史密斯-沃特曼算法和坦普尔·史密斯

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史密斯-沃特曼算法和坦普尔·史密斯之间的区别

史密斯-沃特曼算法 vs. 坦普尔·史密斯

史密斯-沃特曼算法（Smith-Waterman algorithm）是一种进行局部序列比对（相对于全局比对）的算法，用于找出两个核苷酸序列或蛋白质序列之间的相似区域。该算法的目的不是进行全序列的比对，而是找出两个序列中具有高相似度的片段。 该算法由坦普尔·史密斯（Temple F. Smith）和迈克尔·沃特曼（Michael S. Waterman）于1981年提出。史密斯-沃特曼算法是尼德曼-翁施算法的一个变体，二者都是动态规划算法。这一算法的优势在于可以在给定的打分方法下找出两个序列的最优的局部比对（打分方法使用了置换矩阵和空位罚分）。该算法和尼德曼-翁施算法的主要区别在于该算法不存在负分（负分被替换为零），因此局部比对成为可能。回溯从分数最高的矩阵元素开始，直到遇到分数为零的元素停止。分数最高的局部比对结果在此过程中产生。在实际运用中，人们通常使用该算法的优化版本。. 坦普尔·史密斯，美国生物医学工程教授，与迈克尔·沃特曼在1981年一起开发了史密斯-沃特曼算法。他在波士顿大学的生物分子工程技术研究中心担任主任20多年，现在是那里的名誉教授。史密斯于1963年在普渡大学物理系获学士学位，1969年获科罗拉多大学获物理学博士学位，1969年至1971年在科罗拉多大学医学院做博士后研究。他的研究集中在应用各种计算机科学和数学方法的发现核酸和氨基酸序列的句法和语义模式。近年来蛋白家族分子进化是其关注的重点。.

迈克尔·沃特曼

迈克尔·斯宾塞·沃特曼（Michael Spencer Waterman，），美国生物信息学家，南加州大学数学与计算机科学学院联合主任。此前，他曾在洛斯阿拉莫斯国家实验室和爱达荷州州立大学的任职。他在俄勒冈州班顿附近长大，并在俄勒冈州立大学获得数学学士学位，1969年从密歇根州立大学获统计和概率博士学位。 沃特曼是计算生物学领域的创始人之一。他专注于应用数学、统计学和计算机科学技术在分子生物学问题上的应用。他的工作提供了一些在该领域的最广泛使用的工具，特别是史密斯-沃特曼算法（与坦普尔·史密斯共同研发）是许多序列比较方案的基础。1988年，沃特曼和埃里克兰德的发表具有里程碑意义的论文，描述了一项用数学模型进行印迹法作图的工作。这为许多后来的DNA作图和测序项目，特别是人类基因组计划奠定了理论基础。.

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