¿Debería aprender Python o R para trabajar en Bioinformática?

Tomar la decisión de aprender Python o R puede ser clave si quieres dedicarte al campo de la Bioinformática.

Ambos son lenguajes de programación muy útiles (y potentes) para trabajar con datos biológicos.

Pero la realidad es que los puntos fuertes de cada uno de ellos no son exactamente los mismos. Por tanto, es necesario tener muy claros sus pros y sus contras para poder abordar con solvencia los distintos tipos de proyectos.

En este artículo, te explicamos en qué tareas destaca cada uno y cuáles son sus usos habituales en bioinformática, para que seas consciente de sus diferencias, pero también de cómo se pueden complementar.

Así, podrás decidir cuál incluir en tu plan de aprendizaje o, incluso, apostar por dominar los dos.

Sigue leyendo para conocer todos los detalles.

¿Cuáles son las fortalezas de R en Bioinformática?

R es un lenguaje de programación que fue creado para algo que, en muchos tipos de bioinformática, es esencial: el análisis estadístico de datos.

De hecho, sobresale por la variedad de sus paquetes, como Bioconductor, que agrupa recursos para trabajar con datos genómicos, transcriptómicos y proteómicos.

Esta especialización ha convertido a R en una herramienta imprescindible para la visualización de información biológica, siendo la más utilizada para llevar a cabo estudios estadísticos avanzados.

Análisis estadístico en R

A través de Bioconductor, un repositorio de paquetes creados específicamente para el análisis de datos biológicos, R facilita:

• La comparación de grupos de datos.
• La normalización de variaciones técnicas o de procesos que ocurren al obtener datos experimentales.
• Ajustes complejos, como la corrección de efectos por lotes o el modelado estadístico avanzado.

Por ejemplo: el paquete DESeq2 se usa tanto en grandes estudios poblacionales como en experimentos más pequeños para detectar genes diferencialmente expresados a partir de datos de secuenciación de ARN (RNA-seq).

En otras palabras, R ayuda a los bioinformáticos de secuencias a discernir qué genes o moléculas están relacionados con una enfermedad, un tratamiento o una condición biológica concreta.

Visualización de Datos con ggplot2

Visualizar datos también forma parte de la bioinformática.

En este caso, el paquete ggplot2 de R sirve para crear gráficos y paneles comparativos de alta calidad.

Comparado con Python, ggplot2 tiene mayor coherencia en su sintaxis y, por ello, combina de forma más efectiva varias capas de información en un solo gráfico.

Es cierto que Python también dispone de paquetes potentes como Matplotlib o Seaborn, pero muchos investigadores consideran que ggplot2 facilita una mayor personalización con menor esfuerzo.

¿Cuáles son las fortalezas de Python en Bioinformática?

Si por algo destaca Python como lenguaje de programación, es por su eficiencia en tareas iterativas. Esto lo hace muy útil cuando hay que procesar grandes volúmenes de datos siguiendo flujos de trabajo automatizados.

Gracias a la gran cantidad de librerías disponibles, se utiliza en todo tipo de proyectos, sobre todo en aquellos relacionados con machine learning (aprendizaje automático) y desarrollo de algoritmos propios.

Aprendizaje automático con Python

En bioinformática, el aprendizaje automático o machine learning permite descubrir patrones y realizar predicciones a partir de datos biológicos.

Así, algunas de las aplicaciones de Python son:

• Clasificar muestras.
• Predecir la estructura de proteínas.
• Identificar interacciones moleculares complejas.

De hecho, existen ejemplos de uso de redes neuronales para el diagnóstico por imagen, modelos para predecir expresión génica o clasificación de secuencias a partir de grandes bases de datos biológicos.

Uno de sus puntos fuertes es que el tiempo de entrenamiento en proyectos de inteligencia artificial aplicada a la bioinformática es mucho menor que con otros lenguajes.

