迈克·沃特曼(Michael S. Waterman)
美国国籍,计算生物学家。1942年6月生于美国。1969年获美国密西根州立大学博士学位。1995年当选为美国艺术与科学学院院士,2001年当选为美国科学院院士,2012年当选为美国工程院院士。 迈克·沃特曼是计算生物学奠基人之一,他致力于将数学、统计、计算机科学应用于分子生物学问题中,开辟了多个重要研究方向。他与Smith发展的Smith-Waterman算法奠定了生物信息学算法的基础,他与Lander发展的生物序列映射数学模型成为人类基因组计划的重要理论基石,他与Pevzner发展的欧拉图组装方法是新一代测序中所有大规模短序列拼装算法的基础,他的工作在数学界和计算机界也有广泛和深远的影响。序列比对是研究核酸和蛋白质序列中的最基本任务,在生物学多个领域有重要应用。他在早期为这一领域奠定了坚实、严格的理论基础。序列数据库搜索的核心是发现两个序列中最相近的片断,Smith-Waterman(S-W)算法实现了二项式复杂度,之后扩展为寻找k个无交叠的比对片断,成为生物序列比对算法的经典和基础,被绝大多数生物信息数据库采用。人类基因组计划的一个关键是对未知基因组进行随机采样后通过读段...

美国国籍,计算生物学家。19426月生于美国。1969年获美国密西根州立大学博士学位。1995年当选为美国艺术与科学学院院士,2001年当选为美国科学院院士,2012年当选为美国工程院院士。 

迈克·沃特曼是计算生物学奠基人之一,他致力于将数学、统计、计算机科学应用于分子生物学问题中,开辟了多个重要研究方向。他与Smith发展的Smith-Waterman算法奠定了生物信息学算法的基础,他与Lander发展的生物序列映射数学模型成为人类基因组计划的重要理论基石,他与Pevzner发展的欧拉图组装方法是新一代测序中所有大规模短序列拼装算法的基础,他的工作在数学界和计算机界也有广泛和深远的影响。序列比对是研究核酸和蛋白质序列中的最基本任务,在生物学多个领域有重要应用。他在早期为这一领域奠定了坚实、严格的理论基础。序列数据库搜索的核心是发现两个序列中最相近的片断,Smith-WatermanS-W)算法实现了二项式复杂度,之后扩展为寻找k个无交叠的比对片断,成为生物序列比对算法的经典和基础,被绝大多数生物信息数据库采用。人类基因组计划的一个关键是对未知基因组进行随机采样后通过读段重叠构造基因组物理图谱。Lander和沃特曼提出了覆盖度分析的数学模型,在人类基因组计划中发挥了重要的作用,成为该计划和其他基因组测序的重要理论基础。现在,这一模型已被扩展到宏基因组等更多领域中。在人类基因组计划中,直到2001年,序列都是通过重叠-布局-共识方式确定。随着新一代测序技术发展,读段数目大大增加使这种方法无法实现。他开拓性地提出了基于欧拉图(也叫De Bruijn图)的技术,完全重新定义了这个问题,这种图搜索的技术路线成为新一代测序中序列拼接组装的基础,多数新一代测序组装软件都采用了这种方法或其变形。

早在1997年,迈克·沃特曼应邀出席在内蒙古的一个学术会议并访问北京大学,他那次访问和学术报告对中国早期计算生物学研究产生了很大的影响。2008年起,他受聘为清华大学讲席教授,领导由7位海外杰出学者组成的教授组在清华开展工作。他对我国其他高校和中科院科研所也做了很多贡献。他与北大钱敏平教授与陈永川院士领导的南开大学组合数学中心有密切的学术联系;他指导过的多位中国博士后和访问学者现已成为中科院的学术骨干。他对中国国际学术交流也作出了巨大贡献。2009年,他担任在北京召开的APBC2009大会程序委员会共同主席并做主题报告,并担任上海IJCBS国际会议名誉主席。在他的建议和帮助下,本领域最有学术影响的RECOMB年会2013年在清华大学召开。

