坦迪·沃诺

进化树的数学重建依然是坦迪·沃诺（Tandy Warnow）研究工作的核心，她的计算方法转变了对生物物种和历史语言学的研究方式。自20世纪90年代初开启学术生涯以来，她应用先进的算法，针对包含数千个物种和多种语系的庞大数据集，对复杂的演化模式进行了映射。

学术基础与研究

沃诺出生于1955年，在加州大学伯克利分校完成了数学本科和研究生学业，分别于1984年获得学士学位，1991年获得博士学位。她的博士论文委员会成员包括理查德·卡普（Richard Karp）、曼努埃尔·布鲁姆（Manuel Blum）、丹·加斯菲尔德（Dan Gusfield）、大卫·盖尔（David Gale）以及她的导师尤金·劳勒（Eugene Lawler）。在南加州大学和桑迪亚国家实验室完成博士后研究后，她进入宾夕法尼亚大学和德克萨斯大学奥斯汀分校担任教职。2014年，她加入伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，担任格雷格杰工程特聘教授（Grainger Distinguished Chair in Engineering），并兼任西贝尔计算与数据科学学院副院长。

计算语言学与进化网络

1995年，她与唐纳德·林格（Donald Ringe）和安·泰勒（Ann Taylor）开展合作研究，利用完美系统发生计算提出了一项关于印欧语系早期细分的理论。他们的工作支持了印欧-赫梯语系假说，认定安纳托利亚语支是分化最早的群体。该团队还审查了希腊-亚美尼亚假说，并为日耳曼语族的演化建立了一个框架。沃诺后来扩展了这些模型以解释语言借用现象，将历史关系表现为网络而非线性树状结构。2024年，她为词汇多态性建模的研究做出了贡献，旨在优化对印欧语系世系的估计。

生物序列比对的扩展

沃诺的生物学研究致力于解决大规模数据集高效计算的需求。2009年，她发布了SATé软件，用于共同估计多序列比对和进化树。她随后开发的PASTA方法提高了在多达一百万条序列对比中的准确性能力。她还开发了ASTRAL方法，以在构建受不完全谱系分选影响的物种树时保持统计一致性。在微生物组分析领域，她的TIPP系列方法（包括TIPP3和TIPP-SD）采用机器学习来增强丰度分析和物种检测能力。

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专业荣誉

沃诺在职业生涯中获得了多项重大奖项，包括1996年的帕卡德科学与工程奖学金以及2010年的古根海姆奖学金。2015年，由于她在算法和分子系统发生学方面的贡献，她被计算机协会（ACM）授予ACM会士称号。她于2017年成为国际计算生物学会（ISCB）会士，并于2024年获得ISCB高级科学家奖。此外，她还于2025年当选为ISCB财务主管，并于2026年成为美国艺术与科学院院士。