Bioinformatics 대학원생의 단점

 제 개인적인 생각이 많이 들어간 단점을 이야기하는 것입니다.

 

실제와 다를수도 있습니다. 제 주변지인들과 제 경험을 통해 생각한 단점들을 이야기 한 것입니다.

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생물정보학이라고 알려져있지만, 우리나라에는 생물정보학이라는 학과를 갖는 학교가 많이 없다.

 

최근 들어 많이 생기고 있는 추세이다.

 

아무튼 본론으로 들어와서 생물정보학 대학원생의 단점에 대해 이야기해보고자 한다.

 

1. 생물정보학하면 사람들은 컴퓨터를 엄청 잘하는줄 안다. 마치 생물학과 학생에게 "모든 생물의 종류를 다 알지않냐?" 말하는 것처럼 국문학과가 국어사전이라고 생각하는 사람처럼...

 

 실제로 컴퓨터 전공을 하는 사람이 생물정보학을 하는 경우가 있긴한데, 우리나라에서는 대학원생들 중에서는 수가 적을 것이다(컴공과 사람들은 데이터 사이언스한다고 다 그쪽으로 빠지니..). 그렇다 하더라도 고작 대학, 대학원 석사를 졸업한 컴퓨터학과 학생일지라도 프로그램을 만들수 있는 사람은 극 소수일 것이다. (뭐 석사 졸업논문으로 프로그램 만들어 봤자 파이프라인정도로 만들수는 있겠지만....)

 

내가 이렇게 말하는 이유는 그냥 대규모 렙에서의 생물정보학 석사를 한다는 의미는 그냥 컴퓨터 잡부로 들어간다 라고 생각하면 된다. 어딜가나 연관이 있는 사람을 주로 시키더라.

(이러는 이유가 있는데, 대부분 학교에 수리를 맡길때 번거롭기 때문이다. 신청하고 기다리는데만 3일 이상이 걸릴때도 있으니. 컴퓨터좀 만져본 BI에게 수리를 시킬수도 있긴 하겠다. 자판만 두둘겨봤지만..)

 

 제대로 생물정보학을 배우고 싶은 사람은 대규모 렙은 비추이다.(그러나 월급은 나름 빵빵함) 그리고 생물정보학에 대한 논문이 많이 내는 연구실로 가는 것을 추천한다. 

 그리고 정보를 더 추가하자면, 사람 많은 렙을 가면 교수가 그냥 논문을 잘봐주지 않는 경우가 많은 것 같다.

 

2. 실험하는 사람들이 노는줄 안다. 맞긴 맞다. 정보학하는 사람들의 경우 대부분 컴퓨터로 돌려 놓으면 그만이기 때문이다. (그래서 나는 사람들이 내 모니터를 볼때마다 ctrl + tab, alt + tab을 이용한 빠른 전환이 숙달되어있다.) 그러나 모든 프로그래머들이 이해하듯 짜증나는 일은 내가 돌려놓은 코드가 중간에 끊기면 처음부터 다시해야한다. (나도 이런적이 많이 있었고, 여러대의 키보드를 연구실 저편으로 날려보낸적이 많다. 대부분 독학으로 공부해서 중간 결과물, 로그를 만드는게 일상화가 되어있지 않았었다.)

 

 예비 인포메틱스 학생들은 중간 결과물과 로그를 필수로 만들어 놓자!

 

3. 컴퓨터 사양, 서버에 따라 연구속도, 일의 속도가 다르다.

당연한거다. NGS에서도 새로운 시퀀싱기기가 나올때마다 더 빠르고 정확한 결과를 가져다준다.

 

우리 인포메틱스들도 마찬가지로 컴퓨터 사양과 서버에 따라 결과물 차이가 크다! 인포메틱스를 하는 곳인줄 알고 렙에 들어왔더니 컴퓨터사양이 i3, i5, 펜티엄에다가 서버를 없다... 이러는 경우는 도망쳐라. (이런데는 교수님 컴퓨터는 꼭 최신식 컴퓨터더라.. 1년마다 컴퓨터 바꾸고 남은 컴은 학생들 쓰지말라고하고..) 그러나 i3, i5, 펜티엄인데 서버가1억짜리!! 그러면 해볼만하다. (그러나 1억짜리인데 사용하는건 여러명!! 으흠.... 고민해봐라 bottle neck 현상에 걸릴수있다.)

 

4. 일하는 장소가 좁을 가능성이 많다.

 

 내가 아는 친구네 연구실을 구경을 갔는데, 정말 좁더라.. 투모니터는 겨우 될까 말까 싶을정도로 좁더라. 사람도 얼마 꽤 많고.. 아무튼 생물정보학 컴돌이는 그냥 죄수.

 

5. 어떤 연구를 해도 높은 Impact factor를 따기는 어렵다.

 어떤 연구를 해도 아직까지는 높은 IF를 따기에는 힘들다. 주로 실험이 들어가야지 높은 IF를 노릴만 하다. (그러나 결과는 공동저자 혹은 제 2저자 이하로..)

 

 하이에나 처럼 실험결과를 긁어모아서 새로운 결과를 내는것도 생각보다 괜찮은 곳에 낼수도 있음. (분석시에 생각해야될 것이 많음 batch effect가 주 관건)

 

(5 번의 경우 조금 바뀐것이 요즘 Deep learning등을 적용해서 새로운 내용으로 논문을 낸다면 좋은 저널에 실리긴 합니다.)

 

뭐 이것 이외에도 생각나면 추가하도록 하겠습니다.

 

그래도 좋은점은 연구실마다 다르지만 재택근무가 가능하고, 연구를 빙자한 다른짓도 할수가 있죠. 예를 들어 크롤링연습삼아 이것저것 들어가본다던지. 아니면 이렇게 블로그나 쓴다던지

 

한가지 꼭 말하고 싶은 것은 우리나라에서 대학원가실 인포메틱스들은 꼭 한가지 무기는 만들고 졸업하세요. 연장말고 특기! 예를들어 machine learning에서 random tree는 내가 기가맥히게 한다. 혹은 NGS분석은 내가 기가 맥히게 한다! 이런식으로 무기를 꼭 만들어서 나가세요. 그리고 혼자 살아 남는단 생각을 꼭 하시길..