Programming-for-Bioscience

জীববিজ্ঞানে প্রোগ্রামিং

শুরুর কিছু কথা

আমি বর্তমানে একজন ডক্টরাল গবেষক, ক্লিনিক্যাল মেডিসিনে কম্পিউটেশনাল বায়োলজি নিয়ে কাজ করছি। আমার গবেষণার স্থান Department of Biochemistry, University of Oxford। আমার গবেষণার মূলত মেশিন লার্নিং এবং ডীপ লার্নিং মডেল তৈরি করে জীববিজ্ঞানের বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তর বের করা। যদি আরেকটু গভীর থেকে বলতে যাই তাহলে, B এবং T সেলের মধ্যকার কথোপকথন (interaction) নিয়ে কাজ করছি। এই সম্পূর্ণ কাজটি আমি করছি খুবই আধুনিক Single Cell multi-omics এবং Spatial multi-omics Technology ব্যবহার করে।

আমার গবেষণাতে আমি মূলত তিনটি ভিন্ন কাজ করছি, এগুলো আপনারা নিচে পেয়ে যাবেন।

১। CELLeBT: Exploring Physical B Cell-T Cell Clonal Interactions Through Single-Cell Multi-Omics

Paper Link GitHub: CELLeBT
(কাজটি R প্রোগ্রামিং এর মাধ্যমে করা হয়েছে)

২। Rules of Engagement Between B and T Cells

GitHub: Rules of B-T Cell Engagement
(কাজটি বর্তমানে চলছে এবং এটি R প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে করা হচ্ছে)

৩। New Algorithm to Identify Doublets from Single-Cell Transcriptomics

GitHub: Doublet Identify
(এই কাজটি Python প্রোগ্রামিং এর মাধ্যমে করা হচ্ছে, এবং এটি এখনও চলমান)

এই কাজগুলো সম্পর্কে হয়তো ভবিষ্যতে আমি দীর্ঘ বর্ণনা দিব, কিন্তু আজকের এই লেখার মূল কারণ একটু ভিন্ন। এই ব্লগটি শুরু করার মূল কারণ হলো জীববিজ্ঞানের শিক্ষার্থীদের জন্য প্রোগ্রামিংকে সহজ এবং সবার জন্য উপযোগী করা। Python এবং R প্রোগ্রামিং অসাধারণ হাতিয়ার যা জীববিজ্ঞানের বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তর খুঁজে বের করতে এবং ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। আমার লক্ষ্য হলো এই ব্লগের মাধ্যমে আপনাদের সেই দক্ষতা অর্জনে সাহায্য করা।

কেন আমি শেখাতে আগ্রহী হলাম

আমি যখন প্রথম কম্পিউটেশনাল বায়োলজি নিয়ে কাজ করা শুরু করি তখন আমি বুঝতে পারি যে জীববিজ্ঞানের বড় বড় ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রোগ্রামিং কতটা গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু জীববিজ্ঞানের অনেক শিক্ষার্থী প্রোগ্রামিং নিয়ে এক ধরনের ভীতি অনুভব করে। আমি নিজেও এই ভীতি এবং সংশয়ের বিষয়টি বুঝতে পারি, কারণ আমার নিজেরও প্রোগ্রামিং শেখার প্রথম সুযোগ হয়েছিল বিশ্ববিদ্যালয় জীবনে। তবে সময়ের সাথে সাথে আমি নিজে ধীরে ধীরে এই ভীতি কাটিয়ে উঠতে সক্ষম হয়েছি, এবং আমার মনে হয়েছে যে সঠিক দিকনির্দেশনা এবং একটু ধৈর্য ধরলে প্রোগ্রামিং শেখা মোটেও কঠিন কাজ নয়।

এছাড়া আরেকটি প্রচলিত ধারণা হলো কম্পিউটেশনাল বায়োলজি মূলত Docking এবং Server-এর কাজের মধ্যেই সীমাবদ্ধ। আমার নিজের শুরুটাও এই Server এবং Docking ব্যবহার এর মাধ্যমে হয়েছিল, কিন্তু বর্তমানে আমি বুঝতে পারছি যে কম্পিউটেশনাল বায়োলজি জীববিজ্ঞানের কতটা বিস্তৃত। উদাহরণস্বরূপ, আমি একটি মৌলিক প্রশ্ন নিয়ে কাজ করছি: B এবং T সেলের মধ্যকার কথোপকথন কিভাবে হয়? এর উত্তর খুঁজছি 3D Spectrum Spatial ডেটা বিশ্লেষণ এর মাধ্যমে।

আমি চাই, জীববিজ্ঞানের শিক্ষার্থীরা প্রোগ্রামিং ভীতি কাটিয়ে উঠুক এবং এই দক্ষতা অর্জন করুক, যাতে তারা নিজেদের গবেষণায় প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে আরও গভীরভাবে সমস্যার সমাধান করতে পারে। আমার লক্ষ্য এই লেখাগুলো এমনভাবে সাজানো যাতে শিক্ষার্থীরা সহজেই বুঝতে পারে। আমি এই লেখাগুলোতে জীববিজ্ঞানের বিভিন্ন উদাহরণ ব্যবহার করব, যাতে প্রোগ্রামিং শেখা প্রাসঙ্গিক এবং সহজবোধ্য হয়। আমি আশা করি এই শেখাটা শুধুমাত্র গবেষণার জন্য নয়, বরং এটি তাদের জন্য নতুন নতুন সুযোগের দুয়ার উন্মোচন করবে।

সূচিপত্র (Table of Contents)

সূচনা (Introduction)

অধ্যায় ১: R প্রোগ্রামিং এর সাথে পরিচিতি (Getting Started with R Programming)

অধ্যায় ২: ডেটা স্ট্রাকচার শিখা (Learning Data Structures in R)

অধ্যায় ৩: কন্ডিশনাল স্টেটমেন্টস এবং লুপিং (Conditionals and Looping in R)

অধ্যায় ৪: ডেটা ইমপোর্ট এবং এক্সপোর্ট (Data Import and Export in R)

অধ্যায় ৫: ফাংশন তৈরি করা (Creating Functions in R)

অধ্যায় ৬: ডেটা হ্যান্ডলিং (Data Handling with dplyr and tidyverse)

অধ্যায় ৭: পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণ (Statistical Analysis in R)

অধ্যায় ৮: ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন (Data Visualization in R)

অধ্যায় ৯: R দিয়ে বায়োইনফরমেটিক্স ডেটা বিশ্লেষণ (Bioinformatics Data Analysis with R)

উপসংহার (Conclusion)

আপডেট পাওয়ার জন্য নিবন্ধন করুন (Register for Updates)

আপনি যদি এই ব্লগের নিয়মিত আপডেট পেতে চান, তাহলে নিচের ফর্মটি পূরণ করুন। আমি নতুন কোনো কন্টেন্ট যোগ করার সাথে সাথেই আপনাকে ইমেইলের মাধ্যমে জানিয়ে দেব।

ফর্ম পূরণ করতে এখানে ক্লিক করুন