Daniel Mier Gusfield es un científico informático estadounidense, profesor distinguido de Ciencias de la Computación en la Universidad de California, Davis . Gusfield es conocido por su investigación en optimización combinatoria y biología computacional. [1]
Gusfield recibió su licenciatura en ciencias de la computación en la Universidad de California, Berkeley en 1973, [ cita necesaria ] su Maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) en 1975, [ cita necesaria ] y su Doctorado en Ciencias de la Ingeniería por Berkeley en 1980; [3] su asesor doctoral fue Richard Karp . [2]
Gusfield se unió a la facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad de Yale en 1980 y lo dejó en 1986 para unirse al Departamento de Ciencias de la Computación de UC Davis como profesor asociado. Gusfield fue nombrado profesor de Ciencias de la Computación en 1992 y se desempeñó como presidente del Departamento de Ciencias de la Computación de UC Davis de 2000 a 2004. Gusfield fue nombrado profesor distinguido en 2016, que es el rango más alto en todo el campus de la Universidad de California en Davis. [4]
Los primeros trabajos de Gusfield fueron en optimización combinatoria y su aplicación en el mundo real. Uno de sus primeros resultados importantes fue en el flujo de red, donde presentó una técnica simple para convertir cualquier algoritmo de flujo de red en uno que construya un árbol Gomory-Hu , usando solo cinco líneas adicionales de pseudocódigo. [5] Otra contribución fue en el emparejamiento estable, donde contribuyó a un algoritmo de tiempo polinómico [6] para el problema del matrimonio igualitario estable , propuesto por Donald Knuth . El trabajo de Gusfield sobre el matrimonio estable dio como resultado el libro, en coautoría con Robert Irving, The Stable Marriage Problem: Structure and Algorithms . [7]
A partir de 1984, Gusfield se diversificó en la biología computacional, lo que convirtió a Gusfield en uno de los primeros científicos informáticos en trabajar en este campo. Su primer resultado en biología computacional fue escrito en el Informe técnico de Yale The Steiner-Tree Problem in Phylogeny , que nunca se publicó en una revista. Su primer artículo publicado en biología computacional, "Algoritmos eficientes para inferir la historia evolutiva", se publicó inicialmente como un informe técnico en 1988, [8] y posteriormente se publicó en la revista Networks ; [9] este artículo es ahora el más citado de los artículos de Gusfield. El artículo de Gusfield de 1993 sobre alineación de secuencias múltiples [10] es la primera publicación indexada en PubMed bajo "biología computacional".
El impacto de Gusfield en los primeros días de la investigación en informática en biología computacional algorítmica es sustancial. Fue miembro del Panel del Programa de Investigación del Genoma Humano del Departamento de Energía de los Estados Unidos en 1991 y miembro del comité directivo del año especial del centro Rutgers-Princeton DIMACS sobre Apoyo Matemático a la Biología Molecular de 1994 a 1995. En 1995, coorganizó la Conferencia Dagstuhl sobre Bioinformática Molecular. Ha sido miembro del consejo editorial del Journal of Computational Biology desde su creación en 1996. En la Universidad de California en Davis, formó parte de un grupo de tres personas que propuso el desarrollo del Centro de Genómica de la UC Davis, y Se desempeñó como miembro del Comité Directivo del Centro de Genómica (1999-2003) y ayudó a construir una comunidad interdisciplinaria de biólogos e informáticos que trabajan juntos en problemas de genómica. Finalmente, en 2004, Gusfield ayudó a proponer IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (TCBB), una de las pocas revistas orientadas específicamente a investigadores en ciencias de la computación y matemáticas que trabajan en biología computacional. Se desempeñó como editor en jefe fundador hasta 2009, [11] y luego como presidente del Comité Directivo de TCBB. Más recientemente, fue científico visitante invitado en el Instituto Simons de Teoría de la Computación de UC Berkeley durante dos de sus programas semestrales (primero sobre Evolución y luego sobre Desafíos algorítmicos en genómica). Además, Gusfield ha sido asesor de doctorado o mentor postdoctoral de muchos científicos informáticos de renombre que trabajan en biología computacional, incluido el Prof. Oliver Eulenstein (Universidad Estatal de Iowa), [ cita necesaria ] Dr. Paul Horton (Tokio), [ cita necesaria ] Prof. Ming-Yang Kao (Universidad Northwestern), [ cita necesaria ] Prof. John Kececioglu (Arizona), [ cita necesaria ] Prof. Yun S. Song (UC Berkeley y Univ. de Pensilvania), [ cita necesaria ] Prof. R Ravi (CMU), Prof. Jens Stoye (Bielefeld), Prof. Lusheng Wang (Universidad de la ciudad de Hong Kong) [ cita requerida ] y Prof. Yufeng Wu (U. Connecticut). [ cita necesaria ]
Gusfield ha hecho contribuciones significativas a la comparación y análisis de secuencias moleculares, [12] inferencia de árboles filogenéticos y redes filogenéticas, [13] haplotipado en secuencias de ADN, [14] [15] [16] el problema de filogenia perfecta de múltiples estados utilizando la teoría de grafos cordales , [17] y algoritmos rápidos para el plegamiento del ARN. [18] Desde 2014 se ha centrado en la aplicación y desarrollo de la programación lineal entera en biología computacional.
