介绍国外几位生物信息学家(1)~~Richard Karp

　　Richard Karp, 1935年生于美国Boston，是University of California, Berkeley的教授。主管计算机科学的职务，并兼职数学、生物工程和运筹学。他曾进入Boston拉丁学校和Harvord大学学习，1959年得到了应用数学专业的博士。从1959到1968年他是在坐落在Yorktown，Hight, NY的IBM研究中心数学科学部的成员。从1968年开始成为University of California, Berkeley的教师(除了1995-1999时期，他是University of Washington的教授)，从1988年开始，他也是国际计算机科学研究所，一个非盈利公司的成员。

　　Karp说： “从我进入大学开始，就非常着迷于组合数学算法。这些类似猜谜的问题涉及在有限但海量的可能性集合中寻找模式或结构来满足一定的限制或者用最小的代价。例如，在生物信息中，包含序列联配，多序列比对，系统发生树构建，基因组重组分析和基因调控模型。对一些组合问题，有精致和有效率的算法来象钟表工作一样进行，就可以得到所需要的结果。可是大多问题是不易处理的，不是需要非常长的计算时间，就是需要折中到一个不是最优化的解。”

　　1972年，Karp发展了一种途径来显示许多看上去很难的组合问题要么都是，要么都不是有效率可解的意义上是等价的(一个问题称为有效率可解，定义为存在一个多项式时间的算法来解决的问题)。这些问题称之为NP-完全性问题。经过多年研究，成千个例子已经被加入到他提出的21个NP-完全问题的列表。但是尽管他用了彻底的努力，没有一个这样的问题显示出能有效率可解。许多计算机学家(包括Karp)相信他们无一有效率可解。

　　Karp开始生物信息学研究是1991年前后，他是被简短的计算方法可能揭示生命机体内部工作的秘密所吸引来的。他说：

　　“我希望我在研究组合算法中的经验可以对破解这些秘密有所帮助。我确实能够在这个新领域利用我的技巧，但只有在能够理解要解决的生物问题时才行，需要远比聪明的算法要重要。它涉及到在生物学和计算机科学家之间的一种有创造力的伙伴关系，这才能够得到一个适当的数学模型，认识和运用多方面的数据源，以及恰当的统计方法(这种统计方法可以来显示我们发现的生物图谱和规律不是随机出现的)。我最近的工作是关于分析基因转录调控，发现保守的调控路径和分析人类的遗传多样性。

　　自1991年以来，生物学有了惊人地进步，大多数著名的物种的基因组已经被测序。我相信我们正处在理解(可能甚至是改编)那些控制细胞过程的基因调控网络和代谢网络。通过比较许多相关生物的基因组，我们希望理解这些网络是怎样进化的。事实上，我们正尽力寻找复杂疾病的遗传基础，以便我们发展更有效的治疗方式。”