¿Cómo se pueden evitar errores comunes a la hora de interpretar los resultados bioinformáticos?
La bioinformática es la aplicación de herramientas y métodos computacionales para analizar datos biológicos, como secuencias de ADN, expresión génica, estructuras de proteínas y vías metabólicas. La bioinformática puede ayudar a los bioingenieros a diseñar y optimizar nuevas biomoléculas, sistemas y procesos para diversas aplicaciones en biotecnología, medicina, agricultura e ingeniería ambiental. Sin embargo, los resultados bioinformáticos pueden ser engañosos o inexactos si no se interpretan correctamente, lo que conduce a una pérdida de tiempo, recursos y daños potenciales. En este artículo, aprenderá cómo evitar algunos de los errores comunes que cometen los bioingenieros al interpretar los resultados de la bioinformática y cómo mejorar sus habilidades y competencias bioinformáticas.
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Geert van GeestBioinformatician/Trainer at Universität Bern and SIB Swiss Institute of Bioinformatics1 respuesta
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Venkatesh ChellappaBioinformatiker (Precision Medicine | Machine Learning | Bioinformatics | AI | Cloud)
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Alex WardFounder at Arta Bioanalytics | Systems & Networks in Biology | Lab & Computational Scientist
Uno de los primeros pasos en cualquier análisis bioinformático es comprender la naturaleza y la calidad de los datos. Por ejemplo, si está trabajando con secuencias de ADN, debe conocer la fuente, el formato, el tamaño y la cobertura de sus datos, así como los posibles errores, sesgos y contaminantes que pueden afectarlos. También debe realizar algunas comprobaciones básicas y pasos de preprocesamiento, como filtrar, recortar, alinear y anotar los datos, antes de continuar con análisis más avanzados. Conocer tus datos te ayudará a elegir las herramientas y parámetros más adecuados para tu análisis, y evitar resultados erróneos o irrelevantes.
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Actually I strongly recommend using the programming language community you are working with on your data! This will give you the right idea 💡 of what kind of input you need and what kind of output to expect and so on... Remember! If you are working alongside a large community, always consider the possibility of an existing solution cause someone might have encountered the same problem before!!! Good luck 🤞🏻🍀
Otro paso importante en el análisis bioinformático es seleccionar y utilizar las herramientas adecuadas para su pregunta y datos específicos. Hay muchas herramientas bioinformáticas disponibles, cada una con sus propias fortalezas, limitaciones, suposiciones y requisitos. No debe usar ciegamente una herramienta sin comprender cómo funciona, qué hace y qué produce. También debe comparar y validar sus resultados con otras herramientas o métodos, si es posible, y ser consciente de las posibles fuentes de variación e incertidumbre en su análisis. Conocer tus herramientas te ayudará a interpretar tus resultados con confianza y precaución, y a evitar conclusiones engañosas o inexactas.
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Bioinformatics tools are developed by specialists in the field, often with the assumption the tools are used by other specialists. Therefore, as an end-user, it is worthwhile to spend time to read the documentation and understand the tool capabilities and limitations. If only reading the docs doesn't make things clearer, consider taking (online) courses, or reach out to other bioinformaticians in your network or on the plethora of online fora.
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Interpreting Bioinformatics results often require three main qualities 1. Knowledge of biology - to know what change, trend or pattern are you looking at in the result. This means to understand the significance of the result in a biological sense. 2. Understanding of Statistics - most of the bioinformatics results are the outcomes of some sort of statistical test. So it is extremely important to have the skills and talent to understand graphs 📈, tables and inferred statistical coefficients! This is by far the most important quality of the three! 3. Understanding of analytical methods - It would be awesome to have programming skills in R, Python, Unix and C++, but it is not mandatory. However it is important to know how the results came!
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Take the time to understand how bioinformatic tools work by checking out the scientific articles introducing them. Test these tools with established data sets to see how reliable and capable they are. If you encounter errors or confusing results with your data, reach out to the authors or experts for help and clarification.