Gusfield es más conocido por su libro Algoritmos sobre cadenas, árboles y secuencias: informática y biología computacional , [19] que proporciona una presentación completa de los fundamentos algorítmicos del análisis de secuencias moleculares para científicos informáticos y ha sido citado más de 8000 veces. . [1] Este libro ha ayudado a definir y desarrollar la intersección de la informática y la biología computacional. Su segundo libro sobre biología computacional trata sobre redes filogenéticas, [20] que son modelos de evolución teóricos de grafos que van más allá del modelo de árbol clásico, para abordar procesos biológicos como la hibridación, la recombinación y la transferencia horizontal de genes .
Su tercer libro sobre biología computacional se publicó en 2019. Programación lineal entera en biología computacional y de sistemas: un texto y curso de nivel básico (Cambridge University Press, 2019. ISBN 9781108421768 ) explica por qué y cómo la programación lineal entera es una técnica valiosa para abordar y resolución de problemas computacionales en biología. Va acompañado de más de cincuenta programas informáticos que generan las desigualdades necesarias para la mayoría de los temas tratados en el libro. Posteriormente, Gusfield y los estudiantes exploraron el uso de solucionadores de satisfacción para resolver eficientemente problemas biológicos donde la programación entera no era efectiva.
Su quinto libro [ se necesita aclaración ] será publicado por Cambridge Press en enero de 2024. Se titula Proven Impossible: Elementary Proofs of Profound Impossibility from Arrow, Bell, Chaitin, Gôdel, Turing and more . Presenta pruebas completas y rigurosas de teoremas profundos que establecen la imposibilidad en una variedad de áreas temáticas (en física, economía, ciencia de datos, informática, matemáticas, lógica) utilizando únicamente aritmética y lógica simple. Las demostraciones presentadas se basan en las demostraciones más simples y claras encontradas en la literatura, de teoremas que originalmente se consideraban muy difíciles y sólo para especialistas. La premisa del libro es que las demostraciones más modernas de estos teoremas son mucho más simples y fáciles, y cuando se presentan para no especialistas, pueden ser entendidas por cualquier persona con no más que una educación secundaria y con la disciplina necesaria para seguir una lógica lógica rigurosa. argumento (bolígrafo en mano). [ cita necesaria ]
Gusfield fue nombrado miembro del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) en 2015 [21] por sus contribuciones a la optimización combinatoria y la biología computacional . En 2016, Gusfield fue elegido miembro de la Sociedad Internacional de Biología Computacional (ISCB) [22] por "sus notables contribuciones a la biología computacional, en particular su trabajo algorítmico en la construcción de árboles evolutivos, análisis de secuencias moleculares, problemas de optimización en genética de poblaciones, ARN plegamiento y programación entera en biología". En 2016, Gusfield fue nombrado profesor distinguido de la Universidad de California en Davis, que es el rango más alto en todo el campus. Fue elegido miembro de ACM en 2017. [23]
