তিন বছরের লড়াই, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, এবং এক কুকুরকে বাঁচানোর গল্প

Part 1: রোজির গল্প

যখন সবকিছু শুরু হলো

জুন ২০২৩ — প্রথম সংকেত

রোজির মাথা ও পায়ে অস্বাভাবিক ফুলে ওঠা গুটি লক্ষ্য করলাম।
১১ মাসে তিনবার ভেটেরিনারির কাছে যাওয়া সত্ত্বেও ক্যান্সারের কোনও ধারণাই করা হয়নি।

মে ২০২৪ — দেরিতে পাওয়া কঠিন সত্য

ফোলাটা গুরুতর হয়ে রক্তপাত শুরু করে।
অস্ত্রোপচারের পর পাওয়া যায়—
✅ মাস্ট সেল ক্যান্সার
✅ ১১ মাস দেরিতে শনাক্ত

আমি সিদ্ধান্ত নিলাম—হার মানব না।
AI‑এর সাহায্য নিলাম, গবেষণা শুরু করলাম, আর পাশাপাশি চালিয়ে গেলাম আমার AI কনসালটিং ব্যবসা।

প্রথমদিকে যে চিকিৎসা দেওয়া হয়েছিল

• ব্যয়বহুল কেমোথেরাপি
• সাধারণ অটোলোজাস ইমিউনোথেরাপি (প্রায় ফলহীন)

জুলাই ২০২৪ — জটিল সার্জারি

অনেক টিউমার অপসারণ হয়, একটি বড় টিউমার রয়ে যায়—পা কাটতে হতো।
আমি সেই সিদ্ধান্ত নিলাম না।

এরপর এলো রোজির জীবনের প্রথম প্রকৃত আশার আলো

ড. মিনা গালি

তিনি ছিলেন একমাত্র ভেট যিনি আমাকে—একজন citizen scientist—শুনেছিলেন।

Image 1: Rosie at Rosies

জিনোমিক সিকোয়েন্সিংয়ের সিদ্ধান্ত

AI আমাকে বলে:
✅ রোজির সুস্থ DNA
✅ ক্যান্সারযুক্ত DNA
— উভয়ই সিকোয়েন্সিং করতে হবে।

এটি ছিল চিকিৎসার মোড় ঘোরানো ধাপ।

সেপ্টেম্বর ২০২৪ – জানুয়ারি ২০২৫ — DNA সংগ্রহ থেকে সিকোয়েন্সিং

আমি নিজেই বরফভর্তি বাক্সে টিস্যু নিয়ে যাই Garvan Institute‑এ।
UNSW‑এর Ramaciotti Centre‑এ হয় পূর্ণ জিনোম সিকোয়েন্সিং।

Image 2: শুকনো বরফের বাক্সে রোজির নমুনা

ফেব্রুয়ারি – মে ২০২৫ — ডেটা বিশ্লেষণের ম্যারাথন

AI টুলগুলোর সাহায্যে ৩০০ GB ডেটা প্রসেস করে পাই:
✅ c‑KIT gene mutation — রোজির ক্যান্সারের মূল চালক।

AlphaFold দিয়ে তৈরি করি প্রোটিনের 3D মডেল।

Image 3: AlphaFold‑এ তৈরি c‑KIT প্রোটিনের 3D রেন্ডার

জুন – জুলাই ২০২৫ — লিগ্যান্ড থেরাপির চেষ্টা

দুটি পথই আটকে যায়:

• নতুন লিগ্যান্ড = সময় লাগবে বহু বছর
• পুরোনো লিগ্যান্ড = পেটেন্ট বাধা

এটি ছিল ভয়াবহ হতাশার সময়।

আগস্ট ২০২৫ — “আমি কি নিজেই ভ্যাকসিন তৈরি করতে পারি?”

রাতে ChatGPT‑এর সাথে দীর্ঘ আলাপ।
উত্তর আসে:
✅ mRNA neoantigen vaccine সবচেয়ে দ্রুত এবং কার্যকর পথ।

Dr. Deborah Burnett নিশ্চিত করেন — mRNA হবে সময়সাশ্রয়ী।

সেপ্টেম্বর – অক্টোবর ২০২৫ — ভ্যাকসিন উন্নয়ন শুরু

একটি টিউমার অপসারণ করে RNA সিকোয়েন্সিং করা হয়।
DNA+RNA = যে ৭টি এপিটোপ সবচেয়ে বেশি সক্রিয় → এগুলোই ভ্যাকসিনের মূল লক্ষ্যবস্তু।

Image 4: PCR টিউবে রোজির RNA

Gemini → Grok → বিশেষজ্ঞদের যৌথ কাজ →
✅ রোজির ব্যক্তিকৃত mRNA ভ্যাকসিন কনস্ট্রাক্ট তৈরি

নৈতিক অনুমোদন: ১২০ ঘণ্টার যুদ্ধ

UNSW‑এ N=1 ট্রায়াল সম্ভব ছিল না।
Canine Cancer Alliance‑এর Dr. Mari Maeda → আমাকে যুক্ত করেন Prof. Rachel Allavena‑এর সাথে (UQ)।
শুরু হয় নতুন পথ।

অক্টোবর – নভেম্বর ২০২৫

UNSW‑এর mRNA Institute ৬ সপ্তাহে ভ্যাকসিন তৈরি করে।

ডিসেম্বর ২০২৫ — চিকিৎসা শুরু

রোজিকে নিয়ে ১৪ ঘণ্টার ড্রাইভ করে পৌঁছাই UQ‑তে।

চিকিৎসা প্যাকেজ:
✅ ব্যক্তিকৃত ৭‑এপিটোপ mRNA ভ্যাকসিন
✅ টিউমারের “শিল্ড” ভাঙার সাপোর্টিং ড্রাগ
✅ কৌশলগত ইমিউন থেরাপি মিলিয়ে দেওয়া প্রোটোকল

জানুয়ারি – মার্চ ২০২৬ — ফলাফল আসতে শুরু

• ৩ সপ্তাহ: টিউমার ফুলে ওঠে (পসুডোপ্রোগ্রেশন = ভালো সংকেত)
• ৬ সপ্তাহ: দুটি টিউমার ছোট হয়ে যায়
• ফেব্রুয়ারি: পায়ের টিউমার প্রায় স্বাভাবিক

৮ মার্চ — নতুন টিউমারের সিকোয়েন্সিং রিপোর্ট
১১ মার্চ — অস্ট্রেলিয়ার সংবাদমাধ্যমে গল্প প্রকাশ
১২ মার্চ — সামাজিক মাধ্যমে ভাইরাল

সবই সম্ভব হয়েছে AI‑মানুষ সমন্বয়ের কারণে।

Image 6: UNSW‑এ সার্জারির পর রোজি

Part 2: AI‑এর গল্প

AI আসলে কী করেছে?

AI যা করেছে

✅ বায়োইনফরমেটিক্স পাইপলাইন ডিজাইন
✅ ডেটা ট্রাবলশুট
✅ এপিটোপ ফিল্টারিং
✅ mRNA ভ্যাকসিন ডিজাইন
✅ ড্রাগ‑ইন্টারঅ্যাকশন পরিকল্পনা
✅ নৈতিক অনুমোদনের নথি লিখতে সাহায্য
✅ ক্যান্সার বায়োলজি শেখানো

AI যা করেনি

❌ DNA সংগ্রহ
❌ সিকোয়েন্সিং
❌ ল্যাব কাজ
❌ ভ্যাকসিন প্রস্তুতকরণ
❌ চিকিৎসা প্রদান

AI ছিল “ইন্টেলিজেন্স অ্যাম্প্লিফায়ার”
একটি ব্যক্তিকে গবেষণা প্রতিষ্ঠানের ক্ষমতায় উন্নীত করার সরঞ্জাম।

Part 3: সামনে কী?

রোজি আমাকে একটাই জিনিস শিখিয়েছে…

ব্যক্তিগত ক্যান্সার চিকিৎসা শুধু সম্ভবই নয় — এটি ভবিষ্যত।

রোজির জন্য যা করেছি, হাজারো মানুষ জানতে চাইছে—এটি কি আরও কুকুরের ক্ষেত্রে করা যায়?

আমরা বিশ্বাস করি—হ্যাঁ, সম্ভব।

আমি শিগগিরই আরও কিছু ঘোষণা করব।

—Paul

মূলঃ আমি কীভাবে রোজির জন্য mRNA ক্যান্সার ভ্যাকসিন তৈরি করলাম

Picture: SciLifeLab’s agentic AI workshop
Last month, I attended the “Developing AI Agents in Life Sciences” workshop — a focused, hands-on event exploring how autonomous AI systems are transforming research in the life sciences.

A warm thank you to Mahbub Ul Alam, Dinh Long Huynh, and Johan Alfredéen for leading the workshop and sharing their insights. Their expertise made the sessions both technically rich and highly engaging, and the enthusiasm from participants demonstrated the growing interest in agentic AI across the life science community.

Key Topics from the Workshop

AI Agents in Life Science Research

The workshop began with an overview of how AI agents can support and automate scientific workflows. These systems can integrate diverse data sources, run predictive or analytical models, and coordinate multi-step experimental procedures. This emerging approach has the potential to accelerate discovery and reduce manual bottlenecks in research.

Building AI Agents in Practice

Participants developed their own AI agents using LangChain and the ReAct reasoning pattern. A drug discovery use case demonstrated how agents can assist with tasks such as molecular property prediction, hypothesis generation, and literature analysis.

Agent Collaboration and Interoperability

A central theme was the Model Context Protocol (MCP), an emerging standard designed to connect AI agents with external tools, data sources, and research platforms. The protocol enables interoperability and extensibility, and it can be used to integrate with resources available through SciLifeLab Serve.

