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基于英特尔多核及众核平台的全局序列比对算法研究的开题报告
一、选题背景和意义
全局序列比对是生物信息学领域中最重要的核心问题之一。它可以用来确定两个基因组序列之间的共同点，比如蛋白质或DNA。该问题在生物信息学中具有广泛的应用，包括物种分类、疾病诊断、基因定位和群体进化研究等。
同时，随着高通量测序技术的快速发展，生物学家们可以通过这些技术收集到大量和复杂的基因组数据，因此对算法的性能和效率要求也变得越来越高。多核和众核平台是提高算法性能和效率的有效手段。众核平台比如GPU中的CUDA架构，可以提高计算机处理速度，减少计算时间和资源成本。
因此，本文研究的基于英特尔多核及众核平台的全局序列比对算法对于解决生物信息学领域中的全局序列比对问题具有重要的实际意义和科学价值。
二、研究内容和方法
本文的研究内容是全局序列比对算法的优化和改进。为了实现全局序列比对的实时快速处理，本文采用了英特尔多核和众核平台的技术。
研究方法主要分为以下几个步骤：
1.算法设计：将标准的全局序列比对算法进行创新和改进，使之适应英特尔多核和众核平台的技术。同时，分析算法的适应性和可扩展性。
2.并发实现：将算法并发化，使用CPU多核心和GPU的并发性能，大大提高算法的性能和效率。
3.实验评价：通过大量的实验和测试，评估算法的性能和效率。同时，针对实验结果进行分析，并提出改进和优化方法。
三、研究进度和计划
目前，本文已经完成了研究背景和意义的分析，并初步确定了研究内容和方法。下一步将继续探索全局序列比对算法的优化和改进，制定详细的实验计划和评价指标，以及详细的实验步骤和过程。具体计划如下：
1.月份1-2：研究本领域的相关工作和硬件平台，对全局序列比对算法进行初步设计。
2.月份3-4：实现算法并发化，探究CPU多核心和GPU并发性能的实现。
3.月份5-6：进行实验评估，评估算法的性能和效率，并对结果进行分析和总结。同时，提出改进和优化方法。
四、预期成果
本文预计可以采用英特尔多核和众核平台的技术对全局序列比对算法进行优化和改进，实现更好的性能和效率。具体预期成果包括：
1.优化后的全局序列比对算法的实现。
2.在英特尔多核和众核平台上实现的实验数据和评估结果。
3.对全局序列比对算法的优化和改进方法的总结和分析。
四、结论
全局序列比对是生物信息学领域非常重要的研究问题，具有广泛的应用价值。本文将基于英特尔多核和众核平台的技术对全局序列比对算法进行优化和改进，以期在实现更好的性能和效率的同时，为生物信息学领域的研究和应用提供有力的支持。