迈克·沃特曼（Michael S. Waterman），1942年6月出生于美国，计算生物学家，中国科学院外籍院士，美国艺术与科学学院院士，美国国家科学院院士，法国科学院外籍院士，美国国家工程院院士，美国国家发明家学院院士，美国南加州大学名誉教授。

1942年6月，迈克·沃特曼（Michael S. Waterman）出生于美国。

1969年，获得美国密西根州立大学博士学位。

1979年—1980年，任夏威夷大学访问学者。

1982年，任加州大学旧金山分校访问学者。

1988年，任西奈山医学院访问学者。

1995年，当选为美国艺术与科学学院院士。

1998年，任南加州大学教授。

2000年，任查尔姆斯理工大学访问学者。

2001年，当选为美国国家科学院院士。

2005年，当选为法国科学院外籍院士。

2008年，任清华大学讲席教授。

2012年，当选为美国国家工程院院士。

2013年，当选为中国科学院外籍院士。

2018年，当选为美国国家发明家学院院士。

2020年，任南加州大学名誉教授。

迈克·沃特曼（Michael S. Waterman）与Smith发展的Smith-Waterman算法奠定了生物信息学算法的基础，他与Lander发展的生物序列映射数学模型成为人类基因组计划的重要理论基石，他与Pevzner发展的欧拉图组装方法是新一代测序中所有大规模短序列拼装算法的基础。序列比对是研究核酸和蛋白质序列中的最基本任务，在生物学多个领域有重要应用。他在早期为这一领域奠定了理论基础。序列数据库搜索的核心是发现两个序列中最相近的片断，Smith-Waterman（S-W）算法实现了二项式复杂度，之后扩展为寻找k个无交叠的比对片断，成为生物序列比对算法的经典和基础，被绝大多数生物信息数据库采用。Lander和沃特曼提出了覆盖度分析的数学模型，在人类基因组计划中发挥了作用，成为该计划和其他基因组测序的理论基础。他开拓性地提出了基于欧拉图（也叫De Bruijn图）的技术，重新定义了这个问题，这种图搜索的技术路线成为新一代测序中序列拼接组装的基础，多数新一代测序组装软件都采用了这种方法或其变形。

2008年，迈克·沃特曼在清华大学开设并讲授《计算分子生物学中的统计方法》等课程。

“迈克·沃特曼对生物序列分析作出了有播种性影响的贡献。”（丹·大卫奖委员会主席约瑟夫·克拉夫特评）

“迈克·沃特曼是国际计算生物学领域的重要领军人物，在生物信息领域有许多开创性的贡献，他是‘生物信息学之父’。”（清华大学评）

“迈克·沃特曼是计算生物学奠基人之一，他对中国其他高校和中国科学院科研所做出了很多贡献，对中国国际学术交流作出了巨大贡献。”（中国科学院评）