Deploying AI Agents in Research Environments

The final discussions covered key considerations for real-world deployment, including:

• Infrastructure and technical requirements
• Data governance and legal frameworks
• Security and ethical considerations
• Practical strategies for integrating agentic workflows into existing research environments

Stay Connected and Explore More

• Workshop slides and tutorials and different links: github

• Join the SciLifeLab AI Network (Slack): https://lnkd.in/d_JwyShu
• Explore tools for AI/ML in life sciences: https://lnkd.in/dVUYDcKU
• Follow the SciLifeLab AI Seminar Series: https://lnkd.in/d9fcBny8
• Browse research tools available through SciLifeLab Serve: https://lnkd.in/dwJEg82m

Post credit: scilifelab data centre

ছবিঃ তিন ধরনের এলইডি

নীল রং মানুষের মনে সবসময় এক ধরনের বিস্ময় জাগায়। আকাশ, সমুদ্র, দূরের কুয়াশা—যেখানেই তাকানো যায়, নীল যেন প্রকৃতির সবচেয়ে প্রাচীন ভাষা। কিন্তু আশ্চর্যের বিষয় হলো, প্রযুক্তির জগতে এই নীল আলো পাওয়া ছিল প্রায় অসম্ভব। বিংশ শতাব্দীর শেষভাগ (১৯৬২) পর্যন্ত বিজ্ঞানীরা লাল আর সবুজ LED তৈরি করতে পেরেছিলেন, কিন্তু নীল LED–এর অভাবে আলোর প্রকৃত বিপ্লব আটকে ছিল দশকের দশক। নীল আলো ছাড়া সাদা আলো পাওয়া যায় না, আর সাদা আলো না হলে আধুনিক LED বাল্ব, স্ক্রিন, টিভি, ফোন—কিছুই এভাবে গড়ে ওঠার কথা ছিল না।

এই অসম্ভব কাজটি করে দেখিয়েছিলেন এক জেদী, শান্ত স্বভাবের বিজ্ঞানী—শূজি নাকামুরা। তিনি জাপানের একটি ছোট্ট মাছধরা গ্রামে বড় হয়েছেন। সমুদ্র তাঁর জীবনে প্রথম শিক্ষক। সকালে সমুদ্রের ওপর লেগে থাকা নীল আলো, বিকেলে জলে গা ভেজানো নীল ছায়া—এসব রং তাঁর চোখে, মনে, স্বপ্নে ঢুকে গিয়েছিল। তিনি পরে বলেছিলেন, “আমি সমুদ্রের ছেলে। নীল রং আমার সঙ্গে ছিল জন্ম থেকেই।” কে জানত, সেই সাধারণ গ্রাম্য ছেলের চোখে দেখা নীল রং একদিন বিশ্বকে বদলে দেবে?

বড় হয়ে তিনি চাকরি নিলেন Nichia নামের এক ক্ষুদ্র কোম্পানিতে। বড় কোনো গবেষণাগার নয়; তাঁর ল্যাব ছিল যেন নিজ হাতে গড়া এক কারিগরি ঘর। স্ক্র্যাপ যন্ত্রপাতি, পুরনো পাইপ, অর্ধেক নষ্ট রিঅ্যাক্টর, তিনি তৈরি করেছেন; যা পেয়েছেন, তা খুলে আবার বানিয়েছেন। মাঝে মাঝে তাঁর ল্যাব থেকে বিস্ফোরণের শব্দ শুনে সহকর্মীরা দূরত্ব বজায় রাখত। সিনিয়র বিজ্ঞানীরা তাঁকে বলতেন, “এই গবেষণা কোনো কাজের না”। ১৯৮৮ সালে কোম্পানি প্রায় তাঁকে চাকরি ছাড়তে বলে। কিন্তু এই কথাগুলো তাঁর ভেতরের আগুন নিভিয়ে দেয়নি—বরং আরও দাউদাউ করে জ্বালিয়ে তুলেছিল।

একসময় তিনি এক অসম্ভব প্রস্তাব নিয়ে কোম্পানির প্রতিষ্ঠাতা Nobuo Ogawa–র কাছে গেলেন—“আমাকে নীল LED বানানোর সুযোগ দিন।” বড় বড় কোম্পানি ব্যর্থ হওয়া কাজ—এক অচেনা বিজ্ঞানী করতে চাইছেন! ওগাওয়া প্রথমে বিস্মিত হন, পরে গভীরভাবে তাঁর চোখের দিকে তাকিয়ে বুঝলেন—এই মানুষটা শুধু পরীক্ষা করছেন না, নিজের জীবনটাই ঝুঁকিতে রেখেছেন। তিনি নাকামুরার হাতে বিশাল পরিমাণ অর্থ তুলে দিলেন। ছোট্ট কোম্পানির জন্য সেই বাজি ছিল পাগলামি। কিন্তু ইতিহাসের সব বড় আবিষ্কার একটু পাগলামি থেকেই জন্ম নেয়।

এরপর নাকামুরার শুরু হলো এক লম্বা যুদ্ধ। তিনি ফ্লোরিডায় গেলেন নতুন প্রযুক্তি MOCVD শেখার জন্য। কিন্তু সেখানে তাঁকে গুরুত্ব দেওয়া হয়নি। PhD নেই, তাই তাঁকে ‘সহকারী টেকনিশিয়ান’ ভেবে কাজ করানো হয়। ভালো মেশিন ব্যবহার করতে দেওয়া হয় না। তিনি নিজেই দশ মাস ধরে নতুন MOCVD জোড়া লাগালেন—কাটাকুটি, ওয়েল্ডিং, সার্কিট জোড়া। অপমান তাঁকে থামায়নি, বরং আরও মনোসংযোগী করেছে। পরে তিনি বলেছিলেন, “যারা আমাকে ছোট করেছিল, তারা বুঝতেই পারেনি—তাদের কথাই আমাকে আরও দৃঢ় করেছে।” জাপানে ফিরে তিনি শুরু করলেন জীবনের সবচেয়ে একাকী অধ্যায়। প্রতিদিন সকাল থেকে রাত পর্যন্ত একটানা কাজ—মেশিন ঠিক করা, পরীক্ষা চালানো, ডেটা মাপা, আবার পরদিন নতুন চেষ্টা। ছুটি নেই, উৎসব নেই, বিরতি নেই। এভাবে দেড় বছর কাটল। এক শীতের দিনে তাঁর তৈরি Gallium Nitride ক্রিস্টাল হঠাৎ আগের সব রেকর্ড ভেঙে দিল। এটি ছিল তাঁর প্রথম জয়ের আলো। তিনি নিশ্চুপ বসে ছিলেন, যেন সমুদ্রের গভীর থেকে এক মুঠো নীল আলো হাতে তুলে এনেছেন।

এরপর তিনি করলেন সেই কাজগুলো, যেগুলো করতে বিশ্বের বহু গবেষক ৩০ বছর ধরে ব্যর্থ হয়েছেন। তিনি তৈরি করলেন GaN–এর এমন ক্রিস্টাল যেখানে defect কম, conductivity বেশি। তিনি আবিষ্কার করলেন p‑type GaN, যা অসংখ্য বিজ্ঞানীর কাছে ছিল ‘অসম্ভব’। এরপর Indium যোগ করে তিনি বানালেন InGaN—একটি স্তর, যেখান থেকে জন্ম নিল পৃথিবীর প্রথম উজ্জ্বল নীল LED। ১৯৯৪ সালে সেই নীল আলো পরীক্ষাগারের অন্ধকার ঘর ভেদ করে উঠল—উজ্জ্বল, নির্ভুল, গভীর।

এই আবিষ্কার পৃথিবী বদলে দিল। নীল LED থেকে তৈরি হলো সাদা আলো, LED বাল্ব, শক্তি সাশ্রয়ী আলোকব্যবস্থা, স্মার্টফোন ডিসপ্লে, টিভি, স্ট্রিটলাইট, মাইক্রো LED, এমনকি UV sterilization প্রযুক্তিও। শুধু প্রযুক্তি নয়—বিশ্বের শক্তি ব্যবহারের ধরনই বদলে দিয়েছিল নীল আলো। দীর্ঘ গবেষণা, হাজারো ব্যর্থতা, অপমান, অর্থাভাব, কোম্পানির চাপ—সবকিছু পেরিয়ে নাকামুরা ও তাঁর সহগবেষকগণ অবশেষে পেলেন নোবেল পুরস্কার। এক সাক্ষাৎকারে তাঁকে জিজ্ঞাসা করা হলো, “আপনার প্রিয় রঙ কোনটি?” তিনি শান্ত হেসে বললেন, “নীল। আমি সমুদ্রের ছেলে।”

শূজি নাকামুরার গল্প শুধু একটি বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের ইতিহাস নয়। এটি একজন মানুষের জেদের গল্প—যেখানে বড় ল্যাব নেই, বড় দল নেই, শুধু আছে একটি দৃঢ় বিশ্বাস। তাঁর জীবন আমাদের শেখায়—অসাধারণ অর্জনের শুরু হয় ছোট একটি সিদ্ধান্ত দিয়ে: “আমি চেষ্টা করব।” নীল আলো পৃথিবীকে বদলে দিয়েছে। কিন্তু তার আগে এক মানুষকে বদলে দিয়েছিল সেই সমুদ্রের বিকেলের নীল ছায়া।

রেফারেন্সঃ Why It Was Almost Impossible to Make the Blue LED

Amplicon sequencing remains one of the foundational tools in microbial ecology, environmental DNA (eDNA) monitoring, clinical pathogen detection, and biodiversity surveillance. Whether profiling bacterial communities via 16S rRNA gene, fungal assemblages using ITS regions, or broader metazoan diversity through COI, amplicon workflows provide a powerful window into hidden biological complexity.

