應用于基因測序的Smith-Waterman算法的研究及FPGA實現(xiàn)
發(fā)布時間：2022-01-15 18:11
基因測序是生物信息學領域中重要的基礎性問題,主要是獲取基因序列中的信息,進行基因測序的根本方法是基因序列比對。目前,基因序列比對在臨床醫(yī)學上有著十分重要的作用,分析人類基因信息,可為醫(yī)生在診斷,治療病人時,提供極大的參考,也可以為人們預防疾病提供幫助。隨著新一代測序儀器與測序技術的快速發(fā)展,基因測序的成本大大降低,基因數(shù)據(jù)庫中的堿基數(shù)量大幅度增加。進行基因序列比對需要分析的堿基數(shù)量出現(xiàn)了極大的增長,而現(xiàn)有的計算資源與序列比對算法的計算速度,已經難以匹配目前基因測序數(shù)據(jù)數(shù)量的增長速度,導致出現(xiàn)速度失配問題。針對這一問題,本文提出了一種基于CPU-FPGA的Smith-Waterman算法的硬件加速方案。本設計對Smith-Waterman算法的計算原理進行分析,根據(jù)該算法在堿基序列計算得分的過程中,反對角線上的數(shù)據(jù)互不依賴的特征,結合動態(tài)規(guī)劃思想,在序列打分部分提出了并行循環(huán)計算方案。在回溯部分,使用兩個BRAM陣列,使保存回溯路徑和回溯可同時進行。本文基于CPU+FPGA的異構平臺,采用Open CL標準,實現(xiàn)該算法的硬件加速,解決了序列比對的速度失配問題。在實現(xiàn)整個系統(tǒng)的過程中,通過...
【文章來源】：深圳大學廣東省
【文章頁數(shù)】：67 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
異構平臺系統(tǒng)設計圖
型或算法，在兩個或多個序列之間找出最優(yōu)匹配的堿基序列，比對的結果反映了已知序列和目的序列之間相似性的程度以及它們的生物學特征。序列比對是生物信息計算中的核心，也是生物學中最基本、最重要的一個方法。按照同時參與比對的序列條數(shù)，分為多序列比對和雙序列比對；從進行比對的序列范圍考慮，分為全局序列比對和局部序列比對[26]。一般研究的序列比對多為雙序列比對，雙序列比對的研究是多序列比對的基矗參與序列比對的兩條序列分別參考序列與目的序列。在全局范圍內將兩條序列進行比對打分的方法稱為全局序列比對，如圖2-1，適用于非常相似且長度也大致相等的序列；局部比對序列是一種匹配子序列的序列比對方法，如圖2-2，適用于某些片段相似的序列。圖2-1全局序列比對示意圖圖2-2局部序列比對示意圖假設進行序列比對的參考序列是S=s1s2s3...si,目的序列是T=t1t2t3...tj,其中i,j分別表示參考序列與目的序列的長度。當參考序列S與目的序列T進行比對，將會出現(xiàn)以下三種情況，分別是：1）插入：目的序列T與參考序列S相比插入了新的序列，參考序列S出現(xiàn)空位。2）刪除：目的序列T與參考序列S相比刪除了舊的序列，目的序列T出現(xiàn)空位。
嗨菩緣某潭紉約八??的生物學特征。序列比對是生物信息計算中的核心，也是生物學中最基本、最重要的一個方法。按照同時參與比對的序列條數(shù)，分為多序列比對和雙序列比對；從進行比對的序列范圍考慮，分為全局序列比對和局部序列比對[26]。一般研究的序列比對多為雙序列比對，雙序列比對的研究是多序列比對的基矗參與序列比對的兩條序列分別參考序列與目的序列。在全局范圍內將兩條序列進行比對打分的方法稱為全局序列比對，如圖2-1，適用于非常相似且長度也大致相等的序列；局部比對序列是一種匹配子序列的序列比對方法，如圖2-2，適用于某些片段相似的序列。圖2-1全局序列比對示意圖圖2-2局部序列比對示意圖假設進行序列比對的參考序列是S=s1s2s3...si,目的序列是T=t1t2t3...tj,其中i,j分別表示參考序列與目的序列的長度。當參考序列S與目的序列T進行比對，將會出現(xiàn)以下三種情況，分別是：1）插入：目的序列T與參考序列S相比插入了新的序列，參考序列S出現(xiàn)空位。2）刪除：目的序列T與參考序列S相比刪除了舊的序列，目的序列T出現(xiàn)空位。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]雙序列比對算法的研究與改進[J]. 李丹. 電子技術與軟件工程. 2017(18)
[2]基因測序、基因治療與精準醫(yī)療[J]. 祁鳴,蔡澤泓. 科學24小時. 2016(11)
[3]基于多核流處理器的BLAST并行化算法研究[J]. 裴頌文,王心怡,韋剛,吳百鋒. 系統(tǒng)仿真學報. 2011(10)
[4]基于SSE2的Smith-Waterman算法并行優(yōu)化[J]. 王艷. 赤峰學院學報(科學教育版). 2011(07)
[5]基于HPM模型的Smith-Waterman算法并行優(yōu)化[J]. 李玉崗,劉志勇. 計算機工程. 2007(01)