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迈克·沃特曼(Michael S. Waterman)
迈克·沃特曼(Michael S. Waterman)  美国国籍,计算生物学家。1942年6月生于美国。1969年获美国密西根州立大学博士学位。1995年当选为美国艺术与科学学院院士,2001年当选为美国科学院院士,2012年当选为美国工程院院士。 迈克·沃特曼是计算生物学奠基人之一,他致力于将数学、统计、计算机科学应用于分子生物学问题中,开辟了多个重要研究方向。他与Smith发展的Smith-Waterman算法奠定了生物信息学算法的基础,他与Lander发展的生物序列映射数学模型成为人类基因组计划的重要理论基石,他与Pevzner发展的欧拉图组装方法是新一代测序中所有大规模短序列拼装算法的基础,他的工作在数学界和计算机界也有广泛和深远的影响。序列比对是研究核酸和蛋白质序列中的最基本任务,在生物学多个领域有重要应用。他在早期为这一领域奠定了坚实、严格的理论基础。序列数据库搜索的核心是发现两个序列中最相近的片断,Smith-Waterman(S-W)算法实现了二项式复杂度,之后扩展为寻找k个无交叠的比对片断,成为生物序列比对算法的经典和基础,被绝大多数生物信息数据库采用。人类基因组计划的一个关键是对未知基因组进行随机采样后通过读段...
美国国籍,计算生物学家。1942年6月生于美国。1969年获美国密西根州立大学博士学位。1995年当选为美国艺术与科学学院院士,2001年当选为美国科学院院士,2012年当选为美国工程院院士。 迈克·沃特曼是计算生物学奠基人之一,他致力于将数学、统计、计算机科学应用于分子生物学问题中,开辟了多个重要研究方向。他与Smith发展的Smith-Waterman算法奠定了生物信息学算法的基础,...
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美国国籍,计算生物学家。19426月生于美国。1969年获美国密西根州立大学博士学位。1995年当选为美国艺术与科学学院院士,2001年当选为美国科学院院士,2012年当选为美国工程院院士。 

迈克·沃特曼是计算生物学奠基人之一,他致力于将数学、统计、计算机科学应用于分子生物学问题中,开辟了多个重要研究方向。他与Smith发展的Smith-Waterman算法奠定了生物信息学算法的基础,他与Lander发展的生物序列映射数学模型成为人类基因组计划的重要理论基石,他与Pevzner发展的欧拉图组装方法是新一代测序中所有大规模短序列拼装算法的基础,他的工作在数学界和计算机界也有广泛和深远的影响。序列比对是研究核酸和蛋白质序列中的最基本任务,在生物学多个领域有重要应用。他在早期为这一领域奠定了坚实、严格的理论基础。序列数据库搜索的核心是发现两个序列中最相近的片断,Smith-WatermanS-W)算法实现了二项式复杂度,之后扩展为寻找k个无交叠的比对片断,成为生物序列比对算法的经典和基础,被绝大多数生物信息数据库采用。人类基因组计划的一个关键是对未知基因组进行随机采样后通过读段重叠构造基因组物理图谱。Lander和沃特曼提出了覆盖度分析的数学模型,在人类基因组计划中发挥了重要的作用,成为该计划和其他基因组测序的重要理论基础。现在,这一模型已被扩展到宏基因组等更多领域中。在人类基因组计划中,直到2001年,序列都是通过重叠-布局-共识方式确定。随着新一代测序技术发展,读段数目大大增加使这种方法无法实现。他开拓性地提出了基于欧拉图(也叫De Bruijn图)的技术,完全重新定义了这个问题,这种图搜索的技术路线成为新一代测序中序列拼接组装的基础,多数新一代测序组装软件都采用了这种方法或其变形。

早在1997年,迈克·沃特曼应邀出席在内蒙古的一个学术会议并访问北京大学,他那次访问和学术报告对中国早期计算生物学研究产生了很大的影响。2008年起,他受聘为清华大学讲席教授,领导由7位海外杰出学者组成的教授组在清华开展工作。他对我国其他高校和中科院科研所也做了很多贡献。他与北大钱敏平教授与陈永川院士领导的南开大学组合数学中心有密切的学术联系;他指导过的多位中国博士后和访问学者现已成为中科院的学术骨干。他对中国国际学术交流也作出了巨大贡献。2009年,他担任在北京召开的APBC2009大会程序委员会共同主席并做主题报告,并担任上海IJCBS国际会议名誉主席。在他的建议和帮助下,本领域最有学术影响的RECOMB年会2013年在清华大学召开。

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