O que há no Perl que o torna tão útil em Bioinformática? Por que o C ++, o Matlab ou o Python não são a grande linguagem?

O que torna o Perl tão útil para a bioinformática é que 1) é uma linguagem relativamente fácil de aprender, 2) existem muitos scripts pré-existentes para usar, incluindo bioPerl e 3) é provável que o laboratório em que você trabalha tenha centenas de scripts e módulos , já escrito em Perl.

O nível do programador tem menos a ver com a escolha do idioma, depois as tarefas que lhe são solicitadas. Qualquer trabalho avançado ou computacionalmente caro é geralmente escrito em Java ou C e executado em um cluster.

Uma coisa a entender sobre bioinformática é que é um campo diverso, com diversas tarefas sendo feitas àqueles que a praticam. Não é incomum eu usar Perl, R e Java em um dia. Perl para criar scripts, mover arquivos, baixar coisas, algumas análises básicas de dados, etc., R para visualização de dados e Java para computação algorítmica / trabalhar com e modificar aplicativos. Dito isto, na maioria das tarefas que eu preciso exigir o uso de Perl, no entanto, gostaria de mudar para Ruby, pois possui funções mais avançadas, lambdas & procs, que podem levar a um código mais sucinto e são totalmente orientadas a objetos.

Além das virtudes inerentes ao Perl, parte disso é simplesmente história. Houve uma grande expansão da bioinformática na virada do século por causa do Projeto Genoma Humano. Na época, o Perl era de longe a linguagem de script mais popular em uso geral . Ruby e Python certamente estavam por aqui, mas não tinham quase o compartilhamento de suporte / mente que eles fazem hoje. Isso deu a Perl muito impulso no campo.

Eu acho que o uso de Perl em bioinformática está em declínio e R está aumentando rapidamente em popularidade. Mas para qualquer idioma que você queira nomear, provavelmente você pode encontrar um laboratório de bioinformática usando-o.

Vou adicionar uma resposta aqui, pois acho que muitos deles perderam um ponto-chave ...

O Perl é popular em bioinformática porque é originalmente uma linguagem de processamento de texto .

O texto é rei

O Perl facilita:

• implementar algoritmos de PNL e bioinformática,
• extrair dados textuais,
• gerar dados textuais.

O idioma não é (meio) ruim

Ele também tem os benefícios de ter:

• uma expressividade decente ,
• uma curva de aprendizado relativamente baixa (até você descobrir todos os truques e truques) ,
• mas também um desempenho decente .

Embora não permita criar programas de processamento com a mesma velocidade do equivalente em C, o tempo de desenvolvimento é muito inferior e inclui baterias incluídas no processamento de texto ( expressões regulares poderosas , alguém?), Facilitando assim pegar e usar em um contexto de laboratório para resolver essas tarefas.

Portabilidade e Extensibilidade Facilitadas

Além disso, obviamente também:

• é portátil em várias plataformas ,
• vem com uma biblioteca muito grande de extensões .

Mas a razão pela qual existem tantas extensões e módulos de bioinformática (e científicos em geral) para Perl é, em primeiro lugar, pelas razões expostas acima. Em muitos casos, o design e as habilidades da linguagem o tornam quase perfeito (apesar de muitos ressentimentos possíveis), para o trabalho.

Tudo isso faz do Perl um bom candidato à pesquisa científica, especialmente em áreas em que os dados a serem processados ​​estão principalmente em formato de texto.

É claro que outras linguagens surgiram e reivindicam uma participação de mercado por diferentes motivos (expressividade aprimorada, melhor legibilidade, evitam explicitamente hacks obscuros e guru-ish one-liners ...), mas ainda competem com Perl em certos aspectos (Ruby é rápido para aprender e lento para processar dados, por exemplo). Portanto, no domínio da bioinformática (ou PNL), onde você lida com formatos de texto, ciclos rápidos de pesquisa e cada vez mais big data que cresce cada vez mais (obrigado, genômica e NGS), o Perl ainda é muito relevante.

Na verdade, acabei de notar os comentários de maple_shaft , Charles e geoffjentry , que mencionavam a importância de expressões regulares também, então nem todos ignoraram isso. :)

Uma das grandes razões por trás da popularidade do Perl em bioinformática é o BioPerl , um conjunto abrangente de módulos para trabalhar com dados relevantes.

Ele se parece com a maioria dos módulos são realmente concebido para trabalhar com dados gerados por outros programas. O Perl contribui para excelentes fitas adesivas para relatórios, afinal.

As ferramentas são selecionadas pelo nível de habilidade dos operadores e pela facilidade de adoção - leva um tempo para um programa compilado ou IDE ultrapassar uma linguagem interpretada simples.

O Perl tem algumas costeletas sérias, documentação séria, bibliotecas sérias e ampla disponibilidade gratuita. O que há para não gostar nisso?

O Perl tem as mesmas habilidades, construções de dados e métodos de outras línguas, e é mais fácil aprender do que isso. Isso é bom para pesquisadores e cientistas pouco experientes em programação, pois eles podem facilmente pegar o Perl e realizar as tarefas desejadas.

Além disso:

Está disponível muito suporte on-line e scripts gratuitos, o que é claramente vantajoso! =)

Em suma, a maioria dos cientistas e pesquisadores só quer fazer o trabalho, e o mais rápido possível, e Perl é o ajuste perfeito para isso.