1. 研究目的与意义
smith-waterman(sw)算法通过局部序列比对确定两个序列相似的核苷酸或蛋白质序列。
远亲生物序列的低相似性区域难以获得正确匹配是局部比对的成因之一。
因为当对这些地方做一些比较时，进化过程中的突变增加了太多的干扰。
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2. 国内外研究现状分析
cary证明了sw算法基于fpga可重构平台的加速是基于微处理器的解决方案的28倍。
基于fpga的sw算法表明fpga(virtex-4)的加速超过了2.2ghz的opteron处理器100倍。
timelogic decypher 和codequest系统也使用pcie接口的fpga芯片加速sw算法。
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3. 研究的基本内容与计划
研究内容：使用eclipse通过java语言编写代码，实现两条生物序列的smith-waterman算法局部比对。
对比acacacta和agcacaca两条序列，得到a-cacacta和agcacac-a。
研究计划：第1周：通过各类文献，了解smith-waterman算法。
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4. 研究创新点
使用Java语言编程，通过Jsp页面，将比对数据数据交由服务器处理。
深入考虑有关算法的马赛克问题及解决方案。
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