Smith-Waterman算法硬件加速的研究與實現(xiàn).pdf

1、21世紀以來，計算機科學推動傳統(tǒng)學科向前發(fā)展并不斷形成新的學科，其中生物信息學就是一典型的學科，它對生物信息進行收集、處理、分析和解釋，隨著生命科學和信息技術的迅猛發(fā)展，尤其是信息技術中半導體技術的飛速發(fā)展，大大提高了傳統(tǒng)生物學對生物數(shù)據(jù)的收集、分析、處理速度。分析序列的相似性是生物信息學當中最基本的問題，而分析序列相似性的最基本的方法是序列比對，序列比對是為確定兩個或多個序列之間的相似性乃至于同源性，而將它們按照一定的算法排列得到結果

2、的一個過程。比如有雙序列比對、多序列比對，上述兩種比對內部又分為全局比對和局部比對，涉及的處理算法有針對全局比對的 Needleman-Wunsch算法和針對局部比對的 Smith-Waterman算法、BLAST算法等，而涉及的工具軟件主要有BWA，Bowtie，SOAP等。因為下一代測序技術的長足進步，大大降低了這十幾年以來人類全基因組的測序成本，較低的測序成本導致測序數(shù)據(jù)的大量快速積累，而現(xiàn)有的計算資源以及計算速度已經(jīng)跟不上測序數(shù)

3、據(jù)的積累速度，因此數(shù)據(jù)生成與數(shù)據(jù)處理發(fā)生了矛盾，兩者產生了速度失配的問題。
　　本研究立主要討論了Smith-Waterman算法在硬件平臺的實現(xiàn)和加速處理。首先對BWA-MEM軟件進行解構，提取Smith-Waterman算法在BWA-MEM軟件出現(xiàn)的位置，對算法如何被軟件使用進行挖掘分析；同時探討硬件加速平臺的比較與選擇；根據(jù)選擇出的硬件平臺的特點，進行硬件加速實現(xiàn)的具體策略研究，最終目標是將Smith-Waterman算法在