Yet, despite widespread adoption, the computational ecosystem behind amplicon analysis has changed very little. Today’s dominant tools—DADA2, Cutadapt, QIIME2, EPA‑NG—remain entirely CPU‑bound, and no official GPU‑accelerated AmpliSeq pipeline exists as of 2026, as confirmed by documentation from nf‑core/ampliseq, Thermo Fisher Ion AmpliSeq, and Ion AmpliSeq Designer. 1234

This gap presents an enormous opportunity. As sequencing throughput increases and global-scale environmental and clinical monitoring expands, amplicon computation must evolve into a GPU‑accelerated, high‑efficiency pipeline.

Below, we outline a scientifically grounded, hypothetical blueprint for what the future of amplicon sequencing could look like.

Why Amplicon Analysis Needs a GPU Revolution

Although amplicon datasets are smaller than metagenomes, they include several computational bottlenecks:

1. Primer trimming and QC

FastQC and Cutadapt rely on serial or lightly parallel CPU methods.
No GPU support exists today. 1

2. DADA2’s core algorithm

The DADA2 error model and denoising method are the most computationally expensive steps.
Again, they are fully CPU‑based. 1

3. Phylogenetic placement and diversity analysis

EPA‑NG, QIIME2, and ordination tools (PCA, UMAP) are all CPU-driven.
No GPU support in nf‑core/ampliseq. 1

Meanwhile, other genomics fields are already benefiting from GPUs:

• GPMeta accelerates metagenomic pathogen detection by 5–68×. 5
• RAPIDS‑singlecell achieves up to 470× acceleration for PCA/UMAP in large datasets. 6
• NVIDIA Parabricks provides GPU‑accelerated WGS/WES workflows. 7

These advances prove that the opportunity exists—the amplicon world has simply not taken advantage of it yet.

A Hypothetical GPU‑Accelerated AmpliSeq Pipeline

Below is a scientifically realistic, but currently hypothetical, redesign of an AmpliSeq-like workflow optimized for GPU acceleration.

Raw Reads
↓
GPU‑FastQC
↓
GPU‑Cutadapt++
↓
DADA2‑GPU (Error Model + Denoising)
↓
GPU Chimera Detection + ASV Matrix
↓
Deep‑Learning Taxonomic Classifier (GPU)
↓
EPA‑NG‑GPU (Phylogenetic Placement)
↓
RAPIDS GPU Diversity Analysis
↓
Interactive GPU Visualization

1. GPU‑FastQC: Real‑Time Quality Control

FastQC is fast but still CPU-limited. A GPU rewrite could include:

• Base‑quality histograms via warp‑level reductions
• GPU k‑mer hashing for contamination screening
• Real‑time QC dashboards rendered instantly

This provides immediate feedback even for large batch plates.

2. GPU‑Cutadapt++: Ultra‑Fast Trimming

Cutadapt is deeply CPU‑dependent. A GPU version would:

• Use bit‑parallel Myers algorithms for rapid alignment
• Batch sequences in GPU memory for concurrent trimming
• Resolve difficult IonTorrent homopolymer structures via GPU fitness scoring

This reduces trimming time from minutes to seconds.

3. DADA2‑GPU: Core Acceleration Where It Matters Most

DADA2 is the computational bottleneck; yet neither nf‑core/ampliseq nor Thermo Fisher mention GPU support. 1

A GPU‑accelerated version could transform the workflow:

A. Error Model Training on GPU

• Bayesian inference models implemented in PyTorch/JAX
• Tensor-core acceleration for probability distributions
• Parallel estimation of substitution and indel rates

B. ASV Inference on GPU

• Warp‑parallel Poisson/Gamma likelihood computation
• GPU‑accelerated expectation–maximization
• Parallel resolution of ambiguous variants

Expected Performance

• 50–100× faster error modeling
• 20–40× faster denoising

4. GPU‑Powered ASV Processing

After denoising:

• ASV abundance matrices stored in cuDF (GPU DataFrame)
• Chimera detection executed via GPU‑parallel similarity scoring
• Rarefaction curves generated through GPU Monte‑Carlo sampling

This allows real‑time computation for hundreds of samples.

5. Deep‑Learning Taxonomy Classifier (GPU)

Current taxonomy frameworks (DADA2, SINTAX, QIIME2) remain CPU-based. 1
A next-generation classifier powered by GPUs could use:

• Pretrained DNA k‑mer embedding models
• Hierarchical classification layers
• Confidence‑calibrated predictions

This increases both accuracy and speed.

6. EPA‑NG‑GPU: Fast Phylogenetic Placement

EPA‑NG is used in nf‑core/ampliseq but is CPU‑parallel only. 1
A GPU version would accelerate:

• Likelihood computation
• Branch traversal
• Parallel ASV placement

Large trees could be processed in seconds.

7. RAPIDS‑Accelerated Diversity Analysis

RAPIDS (NVIDIA’s GPU data science stack) already accelerates PCA, UMAP, clustering—up to 470× faster in large datasets. 6

Applying RAPIDS to amplicon studies would make:

• Beta diversity
• Ordination (PCA/PCoA/UMAP)
• Clustering (HDBSCAN, Leiden)

nearly instantaneous.

8. GPU‑Based Visualization

Imagine rendering:

• ASV heatmaps
• PCoA scatterplots
• Krona‑style taxonomic rings
• Diversity curves

all directly on the GPU.
This would support interactive exploration even on massive sequencing campaigns.

9. Nextflow DSL3 — Fully GPU‑Aware

A future nf‑core/ampliseq could include:

• Automatic GPU discovery
• Multi‑GPU scheduling
• Hybrid CUDA + ROCm profiles
• Support for large systems such as LUMI‑G

This would standardize GPU‑accelerated pipelines globally.

Expected Performance Summary

What This Means for Science

Clinical Microbiology

Rapid pathogen profiling for infection diagnosis.

Environmental and eDNA Monitoring

Fast biodiversity assessments at continental scales.

Agriculture and Soil Microbiome

On‑site field sequencing using portable GPU devices.

Large Microbiome Projects

Millions of amplicon samples per week become feasible.

Conclusion: A Future Waiting to Be Built

Based on all available documentation, no GPU‑accelerated AmpliSeq pipeline exists today.

• nf‑core/ampliseq: CPU‑only tools. 1
• Thermo Fisher Ion AmpliSeq workflow: no GPU mention. 2
• AmpliSeq Designer: CPU primer design algorithms only. 3
• GitHub (nf-core/ampliseq): no GPU modules or configs. 4

However, the computational genomics field is clearly moving toward GPU‑first designs. A GPU‑accelerated AmpliSeq pipeline is not just plausible—it is inevitable.

This blueprint outlines how such a system could work, how it would accelerate discovery, and why the community should consider building it.

The future of amplicon sequencing will be fast, scalable, and GPU‑enabled.

সংক্ষিপ্ত পরিচিতি: এই পোস্টে আলোচনা করা হয়েছে—হাইব্রিড ক্লাসরুম কী, কেন বাংলাদেশে এটি জরুরি, বাস্তব প্রয়োগ ও নীতিগত সুপারিশ। উদাহরণ হিসেবে ব্যবহার করা হয়েছে সুইডেনের SLU-তে Undervisningshuset ভবনের Sal H (distansundervisning) রুম (Plan 1, Address: Almas allé 10, Capacity: 30, Equipment: Videokonferens, Sal för distansundervisning).

⭐ ভূমিকা

বিশ্বজুড়ে শিক্ষা দ্রুত বদলে যাচ্ছে। শিক্ষার্থীর প্রয়োজন, প্রযুক্তির বিস্তার এবং বৈশ্বিক জ্ঞান-বিনিময়—সব মিলিয়ে আজকের ক্লাসরুম হতে হবে নমনীয়, অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং সংযুক্ত। সেই পরিবর্তনের কেন্দ্রে রয়েছে হাইব্রিড ক্লাসরুম, যেখানে একই সময়ে সশরীরে এবং অনলাইন শিক্ষার্থী সমানভাবে অংশ নেয়।

🎥 হাইব্রিড ক্লাসরুম—আসলে কী?