Un tercer paso esencial en el análisis bioinformático es aplicar e interpretar correctamente la estadística. Las estadísticas pueden ayudarte a cuantificar y evaluar tus resultados, probar tus hipótesis e inferir el significado biológico y la relevancia de tus hallazgos. Sin embargo, las estadísticas también pueden ser mal utilizadas o malinterpretadas, lo que lleva a falsos positivos, falsos negativos o sobreinterpretación de sus resultados. No debe utilizar la estadística sin conocer los supuestos, métodos y limitaciones subyacentes de las pruebas o modelos estadísticos que está utilizando. También debe evitar los errores estadísticos comunes, como ignorar varias pruebas, factores de confusión o valores atípicos, e informar de los resultados con medidas adecuadas de incertidumbre, como valores p, intervalos de confianza o barras de error. Conocer tus estadísticas te ayudará a interpretar tus resultados con rigor y fiabilidad, y a evitar afirmaciones espurias o sin fundamento.
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Applying and interpreting statistics correctly is an essential step in bioinformatics analysis. Statistics help in interpreting large biological datasets, identifying patterns, and drawing meaningful conclusions. They provide a framework for hypothesis testing, validating results, and developing predictive models. By using proper statistical techniques, researchers can minimize biases and errors, ensuring the reliability of their analysis. Statistics play a crucial role in extracting relevant information, quantifying the significance of observed differences, and making accurate predictions. Overall, statistics are fundamental in bioinformatics analysis and help researchers make sense of complex biological data and draw reliable conclusions.
Un cuarto paso crucial en el análisis bioinformático es relacionar los resultados con el contexto biológico y el conocimiento. La bioinformática no es un fin en sí mismo, sino un medio para responder a preguntas biológicas y resolver problemas biológicos. Por lo tanto, no debe interpretar sus resultados de forma aislada, sino en relación con la literatura, los datos y la evidencia existentes en su campo de interés. También debe considerar la plausibilidad biológica, la consistencia y las implicaciones de sus resultados, y consultar con expertos o colaboradores si es necesario. Conocer tu biología te ayudará a interpretar tus resultados con relevancia y perspicacia, y a evitar hallazgos irrelevantes o contradictorios.
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There is no bioinformatics without biology. One of the keys when approaching bioinformatics data is first asking the right biological question. This means being embedded in the literature, knowing the state-of-the-art in your field and understanding your biological system. As biologists, we're trained to deal in ambiguity. Applying this mindset to data interpretation is a powerful skill of biologists in bioinformatics. Unless you are comparing very distinct biological systems (e.g. Tumour vs Normal), there won’t necessarily be an obvious outcome when you first process data. This is where a biologists comfort in ambiguity becomes a secret weapon, a bit like a detective making connections between clues and pieces of evidence to solve cases.
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As a researcher, it's vital to grasp the fundamental needs in addressing biological inquiries. Today, we have access to emerging methods and bioinformatic tools that aid in effectively answering these questions. In some studies, combining different approaches to tackle the same question is possible. Having more data and results significantly boosts our ability to interpret findings accurately. Additionally, sharing data and actively communicating with peers and experts amplify these advantages.
Un quinto y último paso en el análisis bioinformático es reconocer y comunicar las limitaciones de sus resultados. Ningún análisis bioinformático es perfecto o completo, y siempre hay incertidumbres, suposiciones y advertencias que pueden afectar sus resultados. No debe exagerar ni simplificar demasiado sus resultados, sino más bien discutir las fortalezas, debilidades y brechas en su análisis, y sugerir posibles formas de mejorarlo o ampliarlo. También debe ser transparente y reproducible en su análisis, y compartir sus datos, código y métodos con otros, si es posible. Conocer tus limitaciones te ayudará a interpretar tus resultados con honestidad y humildad, y a evitar el exceso de confianza o la mala interpretación de tus resultados.
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Given the array of bioinformatic tools, pipelines, and methods, no analysis in bioinformatics is without imperfections. Experimenting with varied approaches and validating results is key to identifying the most effective analysis methods. Maintaining awareness of current limitations enables future revisiting and improvement. Prioritize transparency and reproducibility in your analysis to enhance this ongoing refinement process.
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