【摘 要】
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自本世纪以来,随着基因测序技术的快速发展,对个人进行基因测序的成本大幅度下降,从而导致基因测序的数据量飞速增长,使得当前对基因数据进行分析的速度已经无法和基因数据产
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自本世纪以来,随着基因测序技术的快速发展,对个人进行基因测序的成本大幅度下降,从而导致基因测序的数据量飞速增长,使得当前对基因数据进行分析的速度已经无法和基因数据产出的速度相匹配,出现了失配现象,因此本文对基因测序中常用的Smith Waterman算法进行改进及对硬件加速进行研究。本文从该算法的研究背景和研究意义着手,概述了基因测序的基本原理。通过对Smith Waterman算法进行深入剖析,对其进行优化改进:首先根据该算法初始化矩阵的特性,从算法的原理上对其进行改进,减少了二维动态矩阵的打分步骤,从而降低了算法的复杂度;其次利用该算法的二维动态矩阵的反对角线上的元素之间没有依赖关系的特征,并结合脉动阵列的思想,使该算法可在硬件上实现并行化;然后通过矩阵的分块和删减策略对硬件系统进行优化以及缩减硬件系统的计算量,从而实现该算法的并行化改进;最后设计了符合并行化要求的FPGA测序平台。通过对改进前后的Smith Waterman算法进行仿真,结果证明经过本文改进后的算法对同等规模的基因序列的测序时间明显变短,提升了运算效率,因此本论文的算法改进方案可行。
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