হাইব্রিড ক্লাসরুমে শিক্ষক সশরীরে ক্লাস নেন, এবং শিক্ষার্থীরা দুইভাবে যুক্ত হতে পারে—ফিজিক্যাল ও অনলাইন/ডিস্ট্যান্স।

প্রধান উপাদানসমূহ:

• উচ্চমানের ক্যামেরা (শিক্ষক ও শ্রেণীকক্ষ কভারেজ)
• বাউন্ডারি/বিমফর্মিং মাইক্রোফোন ও স্পিকার
• বড় স্ক্রিন/প্রজেকশন
• স্থিতিশীল নেটওয়ার্ক ও ভিডিওকনফারেন্স প্ল্যাটফর্ম
• স্থায়ী, অংশগ্রহণ-বান্ধব আসন বিন্যাস

🇧🇩 কেন বাংলাদেশে হাইব্রিড ক্লাসরুম জরুরি

বাংলাদেশের শিক্ষাব্যবস্থায় শহর-কেন্দ্রিকতা, যাতায়াতের চাপ, প্রাকৃতিক দুর্যোগ ও খরচজনিত সীমাবদ্ধতা—সব মিলিয়ে নমনীয় ও অন্তর্ভুক্তিমূলক মডেল অপরিহার্য।

১) প্রত্যন্ত অঞ্চলে শিক্ষা

• হাওর, চর, পাহাড়, উপকূলে থেকেও বিশ্ববিদ্যালয়-মানের ক্লাসে যোগ দেওয়া
• শিক্ষকের ঘাটতি পূরণে কেন্দ্রীয় রিসোর্সের কার্যকর ব্যবহার

২) শহরের চাপ কমানো

• যানজট, ভাড়া ও সময়—সবকিছুতে সাশ্রয়
• পরিবেশ দূষণ কমে; শিক্ষার্থীর ক্লান্তি কমে

৩) কর্মজীবী/প্রাপ্তবয়স্ক শিক্ষার্থীর অন্তর্ভুক্তি

• কাজের ফাঁকে বা বাসা থেকে অংশ নেওয়ার সুযোগ
• নারীদের ও কেয়ারগিভারদের জন্য নমনীয়তা

৪) আন্তর্জাতিক বিশেষজ্ঞদের সংযোগ

• বায়োইনফরমেটিক্স, AI, এগ্রিকালচার, মেডিকেল জেনোমিকস—বিশেষজ্ঞের ক্লাস ক্যাম্পাসে না থেকেও পাওয়া

৫) দুর্যোগে স্থিতিশীলতা

• বন্যা/ঘূর্ণিঝড়/অস্থিরতায়ও শিক্ষা থেমে না থাকা

🧪 ব্যবহারিক প্রয়োগ: একটি ক্লাস সেশনের ধাপ

1. প্রি-সেশন চেকলিস্ট: ক্যামেরা–মাইক–নেটওয়ার্ক–স্লাইড পরীক্ষা, LMS লিংক শেয়ার
2. আইস-ব্রেকার: অনলাইন ও অফলাইনের পরিচয়/রোলকল; চ্যাট + হাত তুলুন ফিচার
3. কন্টেন্ট ডেলিভারি: স্ক্রিন শেয়ার, বোর্ড/ডকুমেন্ট ক্যাপচার
4. ইন্টার‌্যাকশন: ব্রেকআউট, পোল, Q&A
5. রেকর্ডিং/আর্কাইভ: ভিডিও রেকর্ড + নোট + রিসোর্স আপলোড

টিপস: অনলাইন শিক্ষার্থীর জন্য স্পষ্ট অডিও সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। মাইক্রোফোন প্লেসমেন্ট ও রুম আকুস্টিকস আগেই পরীক্ষা করুন।

🏛 নীতি ও অবকাঠামোগত সুপারিশ

• বিশ্ববিদ্যালয়: প্রতিটি ডিপার্টমেন্টে অন্তত ১টি স্মার্ট হাইব্রিড রুম; শিক্ষক প্রশিক্ষণ (pedagogy + tech)
• সরকার: Hybrid Higher Education Initiative; matching fund; ইন্টারনেট ব্যয় কমানো; অনলাইন পরীক্ষার ন্যায্যতা
• গুণমান মানদণ্ড: ন্যূনতম A/V স্পেক, ব্যাকআপ নেটওয়ার্ক, LMS ইন্টিগ্রেশন

📦 কিভাবে এই পোস্টের ছবি/অ্যাসেট যুক্ত করবেন

এই .md ফাইলটি ধরে নেয় যে ছবি ফোল্ডারটি হবে: /assets/images/hybrid-classroom/

আপলোড করার জন্য প্রস্তাবিত ফাইলনাম:

• cover.jpg — কভার/হিরো ইমেজ (রুমের ওয়াইড শট)
• room-sal-h.jpg — Sal H রুমের ছবি
• setup-diagram.png — হাইব্রিড সেটআপ ডায়াগ্রাম
• bangladesh-remote.png — রিমোট অংশগ্রহণ/মানচিত্র গ্রাফিক
• checklist.png — সেশন-পূর্ব চেকলিস্ট ভিজ্যুয়াল
• policy.png — নীতিমালা/ইনফ্রা ইনফোগ্রাফিক

যদি আপনার কাছে নিজস্ব ছবি না থাকে, অস্থায়ীভাবে আপনি Unsplash/Pexels-এর প্লেসহোল্ডার ব্যবহার করতে পারেন এবং পরবর্তীতে লোকাল ফাইল দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন। উদাহরণ:

![Placeholder classroom](https://images.unsplash.com/photo-1529070538774-1843cb3265df?auto=format&fit=crop&w=1600&q=80 "Modern classroom")

🟦 উপসংহার

হাইব্রিড ক্লাসরুম কেবল প্রযুক্তি নয়—এটি শিক্ষার অন্তর্ভুক্তি, নমনীয়তা ও টেকসই ভবিষ্যৎ গঠনের প্ল্যাটফর্ম। বাংলাদেশের শিক্ষায় এটি বাস্তবায়িত হলে মানসম্মত শিক্ষা, আন্তর্জাতিক সংযোগ ও দক্ষ মানবসম্পদ তৈরিতে বড় অগ্রগতি সম্ভব।

লেখক: ড. আবু বকর ছিদ্দিক
পদবী: জৈব তথ্য বিশ্লেষক, গবেষক ও শিক্ষক,
সুইডিশ কৃষি বিশ্ববিদ্যালয় (SLU), উপসালা, সুইডেন
প্রকাশকাল: ০২-০১-২০২৬

আমি দেখি রাজনীতি জেতার আনন্দ সাময়িক। ছোট ছোট কষ্টের ভিড় অনেক—লাইব্রেরির বই না-পাওয়া, স্যারদের নিরস লেকচার, বাজে পড়ানোর শিকার, বাজে শিক্ষক নিয়োগ, হলের খাবার খারাপ, ঝাল বেশি, মব, অপমান, রাতে পড়তে গেলে বড় ভাইয়ের ডাক, মাদক, সিট দখল, ইন্টারনেট গায়েব, কথায় কথায় ছাত্র-ছাত্রী বা শিক্ষক-শিক্ষিকা মারধর, মেধা বাদ দিয়ে দলীয় ভিত্তিতে পদায়নে, সুযোগে কিছু না বলা।

আমরা ভুলে যাই, বিশ্ববিদ্যালয়ে ছাত্র ইউনিয়নের আসল কাজ কী। ভোট জেতা? না, জেতা তো গল্পের শুরু।
দায়িত্বই আসল গল্প।
দায়িত্ব মানে—ক্যাম্পাসে শান্তি, ক্লাসে ভাল লেকচার পাওয়ার যথাযথ প্রদক্ষেপ, জায়গা, লাইব্রেরিতে বই, ল্যাবে রিএজেন্ট, হলের খাবারে গুণমান, রেজাল্টে স্বচ্ছতা, আর ছাত্র-ছাত্রীদের মুখে হাসি।

যারা জিতছে কেন জিতছে?
তারা আগেভাগে প্রস্তুতি নেয়, আন্তরিক, সহজ ভাষায় কথা বলে, সেবা দেয়, নির্যাতিত, স্টেরিওটাইপিং-এর শিকার , সুপ্ত, বিশ্বস্ত।

অন্যরা?
যথেস্ট কাজ না করা বা করার সুযোগ না পাওয়া, বিকশিত হতে না পারা, দেরিতে ক্যাম্পেইন, অন্তঃকোন্দল, আদু ভাই, ওল্ড স্কুল, আচরণ বা রেকর্ড খারাপ, বড় বড় বুলি, অন্যের চাঁদাবাজির বদনাম নিজের ঘাড়ে ইত্যাদি।
কিন্তু এই জেতা-হারার ভিড়ে শিক্ষার্থীর স্বপ্ন কোথায়?
আমার ইচ্ছে করে, একদিন ক্যাম্পাসে রাজনীতি হবে আরও বড় কিছু নিয়ে—“আজকে কে কোন জার্নাল পড়ল?”, গবেষণা নিয়ে—“নতুন ডেটা বা সর্ট কোর্স, ওয়ার্কশপ কবে পাব?” আর ভবিষ্যৎ নিয়ে—“ইন্টার্নশিপে কারা গেল?” সেমিনার নিয়ে —“কবে কোথায়? আসন শেষ?”, ”সুস্থ সাংস্কৃতিক প্রোগ্রাম”।
সেদিন ছাত্র ইউনিয়নগুলো হবে সত্যিকারের বন্ধু—ভোটের পরে হারিয়ে যাবে না, বরং কাছে বসে বলবে, “চলো, কাজ শুরু করি।”
কাজ? কোন কাজ?
চলো, তালিকা করি—খুব সহজ, কিন্তু নিয়মিত হলে বদলে যাবে সব:

নিরাপত্তা ও শান্তি: কেউ জোর করে মিছিলে নিবে না, ক্লাস বন্ধ করতে আসবে না, রাতের লাইব্রেরি পর্যন্ত নিরাপদ পথ, র‍্যাগিং-জিরো নীতি, জিরো ট্যাগিং, জিরো শিক্ষক বা ছাত্র হয়রানী, দ্রুত অভিযোগ ব্যবস্থা।

শিক্ষার মান: ক্লাসরুমে প্রজেক্টর ঠিক আছে কি না, ল্যাবের কেমিক্যাল স্টক, সিলেবাস আপডেট—কোমল কিন্তু কঠিন কাজ। লাইব্রেরি ও রিসোর্স: জনপ্রিয় বইয়ের একাধিক কপি, দীর্ঘ সময় ওপেন, ই-রিসোর্সে রিমোট অ্যাক্সেস।

হল ও খাবার: খাবারের মান যাচাই—টেস্টিং, মূল্য তালিকা পাবলিক, পানির ফিল্টার বদলানোর সময়সূচি।

