R, python, или просто bash?
Если вы работаете в биоинформатике, то 90%, что вы пишете скрипты на баше, питоне, или R. Много тулов также написано на Java и меньше на C, но они как правило написаны хорошо один раз и запускаются из консоли, поэтому знать эти языки не нужно.
1/
Еще лет 5-10 назад был популярен perl, но его, слава богу, вытеснил python, и мы можем о нем забыть.
Последние 2-3 года люди тут и там говорят о языке Julia, который позволять импортировать пакеты прямо из python и R, но пока он стал популярен (и, лично надеюсь, не станет)
2/
Страшный "секрет" состоит в том, что на самом деле, у вас нет выбора, на чем писать. Язык определяется той областью биологии, в которой вы будете работать. Упомянутые выше -омики? R ваш выбор. Собираете пайплайн из вчерашнего треда? bash. Анализ изображений? python.
3/
Общие тренды такие:
- автоматизация анализа - bash, python, snakemake, airflow
- пре-процессинг сырых данных - либо есть тул для bash, либо это код на R
- визуализация - часто shiny R, Jupiter, и др. способы сделать html-отчёт
- анализ результатов - R и python
- ML - python
4/
В целом, ценность узко-специальных пакетов вкупе с невозможностью (пока) легко портировать код между языками определяет, какой язык будет доминировать в той или иной области биоинформатики
5/5
Дима Борисевич