[6]生物信息學概述[J]. 尚彤,張丹,盧銘. 北京大學學報(醫(yī)學版). 2001(01)
碩士論文
[1]基于SOPC的Smith-Waterman算法硬件加速器的設計與實現(xiàn)[D]. 王剛.電子科技大學 2019
[2]雙序列比對Needleman-Wunsch算法研究[D]. 姜鮮桃.內蒙古農業(yè)大學 2017
[3]Smith-Waterman算法硬件加速的研究與實現(xiàn)[D]. 陳觀君.電子科技大學 2017
[4]基于GPU的BLAST程序的并行計算的研究[D]. 胡婭.浙江理工大學 2011
本文編號：3591087
【文章來源】：深圳大學廣東省
【文章頁數(shù)】：67 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
異構平臺系統(tǒng)設計圖
型或算法，在兩個或多個序列之間找出最優(yōu)匹配的堿基序列，比對的結果反映了已知序列和目的序列之間相似性的程度以及它們的生物學特征。序列比對是生物信息計算中的核心，也是生物學中最基本、最重要的一個方法。按照同時參與比對的序列條數(shù)，分為多序列比對和雙序列比對；從進行比對的序列范圍考慮，分為全局序列比對和局部序列比對[26]。一般研究的序列比對多為雙序列比對，雙序列比對的研究是多序列比對的基矗參與序列比對的兩條序列分別參考序列與目的序列。在全局范圍內將兩條序列進行比對打分的方法稱為全局序列比對，如圖2-1，適用于非常相似且長度也大致相等的序列；局部比對序列是一種匹配子序列的序列比對方法，如圖2-2，適用于某些片段相似的序列。圖2-1全局序列比對示意圖圖2-2局部序列比對示意圖假設進行序列比對的參考序列是S=s1s2s3...si,目的序列是T=t1t2t3...tj,其中i,j分別表示參考序列與目的序列的長度。當參考序列S與目的序列T進行比對，將會出現(xiàn)以下三種情況，分別是：1）插入：目的序列T與參考序列S相比插入了新的序列，參考序列S出現(xiàn)空位。2）刪除：目的序列T與參考序列S相比刪除了舊的序列，目的序列T出現(xiàn)空位。
嗨菩緣某潭紉約八??的生物學特征。序列比對是生物信息計算中的核心，也是生物學中最基本、最重要的一個方法。按照同時參與比對的序列條數(shù)，分為多序列比對和雙序列比對；從進行比對的序列范圍考慮，分為全局序列比對和局部序列比對[26]。一般研究的序列比對多為雙序列比對，雙序列比對的研究是多序列比對的基矗參與序列比對的兩條序列分別參考序列與目的序列。在全局范圍內將兩條序列進行比對打分的方法稱為全局序列比對，如圖2-1，適用于非常相似且長度也大致相等的序列；局部比對序列是一種匹配子序列的序列比對方法，如圖2-2，適用于某些片段相似的序列。圖2-1全局序列比對示意圖圖2-2局部序列比對示意圖假設進行序列比對的參考序列是S=s1s2s3...si,目的序列是T=t1t2t3...tj,其中i,j分別表示參考序列與目的序列的長度。當參考序列S與目的序列T進行比對，將會出現(xiàn)以下三種情況，分別是：1）插入：目的序列T與參考序列S相比插入了新的序列，參考序列S出現(xiàn)空位。2）刪除：目的序列T與參考序列S相比刪除了舊的序列，目的序列T出現(xiàn)空位。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]雙序列比對算法的研究與改進[J]. 李丹. 電子技術與軟件工程. 2017(18)
[2]基因測序、基因治療與精準醫(yī)療[J]. 祁鳴,蔡澤泓. 科學24小時. 2016(11)
[3]基于多核流處理器的BLAST并行化算法研究[J]. 裴頌文,王心怡,韋剛,吳百鋒. 系統(tǒng)仿真學報. 2011(10)
[4]基于SSE2的Smith-Waterman算法并行優(yōu)化[J]. 王艷. 赤峰學院學報(科學教育版). 2011(07)
[5]基于HPM模型的Smith-Waterman算法并行優(yōu)化[J]. 李玉崗,劉志勇. 計算機工程. 2007(01)
[6]生物信息學概述[J]. 尚彤,張丹,盧銘. 北京大學學報(醫(yī)學版). 2001(01)
碩士論文
[1]基于SOPC的Smith-Waterman算法硬件加速器的設計與實現(xiàn)[D]. 王剛.電子科技大學 2019
[2]雙序列比對Needleman-Wunsch算法研究[D]. 姜鮮桃.內蒙古農業(yè)大學 2017
[3]Smith-Waterman算法硬件加速的研究與實現(xiàn)[D]. 陳觀君.電子科技大學 2017
[4]基于GPU的BLAST程序的并行計算的研究[D]. 胡婭.浙江理工大學 2011
本文編號：3591087
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