মানসিক স্বাস্থ্য: কাউন্সেলিং সেল, স্টাডি-গ্রুপ, ব্রেক-টাইম ক্লাব—যাতে কেউ নীরবে ভেঙে না পড়ে।

ক্যারিয়ার: ইন্টার্নশিপ ফেয়ার, সিভি ক্লিনিক, অ্যালামনাই মেন্টর, কোর্স, উদ্ভাবন ‘হাব’।

স্বচ্ছতা: ইউনিয়নের বাজেট খোলা, মাসিক অগ্রগতি রিপোর্ট, ভোট-পরবর্তী ১০০ দিনের অ্যাকশন প্ল্যান।

ডিজিটাল সেবা: নোটস-শেয়ারিং, ক্লাস আপডেট, কারিকুলাম ও কোর্সের মূল্যায়ন ও প্রদক্ষেপ, অভিযোগ ট্র্যাকার—একটা অ্যাপে সব।

শিবির জিতুক, অন্যরা জিতুক—জীবনের বড় প্রশ্ন: আমরা কি কাজটা করছি? বড় বড় মিটিং শেষে যদি লাইব্রেরির বাতি নেভে, বা বাথরুমে লুকিয়ে থাকা থেকে বের হতে হয় বা পরিবর্তন না আসে, মানসিক ভাবে ছাত্ররা ভোগে, তবে জয়ের পোস্টারও ম্লান হয়ে যায়।
অথচ কাজ কঠিন নয়—দরকার একটু ধৈর্য, একটু পরিকল্পনা, আর একটু মানুষের কাছে যাওয়া।
একদিন হয়তো ক্যাম্পাসে সায়েন্স ফেয়ারের বা ওয়ার্কশপের ভিড়ে কেউ বলবে, “ভাইয়া, ইউনিয়ন সব বদলে দিয়েছে, শান্তি, সুস্থ বিকাশে আমরা এগিয়েছি অনেক।”
আমি বলব, “ভোটের প্রতিশ্রুতি?”
সে হাসবে, “না, কাজের অভ্যাস।”
তখন বুঝব—জেতার রাজনীতি নয়, দায়িত্বের গল্প শুরু হয়েছে।
আর সেই গল্পে আমরা সবাই চরিত্র—কেউ হিরো, কেউ সাইড চরিত্র, কেউ অভিভাবক, কিন্তু সবাই কাজ করি।
আপনি কী চান? জেতার রাজনীতি, নাকি দায়িত্বের গল্প? না দুটোই?

পরিমার্জন ও পরিবর্ধনেঃ AI

— ড. আবু বকর ছিদ্দিক (বিপ্লব)
জৈব তথ্য বিশ্লেষক, গবেষক ও শিক্ষক,
সুইডিশ কৃষি বিশ্ববিদ্যালয় (SLU), উপসালা, সুইডেন
০৯-০১-২০২৬

বিএনপির কৃষক কার্ড একটা পুরাতন প্রকল্প থেকে নেয়া। চাইলে জামায়াত জোট ঘোষণা দিতে পারে আমরা ‘কৃষি স্মার্ট কার্ড’ প্রথম ১০০ দিনের ভিতরে দিব। আওয়ামীলীগ বলবে ‘কার্ড’ জিনিষটা চেনা চেনা লাগছে! খোঁজ নিয়ে দেখলাম, ‘কৃষক কার্ড’ বা ‘Agri Smart Card’ নিয়ে কাজ শুরু হয়েছে ২০২২ সাল থেকে। আওয়ামিলীগের ২০২৪ সালের নির্বাচনী ইশতেহারে এই কার্ডের প্রসার ঘটানোর কথা বলা হয়েছে।

২০২২ সালে পাইলট প্রকল্প শুরু হয়, ১.০৯ কোটি কৃষকের জন্য। ডিজিটাল প্রোফাইল তৈরি করা শুরু হয়, ও স্মার্ট কার্ড বিতরণ ৯টি জেলায় শুরু হয়। লক্ষ্য ছিল কৃষি ইনপুট, ভর্তুকি ও ঋণ সুবিধা ডিজিটাল মাধ্যমে প্রদান।

২০২৩ সালে ডিজিটাল কৃষি ডাটাবেস সম্প্রসারণ হয় ১.৬২ কোটি কৃষকের তথ্য সংগ্রহ। স্মার্ট কার্ড বিতরণ পাইলট থেকে জাতীয় পর্যায়ে সম্প্রসারণের প্রস্তুতি শুরু হয়।

২০২৪ সালে ঘোষণা আসে ২.২৭ কোটি কৃষককে স্মার্ট কার্ড প্রদান করা হবে। ৪০% নারী কৃষককে অন্তর্ভুক্ত করার লক্ষ্য নির্ধারণ হয়। কৃষি ও গ্রামীণ রূপান্তরের জন্য ডিজিটাল সেবা সংযুক্তির প্রকল্প হাতে নেয়া হয়।

২০২৫ সালে (নীতিমালা) Farmer Smart Card Policy 2025 অনুমোদন হয় যা ২.২৫ কোটি কৃষককে কাভার করবে। সুবিধার মধ্যে থাকবে ভর্তুকি, ঋণ, কৃষি ইনপুট, বাজার ও আবহাওয়ার তথ্য। বেসরকারি উদ্ভাবন এর মধ্যে আছে iFarmer-Visa-UCB “Cashless Farmer Card” যা এখন চালু আছে।

বাংলাদেশ ছাড়াও যে যে দেশে আছে এই সেবাঃ ভারত, চীন, কেনিয়া, ফিলিপাইন

কার্ড দিয়ে আরও যা যা করা যেতে পারেঃ

• ঋণ সুবিধা- কর্যে হাসানা বা কল্যাণমূলক স্কিম,
• ভর্তুকি ও প্রণোদনা সহজীকরণ,
• বীজ বিতরণ,
• ফসলের ন্যায্য দাম নিশ্চিতকরণ,
• বীজ, সার, সেচ, যন্ত্রপাতিতে ন্যায্য দামে সরবরাহ,
• পার্শ্ববর্তী কৃষকের (কৃষকদের সংগঠনের), আড়তের ও সংরক্ষানাগারের তথ্য ও সহায়তা,
• বাজার ও আবহাওয়ার তথ্য,
• নারী কৃষকের অন্তর্ভুক্তি,
• কৃষি বীমা সংযুক্তি,
• জমির তথ্য,
• সরকারি সহায়তা,
• প্রশিক্ষণ,
• জরুরী সহায়তা,
• মোবাইল ব্যাংকিং ও মোবাইল-ভিত্তিক পেমেন্ট,
• কৃষি ডেটা সরবরাহ,
• নীড বেইসড এসেসমেন্ট,
• কৃষি পরামর্শ,
• ডিজিটাল রেকর্ভড কিপিং,
• কৃষি সেবা,
• ফসলের ও প্রাণীর ঝুঁকি নির্ণয়,
• ফলানোর সময় সঠিক নির্দেশনা
• অ্যাপ সহায়ক
• IoT ও এগ্রিটেক ইন্টিগ্রেশন,
• AI এজেন্টিক সহায়তা,

চ্যালেঞ্জসমূহ:

• অবকাঠামো ঘাটতি
• ডিজিটাল সাক্ষরতার অভাব
• ডেটা নিরাপত্তা

রেফারেন্স তালিকা:

1. কৃষি মন্ত্রণালয়ের বার্ষিক প্রতিবেদন (২০২১–২২ ও ২০২২–২৩)কৃষি মন্ত্রণালয়ের বার্ষিক প্রতিবেদন
2. FY2024–25 ও FY2025–26 বাজেট বরাদ্দ সংক্রান্ত সরকারি তথ্য
3. কৃষি ভর্তুকি ও প্রণোদনা সংক্রান্ত সরকারি ঘোষণা
4. কৃষি যান্ত্রিকীকরণ ও এগ্রিটেক অগ্রগতি বিষয়ক রিপোর্ট
5. জলবায়ু পরিবর্তন ও কৃষি উৎপাদন ঝুঁকি সম্পর্কিত গবেষণা
6. কৃষি বাজার, পোস্ট-হার্ভেস্ট ক্ষতি ও রপ্তানি সংক্রান্ত তথ্য
7. https://www.fao.org
8. BARC, BARI, BRRI গবেষণা ও সক্ষমতা উন্নয়ন পরিকল্পনা
9. কৃষি বীমা পাইলট প্রকল্প: GDIC, SBC, BRAC, UNDP LoGIC
10. IDRA-এর প্যারামেট্রিক বীমা আইন খসড়া ও কর্মশালা তথ্য https://plandiv.gov.bd
11. কৃষি স্মার্ট কার্ড প্রকল্প: পাইলট, সম্প্রসারণ ও Farmer Smart Card Policy 2025
12. IDRA – Insurance Development and Regulatory Authority
13. Planning Division – Delta Plan
14. FAO – Food and Agriculture Organization
15. iFarmer – Digital Agriculture Platform
    পরিমার্জন ও পরিবর্ধনেঃ AI
    

— ড. আবু বকর ছিদ্দিক (বিপ্লব)
জৈব তথ্য বিশ্লেষক, গবেষক ও শিক্ষক,
সুইডিশ কৃষি বিশ্ববিদ্যালয় (SLU), উপসালা, সুইডেন
০৮-০১-২০২৬

