Thread by @ogrecio

Os voy a contar una vivencia personal:
Cuándo tomé la decisión de qué carrera estudiar, lo hice basándome en mi interés por las relaciones entre animales y humanos. Pero sobre todo me atraía abordarlo dsde la mejora genética. Pensaba en modificar genes, hacer nuevas razas,...
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Pero cuando llegó el turno de esa asignatura descubrí que la herramientas eran principalmente matemáticas y estadísticas. Así q no me quedó más remedio q "masterizarlas" durante la carrera y el doctorado. Y le he cogido gusto y veo lo necesarias que son en la vida en general.
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A principios de los años 2000 llegó la secuenciación masiva, y con ella el genotipado masivo. Mi primera esperanza a ver realmente el genoma de los animales. Pero no. Tanta información también requería de herramientas estadísticas y de biocomputación aún más complejas.
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Lejos de ser otro chasco, me sirvió para profundizar en bioinformática, herramientas de aprendizaje automático, nuevos lenguajes de programación y más biocomputación.
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Las herramientas de secuenciación de tercera generación aparecieron la década pasada. Ahora sí, el genoma en la palma de mi mano. Más secuencias, nuevos acercamientos a ver las cosas de una forma parecida a la q había imaginado. Pro también más estadística y biocomputación.
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Pero también nueva formación en técnicas de laboratorio o wet lab. Genómica, metagenómica, epigenómica...
Y más "estadistómica".
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Cada vez se parece más a lo que me imaginaba cuando elegí la carrera. Ya solo hace falta integrar en nuestro campo la crispr-ómica. No se si lo llegaré a ver, pero los mensajes más importante que creo haber aprendido son:
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🟢Las cosas no siempre son lo que te imaginas
🟢Si quieres progresar, nunca dejes de aprender
🟢Que no te asuste salir de la zona de confort y probar nuevas técnicas
🟢El mundo cambia + rápido de lo que crees, pero no como tu crees
🟢Aprende estadística
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