Az itt leírtak egy erősen szubjektív véleményen alapulnak, sok anekdotával, kevés tényanyaggal. Szívesen látnék ellenvéleményt vagy erősebb bizonyítékokat. Amíg ilyen nincs, kérem a fentiek figyelembevételével értelmezni a következőket.

Az észrevételem, hogy a dedikált bioinformatikusok szerepe csökken. Értem ez alatt, hogy egyre kevesebb szükség van olyan emberre, aki csak és kizárólag bioinformatikát csinál. Mondom ezt úgy, hogy továbbra is úgy látom, a bioinformatikai munkára szükség van. Milyen tapasztalatok vezettek erre a következtetésre?

Kevesebb állás

Úgy vettem észre, egyre kevesebb bioinformatikai állás van. Időről-időre meg szoktam nézni, hogy a Sangerbe keresnek-e bioinformatikusokat. Idén egyetlen meghírdetett állást láttam. Jó lenne tudni, hogy korábban mennyi állást hírdettek meg, de erre vonatkozóan csak a wayback machine-ra támaszkodhattam, amiből annyit tudtam meg, hogy egy évvel ezelőtt öt volt. Idén az EMBL-ben 0 bioinfó állást hirdettek. Ennek a helynek kéne lennie a bioinformatika mekkájának. Persze ezt még nem lehet trendnek nevezni, kevés a mintavétel, stb.

A magyar hirdetések közül egyedül az Omixontól láttam, hogy bioinformatikust kerestek volna. Más egyetemek, kutatócsoportok nem. Az utolsó MABIT-es álláshirdetés szeptemberben volt. Ez persze lehet, hogy annak a következménye, hogy sok helyen létszámstopp van. A magyar viszonyok - hogy is mondjam - különlegesek.

Kevesebb megbízás

Még ennél is szubjektívebb észrevétel, hogy kevesebb közös projektem van más csoportokkal. Ez több dologtól is függhet. Mennyire tartanak minket segítőkésznek, mennyire vagyunk láthatóak, stb. De 2015 táján nem volt olyan hét, hogy le ne jöttek volna tanácsot kérni, vagy csak megkérni, hogy futtassak valamit, mert nem elég nagy a gépük hozzá.

Három egyetemmel vagyok szorosabb kapcsolatban, de ebből az egyiknél szinte már csak rendszergazdai feladatokat kell ellátnom. Megírtam a szkriptet, futtatni már nem kell. Egyiknél teljesen megszűnt a kapcsolatom az egyetem többi csoportjával, a harmadiknál még akad pár közös munka. Ez persze lehet annak is az oka, hogy nem tetszik másoknak a fejszerkezetem, nem biztos, hogy az egész bioinformatikára lehet extrapolálni az esetet. Ha viszont eltekintünk a lehetséges személyes problémáktól, akkor a következő okokat feltételezem.

Lehetséges okok

Jobb oktatás

Az egyetemi oktatás sokat változott az elmúlt években. Amikor én jártam egyetemre, egyetlen kötelező számítógépes kurzus volt, ahol Excel-el bohóckodtunk, és a hallgatók nagy részének kínkeservesen ment. Most Linuxos parancssort és R programozást oktatunk már BSc-ben. Aki végez, nem fog megijedni egy pipeline lefuttatásától.

Jobb eszközök

Egy PhD disszertáció bírálata kapcsán vettem észre, hogy a jelölt gyakorlatilag zéró tudással oldott meg komplex bioinformatikai problémákat. Nulla tudás alatt azt értem, hogy nem tudott programozni, nem használt parancssort, csupán webes eszközökkel klikkelgetett. Differenciál expressziót tudott számolni, promótert elemzett egyetlen böngésző segítségével. Nem állítom, hogy a legjobb disszertáció, amit láttam, de azt igen, hogy 10 évvel ezelőtt ez elképzelhetetlen volt.

Jobb szolgáltatások

A szekvenálási szolgáltatások szinte mindegyike tartalmaz bioinformatikai elemzést. Régen még csóró csoportok spórolhattak, ha kihagyták a megrendelésből, de manapság ez már benne van az árban. A kapott eredmény van olyan jó, hogy nincs szükség az újbóli elemzésre. Nemrég beszélgettem az intézetvezetővel, kérdeztem, milyen projekteken dolgoznak. Az egyiknél humán metagenomikai mintákat dolgoztak fel. Kérdeztem tőle, ki végzi az elemzést? Azt hittem talán van egy új munkatárs, akiről nem tudok. De nincs. A szekvenáló cég megcsinál mindent.

Globális jelenlét

A távmunka erősödésével nincs szükség a fizikailag legközelebbi emberre. Ezt cégek is felismerték, akik bioinformatikai szolgáltatásokra specializálódak. Nincs szükség rá, hogy folyamatosan alkalmazzanak egy embert, ha elvégeztethetik a munkát, amikor épp szükség van rá.

Differenciálódó szerepek

Régebben a bioinformatikus programot írt, adatot elemzett, statisztikát számolt, szervert üzemeltetett. Mára van scientific programmer, biostatisztikus, computational biologist. Nincs szükség egy emberre, aki mindent tud, de felületesen, ha minden feladatra találnak dedikált szakembert.