![](

বাংলাদেশে কবর থেকে মৃতদেহের ডিএনএ পরীক্ষা একটি অত্যন্ত সংবেদনশীল ও প্রমাণনির্ভর ফরেনসিক প্রক্রিয়া। এই প্রক্রিয়া সাধারণত আদালতের নির্দেশে শুরু হয় এবং নির্বাহী ম্যাজিস্ট্রেটের উপস্থিতিতে পরিচালিত হয়, যাতে আইনি গ্রহণযোগ্যতা ও প্রমাণের ধারাবাহিকতা অক্ষুণ্ণ থাকে। সাম্প্রতিক রায়েরবাজার অভিযানে (ডিসেম্বর ৭–২৭, ২০২৫) ঠিক এভাবেই পরিচয়হীন কবরগুলো থেকে দেহ উত্তোলন, পোস্ট‑মর্টেম ও ডিএনএ স্যাম্পলিং সম্পন্ন হয় এবং কাজটি জাতিসংঘের বেআইনি মৃত্যু তদন্তের আন্তর্জাতিক মানদণ্ড Minnesota Protocol অনুসারে সম্পন্ন হয়েছে বলে কর্তৃপক্ষ জানায়—এখানে CID প্রধানের ব্রিফিং ও মাঠপর্যায়ের বিবরণ প্রকাশ করেছে Dhaka Tribune এবং Daily Sun (Dhaka Tribune, 7 Dec 2025, Daily Sun, 7 Dec 2025)। ২০২৬ সালের ৫ জানুয়ারি BSS জানায় যে অন্তত আটজনের পরিচয় ডিএনএ‑ম্যাচিং‑এর মাধ্যমে নিশ্চিত করা গেছে এবং বাকি কবরগুলোর শনাক্তকরণ কাজ চলমান—যা পরিবারগুলোর অনিশ্চয়তা কমাতে সহায়তা করেছে এবং ভবিষ্যৎ বিচারিক প্রক্রিয়ার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ফরেনসিক প্রমাণ সংরক্ষণ সম্ভব করেছে (BSS, 5 Jan 2026, Daily Sun, 5 Jan 2026)।

প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ হলো আইনি ও নীতিগত প্রস্তুতি। তদন্তকারী কর্মকর্তারা জিডি ও প্রয়োজনীয় আবেদনপত্রের ভিত্তিতে আদালতের অনুমতি নেন এবং এক্সিকিউটিভ ম্যাজিস্ট্রেটের উপস্থিতিতে নির্দিষ্ট কবর শনাক্ত করেন। রায়েরবাজার অভিযানে একটি টেম্পোরারি মর্গ স্থাপন করে এক্সহিউমেশনের সঙ্গে সঙ্গে ইনকোয়েস্ট রিপোর্ট, পোস্ট‑মর্টেম এবং বৈজ্ঞানিক নমুনা সংগ্রহ একই স্থানে করা হয়—ফলে চেইন‑অব‑কাস্টডি, বায়োসেফটি ও ডকুমেন্টেশন বজায় রাখা সহজ হয়। Daily Sun‑এর মাঠপর্যায়ের রিপোর্টে টেম্পোরারি মর্গ ও প্রোটোকল‑সম্মত দলগত কাজের উল্লেখ আছে; Dhaka Tribune‑এ Minnesota Protocol অনুসরণের স্পষ্ট ঘোষণা রয়েছে (Daily Sun, 7 Dec 2025, Dhaka Tribune, 7 Dec 2025)।

দ্বিতীয় ধাপে মৃতদেহ থেকে ডিএনএ‑যোগ্য নমুনা সংগ্রহ করা হয়। কবরের পরিবেশে সফট টিস্যু দ্রুত ক্ষয়প্রাপ্ত হওয়ায় হাড় ও দাঁতকে অগ্রাধিকার দেওয়া হয়, কারণ এগুলোর অভ্যন্তরীণ অংশে ডিএনএ তুলনামূলকভাবে স্থায়িত্ব পায়। একযোগে সম্ভাব্য ভিকটিমদের আত্মীয়দের (পিতা‑মাতা/সন্তান/নিকটাত্মীয়) ডিএনএ পরিবার‑রেফারেন্স নমুনা নেওয়া হয়, যাতে পরবর্তীতে মিলিয়ে দেখা যায়। রায়েরবাজার অভিযানে নয়টি পরিবারের রেফারেন্স সংগ্রহ করে অন্তত আটজনের পরিচয় নিশ্চিত করা হয়েছে বলে সরকারিভাবে জানানো হয়েছে—এটি BSS এবং Daily Sun‑এ প্রতিফলিত (BSS, 5 Jan 2026, Daily Sun, 5 Jan 2026)।

তৃতীয় ধাপ হলো ল্যাব‑প্রসেসিং—যেখানে নমুনা LIMS‑এ কেস‑আইডি সহ লগ হয় এবং স্টেরাইল, কোল্ড‑চেইন বজায় রেখে প্রসেসিং এলাকায় নেওয়া হয়। হাড়/দাঁতের নমুনার বাইরের স্তর সারফেস ক্লিনিং করে দূষণমুক্ত করা হয়, এরপর EDTA‑ভিত্তিক ডিক্যালসিফিকেশন দিয়ে মিনারেল ম্যাট্রিক্স নরম করা হয় যাতে অভ্যন্তরের ডিএনএ‑সমৃদ্ধ অংশে অ্যাক্সেস পাওয়া যায়। এক্সট্রাকশনে সাধারণত সিলিকা‑কলাম বা ম্যাগনেটিক বিডস ব্যবহার করে ইনহিবিটর কমানো হয়; SOP‑অনুমত হলে অর্গানিক (ফেনল‑ক্লোরোফর্ম) পদ্ধতিও প্রয়োগ হতে পারে। নিষ্কাশনের পর rt‑qPCR দিয়ে পরিমাণ ও Degradation Index (DI) দেখা হয়, যাতে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় কোন প্যানেলে অ্যাম্প্লিফাই করলে সর্বোত্তম প্রোফাইল পাওয়া যাবে—পর্যাপ্ত ও কম ডিগ্রেডেড হলে Autosomal STR, অত্যন্ত ডিগ্রেডেড হলে mini‑STR বা mtDNA sequencing, এবং পুরুষ‑সুনির্দিষ্ট প্রশ্নে Y‑STR বেছে নেওয়া হয়। বাংলাদেশের CID ফরেনসিক ল্যাব দীর্ঘদিন ধরেই LIMS‑সমর্থিত প্রোফাইলিং করে আসছে; The Business Standard‑এ উল্লেখ আছে যে ২০১৪–২০২০ সময়ে প্রায় ৩০,০০০ ডিএনএ প্রোফাইল তৈরি ও হাজারো কেসে প্রমাণ হিসেবে ব্যবহৃত হয়েছে। একই সময়ে রায়েরবাজার অপারেশন প্রসঙ্গে Daily Sun/Dhaka Tribune‑এ আন্তর্জাতিক মানদণ্ডে QC বজায় রাখার কথা নিশ্চিত করা হয়েছে (The Business Standard, 2020, Daily Sun, 7 Dec 2025; Dhaka Tribune, 7 Dec 2025)।

চতুর্থ ধাপে প্রোফাইলিং ও রিডআউট হয়। STR বা mini‑STR ক্ষেত্রে ক্যাপিলারি ইলেক্ট্রোফোরেসিস‑এ অ্যালিল‑পিক পড়ে সফটওয়্যারে জেনোটাইপ কল করা হয়; mtDNA বা উন্নত প্যানেলে NGS ব্যবহৃত হলে কভারেজ ও গুণমান সূচক যাচাই করে সিকোয়েন্স‑ভিত্তিক হ্যাপলটাইপ নির্ধারণ হয়। এই সময় সাইজ‑স্ট্যান্ডার্ড দিয়ে ক্যালিব্রেশন, অ্যানালিটিক্যাল থ্রেশহোল্ড ও স্টোকাস্টিক থ্রেশহোল্ড সেট, এবং লোকাস‑নির্দিষ্ট স্টাটার‑ফিল্টার প্রয়োগ করা হয়। লো‑টেমপ্লেট/ডিগ্রেডেড নমুনায় রিপ্লিকেট রান দিয়ে কনকর্ড্যান্স নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। রায়েরবাজার অভিযানে আন্তর্জাতিক মানদণ্ডে QC বজায় রাখার কথা কর্মকর্তারা উল্লেখ করেছেন; আর দগ্ধ‑দেহ শনাক্তের দ্রুত কেসে CID মাত্র ৪৮ ঘণ্টায় পাঁচটি পরিচয় নিশ্চিত করেছে—যেখানে সেনাবাহিনী থেকে পাঠানো ১১টি টিস্যু নমুনা ও পাঁচটি পরিবারের ১১টি রেফারেন্স নমুনা দ্রুত তুলনা করা হয়েছিল (Daily Sun/Dhaka Tribune‑এ QC/প্রোটোকল, The Daily Star‑এ দ্রুত শনাক্তকরণ কভারেজ: Daily Sun, 7 Dec 2025, Dhaka Tribune, 7 Dec 2025, The Daily Star, 2025)।

