Bir süre sonra BIND verisinin yeni sisteme entegrasyonu üzerine Gary Bader ile ortak yapılması planlanan bir çalışmaya geçtik, kendisiyle doğrudan çalışabilme şansına eriştim o süreçte. BIND henüz satılmamıştı ve eski bir XML formatındaydı, Perl kullanarak bu formatı yeni sürümüne çevirdim. Henüz bu tarz bir araç yoktu ve her şeyi sıfırdan öğrenmek zorundaydım; iyi bir laboratuvarda çalışmanın en büyük zorluğu, birçok şeyin -daha önce kimse yapmadığı için- nasıl yapılabileceğini keşfetmekti ancak aynı zamanda bu insana büyük bir entellektüel doyum da veriyor.

Her Cuma sabahı tüm biyoinformatik grubu toplanırdı ve mevcut durum değerlendirilirdi; herşeyin planlanabilir olduğunu o toplantılarda öğrendim. Elbette ki öngöremediğiniz durumlarla karşılaşabiliyorsunuz ancak bunlar sadece detayları etkiliyor. Yıllar sonra katıldığım bir şirket yönetimi eğitim dizisinde bunu farklı bir şekilde görünce olayın özünü tam olarak ancak o zaman kavrayabilmiştim: stratejik kararları verdiğinizde bunları önünüzdeki en az 3 yılı kapsayacak şekilde belirlersiniz ve bu stratejik kararları yerine getirmek için ne gerekiyorsa yaparsınız. İşte bu yapılanlara plan deniyor ve gerektiğinde bunlar değişebiliyor; ancak bu değişimin de tek nedeni, stratejik kararı daha iyi bir şekilde yerine getirebilmek. Sanırım ülkemizdeki kamu kurumlarının ve akademinin en büyük eksiği bu, özel sektörde dahi büyük problemler var bu açıdan baktığımızda.

Stajım sırasında dikkatimi çeken bir diğer ufak detay ise, Gary Bader'ın kullandığı kocaman monitörlü bilgisayardı; tahminimce 27" iMac, ancak o yıllarda tam olarak nasıl adlandırılırdı bilemiyorum. Burada dikkatimi çeken şey şu: bir biyoinformatikçi olarak büyük ekranlı bir monitör her zaman için çok kıymetlidir ve örneğin web tabanlı bir yazılım geliştiriyorsanız aynı anda hem kodu geliştirdiğiniz editör, hem geliştirdiğiniz web sayfasını görüntülediğiniz tarayıcı, hem sunucudaki hataları kontrol edebildiğiniz bir terminal ekranı ve hem de aynı zamanda e-postalarınızı kontrol edebileceğiniz bir tarayıcıyı tek bir ekranda aynı anda görüntüleyebilmek işlerinizi fazlasıyla kolaylaştırır. Fakat bu maliyeti çoğu zaman kuruluşlar karşılamak istemezler ve gereksiz görürler; yaklaşık 2 bin TL'ye 22" ekranlı bir monitöre sahip bir bilgisayar alabilecekken, yaklaşık 7 bin TL'ye 27" (68 ekranlık bir TV'yi düşünün) ekranlı bir monitöre sahip bir Mac satın almak ülkemizde pek de kabul gören bir durum değil. Ancak uzun vadede baktığınızda, bu farkın size kazandırdığı verimlilik en fazla iki senede kendini amorti ediyor ve normalde farkedemeyeceğiniz ayrıntıları da daha rahat görmenize olanak sağlıyor. Hani Google ofislerinde masörler veya dinlenme bölümleri vardır ya, hepsi aynı motivasyona sahip: çalışanın verimliliğini yükseltmek. İşte bu, bence uzun vadeli ve getirisi yüksek olan bir bakış açısı. 

Bu stajım hayatımın bir nevi dönüm noktası ve iki yazıda anılmayı hakediyor, bir sonraki yazımda yine Toronto maceralarıma devam edeceğim :)


Sözün Özü:
Toronto'daki stajımı, alanında dünyaya yön veren bir grupta gerçekleştirdim ve hem ufkumu, hem de yeteneklerimi büyük ölçüde geliştirme fırsatı buldum. Dünyayı takip etmek yerine, yönlendirmeye başladığınızda neler yapabileceğinizi gördükçe şaşırıyorsunuz.




Proje:
Protein-protein etkileşim verilerini içeren bir web tabanlı veritabanı bulun ve her bir etkileşime ilişkin detayları inceleyin; PMID, etkileşim türü, gerçekleştirilen deney vb. Bu verileri, tespit edilen her bir etkileşimin ne kadar güvenilir olabileceğini puanlamak amacıyla nasıl kullanabiliriz?

Meraklısına:
BIND'i satın alan şirkete ve arkaplanındaki oluşuma bir göz atın; olayın ne kadar büyük olduğunu farkedeceksiniz. Bilgiyi üretmek işte bu kadar kıymetli, ve dünyada bu bilginin büyük bir değeri var. O şirketin sattığı danışmanlık ve raporlama hizmetleri en az 6 haneli rakamlarla piyasada kendine yer buluyor.