Trabajar en bioinformática es fascinante. Combina la emoción de la biología con la precisión (o frustración) de la programación. Sin embargo, cuando juntamos grandes bases de datos, secuencias genéticas y código, los errores son inevitables. Y algunos son tan ridículos que solo puedes reírte y seguir adelante.
En este artículo, quiero compartir algunos de los errores más divertidos, absurdos y, a veces, trágicos que he encontrado en bioinformática. Si alguna vez has trabajado con datos biológicos y código, seguro te sentirás identificado.
1. La mutación que convirtió una proteína en una mala palabra
El problema
Trabajando con una base de datos de proteínas, mi código generaba nombres automáticos basados en combinaciones de letras de los residuos de aminoácidos. Todo iba bien hasta que encontré una proteína cuyo nombre resultante era una grosería bastante explícita en inglés.
Resulta que ciertas combinaciones de aminoácidos pueden formar palabras desafortunadas si no tienes cuidado con la nomenclatura automática.
Lección aprendida
- Siempre revisa manualmente los nombres generados por algoritmos, especialmente si los datos serán publicados.
- Si ves a alguien reírse frente a una base de datos de proteínas, probablemente haya encontrado un caso similar.
"Los bioinformáticos no solo descubren patrones en el ADN, también encuentran combinaciones inesperadas de insultos."
2. El script que eliminó el genoma completo
El problema
Un colega estaba organizando archivos de genomas en un servidor. Quiso borrar solo un subconjunto de archivos temporales, así que ejecutó un simple comando:
rm -rf /genomas/*temp*El problema es que, por alguna razón, el asterisco no se interpretó como se esperaba, y el script eliminó toda la carpeta /genomas/, incluyendo cientos de archivos que representaban meses de trabajo.
Lección aprendida
- Nunca, NUNCA, ejecutes
rm -rfsin revisar antes qué archivos se verán afectados. - Siempre ten copias de seguridad. Y copias de seguridad de las copias de seguridad.
"En bioinformática, un solo comando mal escrito puede hacer que tu investigación desaparezca en segundos."
3. Cuando la bacteria tenía más genes que todo el reino animal
El problema
Un día, revisando datos de anotación genética, noté que una bacteria en nuestro análisis tenía… más de un millón de genes. Para ponerlo en perspectiva, los humanos tienen alrededor de 20,000.
Tras investigar, descubrí que el error venía de un script que duplicaba accidentalmente cada anotación en cada iteración del bucle.
Lección aprendida
- Si tus datos parecen demasiado sorprendentes, probablemente haya un error en el código.
- Los bucles mal controlados pueden convertir cualquier organismo en una supercreación de la evolución.
4. La proteína con 20,000 aminoácidos que no debía existir
El problema
Un pipeline de ensamblaje de proteínas estaba generando secuencias… inusualmente largas. Encontramos una proteína con 20,000 aminoácidos. Para contexto: la mayoría de las proteínas en los humanos tienen entre 100 y 2000 residuos.
El error: un fragmento de código concatenaba secuencias repetidas cada vez que había una interrupción en el ensamblaje. Básicamente, la proteína crecía como un monstruo sin fin.
Lección aprendida
- Si una proteína es demasiado larga para ser real, probablemente tu código esté haciendo algo raro.
- A veces, los errores en la bioinformática crean organismos más fantásticos que la propia naturaleza.
5. Cuando el genoma humano resultó ser… un hongo
El problema
Alguien analizó datos de secuenciación y corrió una identificación taxonómica para confirmar que estaba analizando genomas humanos. El resultado: según la bioinformática, el genoma pertenecía a un hongo.
El problema: había una contaminación en las muestras, y el programa de clasificación taxonómica priorizaba organismos con mejor cobertura. Como el hongo tenía más fragmentos detectados, el software simplemente asumió que todo era un organismo fúngico.
Lección aprendida
- Siempre verifica si los resultados tienen sentido biológico antes de creer lo que dice el software.
- Los genomas pueden estar contaminados, pero también tu pipeline de análisis.
"Cuando la bioinformática dice que eres un hongo, es momento de revisar los datos."
6. El pipeline que encontró mutaciones... en cada letra del ADN
El problema
Un pipeline diseñado para identificar mutaciones en un genoma estaba reportando miles de variantes en cada posición de la secuencia. Básicamente, cada letra del ADN parecía estar mutada.
El error estaba en el alineamiento: el programa no estaba comparando el genoma con la referencia correcta, así que cada base parecía una mutación.
Lección aprendida
- Si un software dice que TODO ha cambiado, probablemente haya un problema con la referencia.
- Siempre revisa los archivos de entrada antes de asumir que los resultados son válidos.
7. La base de datos con todos los organismos... excepto el que necesitábamos
El problema
Descargamos una enorme base de datos con genomas de miles de organismos para hacer un análisis filogenético. Horas después, cuando intentamos usarla, nos dimos cuenta de que faltaba justo el organismo que necesitábamos.
Resulta que, por un error en el script de descarga, habíamos omitido el genoma que queríamos analizar. Así que, después de gigabytes de datos y horas de procesamiento, teníamos de todo… menos lo que necesitábamos.
Lección aprendida
- Antes de procesar terabytes de datos, verifica que tienes la información correcta.
- A veces, el mayor enemigo de la bioinformática no es el código, sino la mala suerte.
Conclusión
Trabajar en bioinformática es una aventura llena de datos, código y errores inesperados. Aunque estos errores pueden ser frustrantes en el momento, también son parte del proceso de aprendizaje.
Si alguna vez te has enfrentado a un error bioinformático ridículo, no estás solo. La buena noticia es que, con cada fallo, nos volvemos mejores en depurar código, entender datos y, sobre todo, reírnos de nuestras propias meteduras de pata.
"En bioinformática, los errores pueden ser frustrantes, pero al menos nos dan buenas anécdotas para contar."