পঞ্চম ধাপে ম্যাচিং ও পরিসংখ্যানিক ব্যাখ্যা আসে। এখানে অ্যালিল‑বাই‑অ্যালিল তুলনা করে পরিবার‑রেফারেন্স‑এর সঙ্গে মিল দেখা হয় এবং মিশ্র নমুনা হলে Y‑STR/amelogenin‑এর সাহায্যে পুরুষ‑সুনির্দিষ্ট সিগনাল আলাদা করা হয়। জটিলতা থাকলে প্রোবাবিলিস্টিক জেনোটাইপিং‑মডেল ব্যবহার করে ড্রপ‑ইন/ড্রপ‑আউট ও স্টাটার‑প্রভাবসহ অনিশ্চয়তাকে মডেলিং‑এ ধরা হয়। এরপর Likelihood Ratio (LR), আত্মীয়তা কেসে Paternity/Kinship Index (PI/CPI) এবং জনসংখ্যাভিত্তিক Random Match Probability (RMP) হিসাব করে আদালত‑গ্রাহ্য একটি কনজারভেটিভ ব্যাখ্যা দেওয়া হয়। চূড়ান্ত রিপোর্টে নমুনার উৎস (গ্রেভ‑আইডি, বোন/টুথ টাইপ), ব্যবহৃত কিট/যন্ত্র/সফটওয়্যার, QC‑স্ট্যাটাস, প্রোফাইল সারাংশ, LR/PI/RMP‑এর পরিসংখ্যান, সীমাবদ্ধতা এবং চেইন‑অব‑কাস্টডি টাইমলাইন স্পষ্টভাবে উল্লেখ থাকে। রায়েরবাজার কেসে এই পথেই আটজনের পরিচয় নিশ্চিত হয়েছে এবং অবশিষ্টদের শনাক্তকরণ কাজ চলমান—BSS ও Daily Sun/Dhaka Tribune‑এর প্রতিবেদনে এই অগ্রগতি প্রতিফলিত (BSS, 5 Jan 2026, Daily Sun, 5 Jan 2026, Dhaka Tribune, 7 Dec 2025)।

টেকনিক্যাল গ্লসারি (টার্মগুলোর সহজ ব্যাখ্যা)

অ্যালিল‑বাই‑অ্যালিল তুলনা: প্রতিটি STR লোকাসে উপস্থিত অ্যালিলকে একে একে রেফারেন্সের অ্যালিলের সঙ্গে মিলিয়ে দেখা, যাতে ব্যক্তি‑পরিচয় বা আত্মীয়তা সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়। পরিবার‑রেফারেন্স: সম্ভাব্য ভিকটিমের পিতা‑মাতা, সন্তান বা নিকটাত্মীয়ের ডিএনএ নমুনা, যা পরিচয় মিলানোর “known” তুলনামাত্রা হিসেবে ব্যবহৃত হয়। মিশ্র নমুনা (Mixture): একাধিক ব্যক্তির ডিএনএ একসাথে থাকা নমুনা; অ্যালিল সংখ্যা ও পিক‑রেশিও বিশ্লেষণ করে কন্ট্রিবিউটর আলাদা করতে হয়। Y‑STR: পুরুষদের Y‑ক্রোমোজোমভিত্তিক STR মার্কার; পুরুষ‑সুনির্দিষ্ট সিগনাল আলাদা করা এবং পিতৃ‑লাইনেজ অনুসরণে কার্যকর, তবে একই লাইনেজে অনেকের প্রোফাইল এক হতে পারে। Amelogenin: X/Y‑ভিত্তিক লিঙ্গ‑মার্কার; নমুনা পুরুষ না নারী তা প্রাথমিকভাবে বোঝাতে সহায়তা করে। প্রোবাবিলিস্টিক জেনোটাইপিং: সম্ভাব্যতার মডেল দিয়ে জেনোটাইপ নির্ধারণ; ড্রপ‑ইন/ড্রপ‑আউট, স্টাটার, মিশ্রণ ইত্যাদি অনিশ্চয়তা হিসাবের মধ্যে ধরা হয়। ড্রপ‑ইন: নমুনার অংশ নয় এমন অবাঞ্ছিত অ্যালিল সিগনাল (আর্টিফ্যাক্ট/ক্ষুদ্র কনটামিনেশন)। ড্রপ‑আউট: সত্যিকারের অ্যালিল থাকা সত্ত্বেও রিডআউটে না দেখা যাওয়া (লো‑টেমপ্লেট/ইনহিবিশন/স্টোকাস্টিক কারণে)। স্টাটার‑প্রভাব: STR‑এ PCR‑জনিত পাশের ছোট ভুয়া পিক; লোকাস‑নির্দিষ্ট স্টাটার উইন্ডো ধরে বাদ দেওয়া হয়। Likelihood Ratio (LR): প্রাপ্ত প্রোফাইল নির্দিষ্ট হাইপোথিসিস বনাম বিকল্প হাইপোথিসিসে দেখা যাওয়ার সম্ভাবনার অনুপাত; LR বড় মানে “মিল” শক্তিশালী। Paternity/Kinship Index (PI/CPI): আত্মীয়তা নির্ণয়ের সূচক; লোকাসভিত্তিক PI‑এর গুণফল হলো Combined PI (CPI)। Random Match Probability (RMP): জনসংখ্যায় র্যান্ডম একজনের সঙ্গে ঘটনাচক্রে প্রোফাইল মিলার সম্ভাবনা; যত ছোট, প্রোফাইল তত আলাদা। সারফেস ক্লিনিং: নমুনার বাইরের স্তর থেকে দূষণ/মাটি/মাইক্রোব সরানো (ব্লিচ/ইথানল/UV/স্টেরাইল স্ক্র্যাপিং)। EDTA‑ভিত্তিক ডিক্যালসিফিকেশন: EDTA দিয়ে হাড়/দাঁতের মিনারেল কাঠামো নরম করে অভ্যন্তরের ডিএনএ‑সমৃদ্ধ অংশে অ্যাক্সেস পাওয়া। মিনারেল ম্যাট্রিক্স: হাড়/দাঁতের কঠিন ক্যালসিয়াম‑ফসফেট কাঠামো, যা ডিএনএ রক্ষা করলেও এক্সট্রাকশনের আগে ভাঙাতে হয়। সিলিকা‑কলাম এক্সট্রাকশন: সিলিকা‑মেমব্রেনে ডিএনএ বাঁধিয়ে ধোয়া দিয়ে ইনহিবিটর কমিয়ে শেষে এলিউশন করে আলাদা করা। ম্যাগনেটিক বিডস‑নির্ভর এক্সট্রাকশন: চুম্বকীয় কণায় ডিএনএ আটকে ধোয়া/এলিউশনে বিশুদ্ধ ডিএনএ পাওয়া; লো‑ইনপুট/ডিগ্রেডেড নমুনায় কার্যকর। ইনহিবিটর: PCR‑বাধাকারী উপাদান (যেমন হিউমিক অ্যাসিড/কিছু মিনারেল) যা অ্যাম্প্লিফিকেশন ক্ষতিগ্রস্ত করে। অর্গানিক (ফেনল‑ক্লোরোফর্ম) পদ্ধতি: জৈব দ্রাবকে প্রোটিন/লিপিড আলাদা করে ডিএনএ জলীয় স্তরে নেওয়ার ক্লাসিক টেকনিক; ফলন ভালো, হ্যান্ডলিং জটিল। rt‑qPCR: রিয়েল‑টাইম কোয়ান্টিটেটিভ PCR; ডিএনএ পরিমাণ, ইনহিবিশন ও DI নির্ণয়ে ব্যবহৃত। Degradation Index (DI): বড় বনাম ছোট অ্যাম্প্লিকনের সিগনাল তুলনা করে ডিএনএর ভাঙনমাত্রা বোঝানোর সূচক। Autosomal STR: অটোসোমাল ক্রোমোজোমের STR; পরিচয় নির্ধারণে স্ট্যান্ডার্ড, উচ্চ ডিসক্রিমিনেশন। mini‑STR: ছোট অ্যাম্প্লিকন টার্গেট করা STR; কবর/পুরনো/ডিগ্রেডেড নমুনায় উপযোগী। mtDNA sequencing: মাইটোকন্ড্রিয়াল ডিএনএ সিকোয়েন্সিং; ডিগ্রেডেড নমুনা ও মাতৃ‑লাইনেজে কার্যকর, তবে ব্যক্তিভেদে পার্থক্য কম। Y‑STR: পুরুষ‑সুনির্দিষ্ট STR; পিতৃ‑লাইনেজ ট্রেসিং ও পুরুষ সিগনাল আলাদা করতে ব্যবহৃত। Extraction blank / NTC / Positive control: যথাক্রমে খালি এক্সট্রাকশন‑কন্ট্রোল, টেমপ্লেটবিহীন PCR‑কন্ট্রোল ও জানা প্রোফাইল‑কন্ট্রোল—QC যাচাইয়ে আবশ্যক। QC‑স্ট্যাটাস: গুণমান নিয়ন্ত্রণের সারসংক্ষেপ (কন্ট্রোল পাস/ফেল, থ্রেশহোল্ড, রিপ্লিকেট কনকর্ড্যান্স)। ক্যাপিলারি ইলেক্ট্রোফোরেসিস (CE): ক্ষুদ্র কেশিকে ডিএনএ‑ফ্র্যাগমেন্ট আলাদা করে অ্যালিল‑পিক পড়ার পদ্ধতি। NGS: নেক্সট‑জেনারেশন সিকোয়েন্সিং; সিকোয়েন্স‑লেভেল ডেটা ও কভারেজ‑QC দিয়ে প্রোফাইলিং। সাইজ‑স্ট্যান্ডার্ড/অ্যানালিটিক্যাল‑স্টোকাস্টিক থ্রেশহোল্ড/স্টাটার‑ফিল্টার: যথাক্রমে ক্যালিব্রেশন রেফারেন্স, ন্যূনতম সিগনাল সীমা/ড্রপ‑আউট রিস্ক কন্ট্রোল, এবং PCR‑আর্টিফ্যাক্ট পিক বাদ দেওয়ার নিয়ম। রিপ্লিকেট রান/কনকর্ড্যান্স: পুনরাবৃত্তি পরীক্ষা করে ফলাফল মিল দেখা; বিশ্বাসযোগ্যতা ও আদালত‑গ্রহণযোগ্যতা বাড়ে। চেইন‑অব‑কাস্টডি: সংগ্রহ থেকে রিপোর্ট পর্যন্ত প্রতিটি হস্তান্তরের নথিভুক্ত রেকর্ড; প্রমাণের স্বচ্ছতা ও বৈধতার ভিত্তি।

