基于隐马尔可夫模型的并行多重序列比对的开题报告.docx

基于隐马尔可夫模型的并行多重序列比对的开题报告
一、研究背景和意义：
近年来，生物信息学在基因组学、蛋白质学和系统生物学研究领域中发挥着越来越重要的作用。随着高通量测序技术和大规模生物实验数据的出现和发展，序列比对已经成为生物信息学研究的重要工具之一。
而多重序列比对是比对多条序列的一种方式。与两条序列比对相比，多重序列比对能更全面地度量序列之间的相似性，可以对大量DNA或蛋白质序列进行比对，可以更准确地推断物种间的进化关系，这对于基因组学和进化生物学的研究具有重要意义。
目前，多重序列比对的算法大多都依赖于动态规划（DP）算法，虽然这些算法已经被广泛使用，但在大规模数据的情况下，计算时间和空间复杂度会急剧增加。并且，在考虑单个序列的时候，最长公共子序列（LCS）和非最长公共子序列（N-LCS）的比对算法是一个有效的替代方法。
因此，基于隐马尔可夫模型（HMM）的并行多重序列比对算法可能会在计算时间和空间复杂度方面具有优势，并且可以同时处理最长公共子序列和非最长公共子序列。
二、研究内容和技术路线：
本研究将基于HMM模型开发并行多重序列比对算法，主要工作包括：
1.研究多重序列比对问题的形式化定义和HMM模型的基本思想，并实现一个基于HMM模型的简单多重序列比对算法；
2.采用并行计算的思想，将HMM模型进行并行处理，提高多重序列比对的计算效率；
3.实现对LCS和N-LCS的并行处理，能够充分利用现有的硬件资源；
4.通过对比与其他算法的实验结果，验证算法的准确性和优越性。
技术路线：
确定研究内容>收集相关文献>构建HMM模型>实现多重序列比对算法>实现并行计算>实现对LCS和N-LCS的并行处理>验证算法性能>撰写论文。
三、预期成果：
本研究的预期成果包括：
1.研究多重序列比对问题的基本思想和HMM模型，并在此基础上实现一个简单的多重序列比对算法；
2.提出一种基于HMM模型的并行多重序列比对算法，并实现对LCS和N-LCS的并行处理；
3.通过对比实验与其他算法，验证本算法的准确性和优越性；
4.撰写学位论文，并发表相关论文。
四、研究难点及解决途径：
基于HMM模型的并行多重序列比对算法在实现上需要克服以下技术难点：
1.如何设计合适的HMM模型，尽可能准确地描述序列间的相似性和差异性，并将其转化为可计算的状态概率；
解决途径：深入研究HMM模型的理论基础，并寻找合适的计算方法，确保算法的高准确性。
2.如何实现对HMM模型的并行计算，以提高计算效率；
解决途径：利用并行计算的思想，设计算法的并行计算结构，并寻找合适的并行计算框架和实现方法。
3.如何实现对LCS和N-LCS的并行处理，使得算法的并行度更高；
解决途径：研究LCS和N-LCS的特点，并寻找合适的并行处理算法，提高算法的并行度和计算效率。
五、参考文献：
[1]AluruS,CharmetGP,SrinivasanS.Parallelsequencecomparisonusingasuffixarraywithsparse-densepartitioning[J].Journalofparallelanddistributedcomputing,2004,64(6):668-681.
[2]SrinivasanS,MinB.ShortestcommonsuperstringcomputationinDNAsequencingdatasetsusingapartitionedgraphapproach[J].IEEETransactionsonparallelanddistributedsystems,1998,9(10):1037-1051.
[3]TaboadaB,VerdeC,DopazoJ.MultAlin:multiplesequencealignmentandphylogenetictreeconstructionusingasimulatedannealingapproach[J].Computationalbiologyandchemistry,1997,21(3):235-244.
[4]RognesT.FasterSmith-Watermandatabasesearcheswithinter-sequenceSIMDparallelisation[J].BmcBioinformatics,2011,12(1):1-14.
[5]DurbinR,EddySR,KroghA,etal.Biologicalsequenceanalysis:probabilisticmodelsofproteinsandnucleicacids[M].Cambridgeuniversitypress,1998.