問題の真実は、ほとんどのプログラミング生物学者が、2つの分野の混合物であるということです
小規模な部門やスタートアップで採用する場合、この2つのカリカチュアを区別することは非常に重要になります。 ある人は生物学を専門に研究していますが、チームで使用するツールの開発を迫られると息が詰まるでしょう。 また、そのようなものを書くチャンスに飛びつく人もいます。 どのグループにも、この両方が必要です。 現在のニーズを考えてみましょう。この人は何度も再利用されるパイプラインを作るのでしょうか？ それとも、特定の変異体や特定の化合物の反応プロファイルを調査するのでしょうか？ 適材適所とは、従業員の幸せと高い生産性を保証するものです。
どのような経歴や好みがあるのかを把握するのは、本人に尋ねるのと同じくらい簡単なことです。 履歴書やLinkedInのプロフィールも手がかりになります。 ソフトウェアに重点を置く人は、1つ以上の大規模なオープンソースのバイオインフォマティクス・ソフトウェア・ツールが目立つように記載されている傾向があります。 参考文献リストには、このプロジェクトを説明するいくつかの論文と、そのツールを使用した他の論文（潜在的には他の多くの論文）が含まれているかもしれません。 原稿を重視する人は、履歴書に主要なツール構築の項目があることはあまりないだろう。 その代わり、生物学やデータセットに焦点を当てた一連のプロジェクトと、それぞれを説明する原稿をリストアップすることになります。 バイオインフォマティクス／計算生物学は生物学アプリケーションのデータサイエンスであり、計算化学は化学のためのデータサイエンスであるのと同じです。 物理学者は、自分たちがすでにデータサイエンティストであることを理解しているので、「物理学者」以上の名称は必要ないのです。 将来的には、私たちも同じように、自分たちを「生物学者」と呼ぶようになればいいなと思います。