সাধারণ প্রশ্নোত্তর (FAQ)

প্রশ্ন: কতদিন পর কবরের দেহে ডিএনএ থাকে? উত্তর: পরিবেশভেদে ভিন্ন—শুষ্ক/ঠান্ডা মাটিতে হাড়/দাঁতে বহু বছর পরও কার্যকর ডিএনএ পাওয়া যায়। প্রশ্ন: STR না mtDNA—কোনটা ভালো? উত্তর: পরিচয় নিশ্চিতকরণে STR প্রেফারড; ডিগ্রেডেড নমুনায় mtDNA বিকল্প হিসেবে শক্তিশালী। প্রশ্ন: পরিবারের ডিএনএ না থাকলে মিলানো হবে কীভাবে? উত্তর: জনসংখ্যা-ভিত্তিক সম্ভাব্যতা, লাইনেজ-বেসড (mtDNA/Y-STR) বিশ্লেষণ, এবং অনুমোদিত ডাটাবেস সহকারী হতে পারে। প্রশ্ন: রিপোর্টে “Likelihood Ratio” কেন থাকে? উত্তর: নির্দিষ্ট হাইপোথিসিস (মিল/নমিল) কতটা সম্ভাব্য তা পরিসংখ্যানিকভাবে দেখাতে—আদালতে গ্রহণযোগ্যতা বাড়ে।

সূত্রসমূহ

Dhaka Tribune—“CID chief: Bodies of July uprising martyrs to be exhumed under international protocols” (Dec 7, 2025): এক্সহিউমেশন‑প্রোটোকল, Minnesota Protocol, স্টেকহোল্ডার ট্রেনিং। [dhakatribune.com] Daily Sun—“114 July martyrs’ exhumation begins for post‑mortem, DNA tests” (Dec 7, 2025) ও “Exhumation and identification … Rayerbazar Graveyard” (Jan 5, 2026): টেম্পোরারি মর্গ/ল্যাব, ইনকোয়েস্ট‑টু‑ডিএনএ, QC ও আন্তর্জাতিক মান। [daily-sun.com], [daily-sun.com] BSS (Bangladesh Sangbad Sangstha)—“CID confirms identities of eight … through DNA profiling” (Jan 5, 2026): আটজনের পরিচয় নিশ্চিত, আইন/মানবাধিকার/আন্তর্জাতিক মান অনুসরণ। [bssnews.net] The Daily Star—“How did the CID identify the bodies so quickly?”: Milestone দুর্ঘটনায় ৪৮ ঘণ্টায় দ্রুত ডিএনএ‑ম্যাচিং; পরিবার রেফারেন্স ও টিস্যু স্যাম্পলিং। [thedailystar.net] The Business Standard—“CID’s forensic lab: Where technology blends with crime investigation” (2020): CID‑এর LIMS, ডিএনএ প্রোফাইলিং‑ক্যাপাসিটি, স্কেলেটাল কেস শনাক্তকরণ। [tbsnews.net]

This document outlines a potential career trajectory for a bioinformatician, from entry-level positions to senior leadership roles. It describes typical roles, responsibilities, required skills, and potential career advancements within the field. This trajectory serves as a guide and may vary depending on individual interests, skills, and the specific organization.

Entry-Level Positions

1. Bioinformatics Intern/Research Assistant

Responsibilities:

• Assisting senior bioinformaticians with data analysis.
• Performing basic bioinformatics tasks such as sequence alignment, database searching, and data mining.
• Writing and maintaining scripts for data processing.

• Contributing to research projects by analyzing genomic, transcriptomic, or proteomic data.

• Documenting methods and results.

Skills Required:

• Basic understanding of molecular biology and genetics.

• Familiarity with bioinformatics tools and databases (e.g., BLAST, NCBI, Ensembl).

• Proficiency in at least one scripting language (e.g., Python, R).

• Basic knowledge of statistical analysis.

• Good communication and teamwork skills.

• Education: Bachelor’s degree in bioinformatics, computer science, biology, or a related field.

2. Bioinformatics Analyst I

Responsibilities:

Analyzing biological data using bioinformatics tools and pipelines.

Developing and implementing new bioinformatics methods.

Interpreting results and generating reports.

Collaborating with biologists and other scientists to design experiments and analyze data.

Maintaining and updating bioinformatics databases and software.

Skills Required:

Strong understanding of molecular biology, genetics, and genomics.

Proficiency in bioinformatics tools and databases.

Expertise in scripting languages (e.g., Python, R, Perl).

Knowledge of statistical analysis and data visualization.

Experience with high-performance computing environments.

Education: Bachelor’s or Master’s degree in bioinformatics, computer science, biology, or a related field.

Mid-Level Positions

3. Bioinformatics Analyst II/Scientist I

Responsibilities:

Leading bioinformatics projects and providing guidance to junior analysts.

Developing and implementing advanced bioinformatics methods and pipelines.

Analyzing complex biological datasets and interpreting results.

Writing scientific publications and presenting research findings at conferences.

Contributing to grant proposals and other funding applications.

Skills Required:

Advanced knowledge of molecular biology, genetics, and genomics.

Expertise in bioinformatics tools, databases, and algorithms.

Strong programming skills in multiple languages (e.g., Python, R, C++).

Experience with machine learning and data mining techniques.

Excellent communication, leadership, and project management skills.

Education: Master’s or Ph.D. in bioinformatics, computer science, biology, or a related field.

4. Bioinformatics Specialist/Data Scientist

Responsibilities:

Focusing on specific areas of bioinformatics, such as genomics, proteomics, or drug discovery.

Developing and implementing specialized bioinformatics tools and pipelines.

Providing expert advice and support to researchers in their area of expertise.

Staying up-to-date with the latest advances in bioinformatics and related fields.

Contributing to the development of new bioinformatics technologies.

Skills Required:

In-depth knowledge of a specific area of bioinformatics.

Expertise in specialized bioinformatics tools and databases.

Strong programming and data analysis skills.

Excellent problem-solving and critical-thinking skills.

Ability to work independently and as part of a team.

Education: Master’s or Ph.D. in bioinformatics, computer science, biology, or a related field.

Senior-Level Positions

5. Senior Bioinformatics Scientist/Team Lead

Responsibilities:

Leading a team of bioinformaticians and providing technical guidance.

Designing and implementing bioinformatics strategies for research projects.

Managing bioinformatics resources and infrastructure.

Collaborating with other research groups and departments.

Mentoring junior bioinformaticians and providing training.

Skills Required:

Extensive knowledge of bioinformatics principles and practices.

Strong leadership and management skills.

Excellent communication and interpersonal skills.

Ability to manage multiple projects and priorities.

Experience with budget management and resource allocation.

Education: Ph.D. in bioinformatics, computer science, biology, or a related field.

6. Bioinformatics Manager/Director

Responsibilities:

Overseeing all bioinformatics activities within an organization.

Developing and implementing bioinformatics strategies and policies.

Managing a team of bioinformaticians and providing leadership.

Collaborating with senior management to align bioinformatics goals with organizational objectives.

Ensuring the quality and integrity of bioinformatics data and analyses.

Skills Required:

Extensive experience in bioinformatics and related fields.

Strong leadership, management, and communication skills.

Ability to think strategically and develop long-term plans.

Experience with budget management, resource allocation, and project management.

Knowledge of regulatory requirements and ethical considerations.

Education: Ph.D. in bioinformatics, computer science, biology, or a related field.

7. Principal Scientist/Bioinformatics Fellow

Responsibilities:

Leading cutting-edge bioinformatics research projects.

Developing and implementing innovative bioinformatics methods and technologies.

Publishing high-impact scientific papers and presenting research findings at international conferences.

Serving as a recognized expert in bioinformatics.

Mentoring junior scientists and providing guidance.

Skills Required:

Exceptional knowledge of bioinformatics principles and practices.

Proven track record of scientific achievement.

Strong leadership and communication skills.

Ability to think creatively and solve complex problems.

Extensive network of contacts in the bioinformatics community.

Education: Ph.D. in bioinformatics, computer science, biology, or a related field.

Executive-Level Positions

8. Vice President/Chief Bioinformatics Officer

Responsibilities:

Providing strategic leadership and direction for all bioinformatics activities within an organization.

Developing and implementing bioinformatics strategies that support the organization’s overall goals.

Managing a large team of bioinformaticians and other scientists.

Collaborating with senior management to make strategic decisions.

Representing the organization at industry events and conferences.

Skills Required:

Extensive experience in bioinformatics and related fields.

Exceptional leadership, management, and communication skills.

Ability to think strategically and develop long-term plans.

Experience with budget management, resource allocation, and project management.

Strong understanding of the business environment and competitive landscape.

Education: Ph.D. in bioinformatics, computer science, biology, or a related field. MBA is a plus.

This career trajectory provides a general overview of the potential career paths for a bioinformatician. The specific roles and responsibilities may vary depending on the organization and the individual’s skills and interests. Continuous learning and professional development are essential for success in this rapidly evolving field.

• QIIME, QC, Assembly, MAGs, Annotaion etc
  
  • Day 2 Part 2 Binning Metagenomes

• [Microbiome Analysis 2023

  05: Metagenome Assembly and MAGs](https://www.youtube.com/watch?v=2c4bRTJ42rU&t=3552s)

• Bioinformatics Workshops: Assembly, MAG, annotations,
• • Metagenomics practical

github repositories for metagenomics analysis

• Metagenomics practical