Par Sebastian Ballesteros
Un peu de mon parcours
Pendant mes études de baccalauréat en génie logiciel à l’Université McGill, j’ai intégré le Centre canadien de génomique computationnelle (CCG) en tant que stagiaire en 2020. J’ai commencé à travailler au CCG sans aucune connaissance préalable en génomique computationnelle. Ce n’est qu’en m’impliquant dans les différentes tâches de mon nouveau poste que j’ai réalisé ma passion pour ce domaine. Des variants génomiques à la génomique éthique, je me suis plongé dans un domaine où je ne pensais pas pouvoir appliquer mes compétences en développement logiciel.
Après mon stage, je suis retourné à McGill pour terminer mon dernier semestre, tout en continuant à travailler à temps partiel au CCG. Mon intérêt pour la génomique computationnelle m’a incité à suivre un cours à McGill pour approfondir mes connaissances, ce qui m’a permis d’apprendre les bases des méthodes de biologie computationnelle utilisées aujourd’hui.
Après l’obtention de mon diplôme, j’ai rejoint l’équipe en tant que développeur logiciel au sein de l’équipe de données durant l’été 2021.
Sur quels projets ai-je travaillé ?
- Bento : Le portail Bento est une plateforme de partage et d’exploration de données omiques. Il s’agissait de mon premier projet en tant que stagiaire, et il m’a permis de découvrir de nombreux concepts et technologies nouveaux. Ma mission principale consistait à permettre la visualisation des variants génétiques à l’aide d’une bibliothèque existante. En parallèle de mon travail à temps partiel, j’effectuais des tâches simples de développement front-end.
D-path : Il s’agissait du projet principal que j’ai mené durant mon stage. D-PATH (Outil d’évaluation de la confidentialité des données de santé) est un outil d’évaluation de la confidentialité pour le partage de données de santé. Il vise à guider les chercheurs, les hébergeurs de données et les fournisseurs de services, tels que les entreprises de cloud computing, dans la protection de la confidentialité des ensembles de données de santé humaine qu’ils traitent, conformément aux normes juridiques, professionnelles et éthiques applicables.
FreezeMan : Maintenant que je travaille à temps plein, je consacre la majeure partie de mon temps et de mon énergie à FreezeMan, un système de suivi d’échantillons qui évolue progressivement vers un LIMS (Système de gestion de l’information de laboratoire).
Les outils que j’utilise :
La plupart, voire la totalité, des applications auxquelles j’ai participé utilisaient React.js pour le front-end et Django (Python) pour le back-end. Lorsque je travaillais sur D-Path et Bento, je développais principalement des outils liés au front-end. Je n’avais jamais utilisé Django avant de me plonger dans le backend de FreezeMan, ce qui a constitué l’un des principaux défis rencontrés.
La procédure de projection commence par la division itérative et aléatoire de l’ensemble de données en 70 % d’ensembles d’entraînement et 30 % d’ensembles de test. À chaque itération, nous procédons comme suit :
Conseils aux développeurs souhaitant faire carrière dans le développement en génomique computationnelle
1. Commencez par les bases
Lorsque j’ai commencé à travailler au C3G, de nombreux concepts et définitions, notamment en génomique et en chimie, m’étaient inconnus. Cependant, une brève lecture ou une courte vidéo vous permettra d’acquérir les connaissances nécessaires pour mener à bien votre projet.
2. Renseignez-vous
La plupart des informations pertinentes dont j’avais besoin pour mes tâches provenaient de mes collègues ; plus je posais de questions, plus ils me fournissaient de détails et de données.
3. Explorez par vous-même
La génomique computationnelle est un sujet d’actualité ; vous trouverez de nombreuses informations et ressources sur Internet, ainsi que des articles de recherche qui vous permettront d’approfondir vos connaissances.
Publié le : 21 décembre 2021