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基于GPU高性能计算的下一代高通量DNA序列比对的中期报告 近年来，DNA测序技术快速发展，高通量DNA测序技术的推广和应用，极大地促进了相关领域的发展。但是，高通量DNA测序技术所生成的序列数据量极大，对生物信息学算法和计算硬件的要求也逐渐增加。 在生物信息学领域，序列比对是一个重要的环节。序列比对是指将给定的参考序列和查询序列进行比较，通过寻找它们之间的相似性来确定它们之间的关系。常见的序列比对算法主要分为两类，即局部比对和全局比对。 在本项目中，我们将实现基于GPU高性能计算的下一代高通量DNA序列比对算法。我们将采用Smith-Waterman算法作为局部比对算法，并使用BWA-MEM算法作为全局比对算法，通过GPU加速实现高效的序列比对。比对结果将包括SAM格式的比对文件以及SNP、Indel等变异类型的注释信息。 目前，我们已完成了GPU并行化加速的Smith-Waterman算法的实现，并在CUDA平台上进行了测试。大量实验结果表明，GPU加速的Smith-Waterman算法可以比CPU串行算法快10倍以上，大大提高了序列比对的速度和效率。 接下来，我们将开始实现基于GPU的BWA-MEM全局比对算法，并进行集成测试和性能优化。同时，我们还将探索如何在GPU平台上实现SNP和Indel等变异类型的注释，以实现全面的序列比对分析。