Нэи, Масатоси

Масатоси Нэи (яп. 根井 正利 Нэи Масатоси, в русскоязычных источниках часто Масатоши Ней; 2 января 193119 мая 2023) — американский биолог, профессор Университета штата Пенсильвания и директор Института молекулярной эволюционной генетики (англ. Institute of Molecular Evolutionary Genetics). Основные работы Нэи посвящены теоретическим основам популяционной генетики и молекулярной филогенетики.

Общие сведения
Масатоси Нэи
根井 正利
Дата рождения 2 января 1931(1931-01-02)
Место рождения префектура Миядзаки
Дата смерти 19 мая 2023(2023-05-19) (92 года)
Страна Флаг США
Научная сфера эволюционная биология, молекулярная филогенетика
Место работы Университет штата Пенсильвания
Образование
Награды и премии Медаль Томаса Ханта Моргана (2006)
Международная премия по биологии (2002)
Сайт igem.temple.edu/labs/nei

Биография

Масатоси Нэи родился 2 января 1931 года на острове Кюсю в префектуре Миядзаки. В 1953 году получил степень бакалавра в университете Миядзаки, а два года спустя в 1953 году степень магистра в Киотском университете, там же в 1959 году Нэи получил степень доктора философии. Затем проходил стажировку после получения степени в Университете Северной Каролины и Калифорнийском Университете в Беркли. C 1969 по 1972 год Масатоси Нэи работал сначала адъюнкт-профессором, а затем полным профессором биологии Брауновского Университета. Начиная с 1972 года он становится профессором популяционной генетики Центра демографии и популяционной генетики Техасского университета в Остине, где работает до 1990 года после чего становится профессором Университета штата Пенсильвания и директором Института молекулярной эволюционной генетики при этом университете.

В 1983 году Нэи основал научный журнал «Molecular Biology and Evolution», а в 1993 вместе с Уолтером Фитчем Общество молекулярной биологии и эволюции.

Скончался 19 мая 2023 года на 93-м году жизни[1].

Научные работы

Теоретические работы

Одним из самых заметных научных достижений Нэи стали разработанная им новая оценка генетической дистанции (названная генетической дистанцией Нэи) между популяциями и её использование для изучения эволюционных взаимоотношений популяций и близкородственных видов[2]. Позже он разработал другую оценки генетического расстояния, названную DA и подходящую для определения топологии филогенетического дерева[3].

Молекулярная филогенетика

В 1980-х годах Нэи со своими сотрудниками приступил к разработке и изучению методов построения филогенетических деревьев, основываясь на данных по генетическим дистанциям. В 1985 году они разработали статистический метод для проверки филогенетических деревьев, базирующийся на оценке длины внутренних ветвей. Кроме того они разработали два метода для построения филогенетических деревьев — neighbor-joining и minimum evolution[4][5], которые достаточно широко применяются до сих пор. Нэи вместе с Судхиром Кумаром и Коитиро Тамурой разработал Molecular Evolutionary Genetics Analysis (MEGA), одну из самых используемых компьютерных программ для филогенетического анализа[6][7].

Награды и признание

Библиография

На русском языке издавались

  • М. Ней, С. Кумар. Молекулярная эволюция и филогенетика. — Киев: КВЩ, 2004. — ISBN 966-7192-53-9.

Источники

Примечания

  1. Masatoshi Nei, Kyoto prize-winning evolutionary geneticist, dies at 92. Temple University. Дата обращения: 19 мая 2023.
  2. Nei, M. (1972) Genetic distance between populations. Am. Nat. 106:283-292
  3. Nei, M., F. Tajima, & Y. Tateno (1983) Accuracy of estimated phylogenetic trees from molecular data. II. Gene frequency data. J. Mol. Evol. 19:153-170.
  4. Saitou, N. and M. Nei (1987) The neighbor-joining method: a new method for reconstructing phylogenetic trees. Mol. Biol. Evol. 4:406-425.
  5. Rzhetsky, A. and M. Nei (1992) A simple method for estimating and testing minimum-evolution trees. Mol. Biol. Evol. 9:945-967
  6. Kumar, S., K. Tamura, and M. Nei (1993) MEGA: Molecular Evolutionary Genetics Analysis. Ver. 1.02, The Pennsylvania State University, University Park, PA.
  7. MEGA. Дата обращения: 16 апреля 2012. Архивировано 27 ноября 2016 года.

Дополнительно по теме