Además, frente a R, su ecosistema para aprendizaje automático es más amplio y está mejor integrado con herramientas generales de ciencia de datos.

No hay que olvidar, sin embargo, que R ofrece acceso a técnicas estadísticas más profundas y algunos paquetes avanzados que pueden ser necesarios para análisis muy específicos.

Desarrollo de algoritmos con Python

Crear algoritmos personalizados es más sencillo en Python gracias a su estructura lógica y su legibilidad.

Así, Python facilita escribir y mantener código para tareas repetitivas o desarrollar soluciones propias cuando las herramientas existentes no se ajustan a las necesidades concretas del proyecto.

Esto es muy común en la bioinformática genómica, en la que Python es muy empleado para el análisis de cadenas de ADN o la manipulación de datos genómicos.

R también permite el desarrollo de algoritmos y scripts, pero su enfoque estadístico y su sintaxis menos intuitiva hacen que, en general, Python sea preferido cuando el trabajo requiere programación intensiva o integración con sistemas externos.

Otros factores a considerar para elegir entre Python y R

La decisión de aprender Python o R para trabajar en Bioinformática no solo depende de las capacidades técnicas del lenguaje.

Así, también es aconsejable valorar lo siguiente:

• Disponibilidad de paquetes: para análisis de datos ómicos y estadística avanzada, R y sus paquetes de Bioconductor suelen ser más fiables. Para machine learning, es preferible Python.
• Comunidad y soporte: ambos lenguajes tienen comunidades activas, pero el entorno de R, especialmente el IDE RStudio (ahora Posit), proporciona recursos orientados a la bioinformática y abundante soporte académico. Python tiene ventaja en foros globales y soluciones para machine learning y programación general.
• Entorno laboral: a menudo, la elección viene condicionada por las herramientas que usa el equipo o laboratorio. Trabajar con el mismo lenguaje que los compañeros facilita la colaboración y el soporte.
• Facilidad de aprendizaje: Python se considera más accesible para quienes no tienen experiencia previa programando, y su curva de aprendizaje es más suave para tareas generales. R puede parecer complejo al principio, pero resulta muy potente una vez superada la barrera inicial.

Lo mejor es que te cerciores de cuál de los dos lenguajes es más popular en el sector o especialización concreta en la que desees trabajar, si bien cada vez es más común que se empleen ambos.

Por qué aprender ambos lenguajes para trabajar en Bioinformática

En efecto, en algunos entornos no es posible elegir uno y descartar el otro, sino que es necesario dominar ambos.

Al final, aprender tanto Python como R tiene una gran ventaja, y es que permite unir lo mejor de cada uno: la potencia estadística y visualización de R, junto con la flexibilidad, eficiencia y potencial de machine learning de Python.

Además, muchas herramientas y flujos de trabajo integran ya ambos lenguajes, permitiendo usar la mejor solución en cada parte del análisis.

Por ejemplo: cargar datos y crear visualizaciones en R, desarrollar algoritmos y automatización en Python.

Por tanto, hoy día, un perfil profesional en Bioinformática es más completo si puede entender ambos lenguajes para poder resolver cualquier reto, acceder a todos los recursos disponibles y adaptarse mejor al entorno profesional.

En este sentido, el Máster en Bioestadística y Bioinformática de CEMP puede dar respuesta a todas tus necesidades formativas.

Así, incluye un ambicioso programa que abarca los aspectos más importantes de la disciplina, a través de módulos como los siguientes:

• Módulo 2: Bioestadística y R.
• Módulo 3. Python.
• Módulo 4. Introducción a base de datos y análisis de datos ómicos.

Además, incluye prácticas en empresas, para que puedas ir más allá de la teoría.

En definitiva, no hay una respuesta clara a si es mejor aprender Python o R para trabajar en Bioinformática, ya que lo ideal es no elegir.

De este modo, si dominas ambos lenguajes, tendrás muchas más oportunidades laborales en este apasionante ámbito profesional.