基于FPGA的基因序列比对与组装算法计算加速研究开题报告

全文总字数：5710字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1系统研究目的及意义

1990年，人类为了更深入地了解和认识自身，制定了人类基因组计划(humangenome project)。其宗旨在于测定组成人类染色体中所包含的30亿个碱基对组成的核苷酸序列，从而绘制人类基因组图谱，并且识别其载有的基因及其序列，达到破译人类遗传信息的最终目的^[1]。随着人类基因组计划的启动和实施，以及生命科学技术的不断进步，新的蛋白质序列和dna序列被不断测序出来，蛋白质和dna序列数据库的规模呈指数增长，仅仅依靠传统的实验手段已经很难完成对这些生物大分子生物学意义的研究。为了能研究和分析这些海量的生物数据，一门综合数学、计算机科学和分子生物学的新型学科应运而生。生物信息学(bioinformatics) 作为一门交叉学科,充分运用各学科的理论和研究方法，将生物学问题通过建模转化成数学问题，再通过计算机完成海量的计算，从而为研究和分析海量生物大分子数据提供可能^[2]。这些生物数据具有丰富的内涵，其背后隐藏着许多未知的生物学知识^[1]。人类基因组测序工程的完成是生物信息学乃至整个生命科学研究史上的里程碑，之前的研究主要集中在如何获取(测定)序列，随着基因组计划的完成，遗传信息的数据量急剧增加，生物信息学的研究全面进入信息提取和数据分析阶段^[3]。

1.2国内外研究现状

2. 研究的基本内容与方案

2.1系统设计整体内容及目标

本文的研究内容主要通过搭建cpu fpga异构计算平台，在保证结果准确率的情况下，加速基因比对与组装算法。通过对基因比对与组装算法进行特征分析，研究并行计算方案，设计更适合加速的硬件结构。以大容量fpga芯片和sdram存储器为基础设计硬件算法加速器，与通用微处理器结合构建异构体系结构的序列比对与组装系统。

系统的设计部分主要分为两部分，其一是软件系统设计，其中主要负责系统调度的c语言程序设计;其二是基于verilog硬件描述语言的硬件系统设计，在fpga上实现smith-waterman算法的加速。最后测试该系统的运行结果，与软件实现进行比较，分析其性能与功耗。

3. 研究计划与安排

（1） 2020/1/22—2020/2/28：阅读相关文献，确定选题，完成开题报告；

（2） 2020/3/1—2020/3/15：继续阅读文献，学习基因比对与组装的理论知识，研究相关算法特征，提出并验证硬件设计方案；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]产院东. (2019). 基于多核和众核平台的并行dna序列比对算法(master's thesis, 山东大学).

[2] 郑全刚. (2016). 并行生物序列算法设计与优化 (master'sthesis, 山东大学).

[3] 夏飞. (2011). 生物序列分析算法硬件加速器关键技术研究 (doctoraldissertation, 国防科学技术大学).