短序列比对与组装及软件并行优化研究.docx

短序列比对与组装及软件并行优化研究
随着高通量测序技术的发展，短序列比对和组装已经成为生物信息学领域中非常重要的任务。这些任务可以用来比较两个生物体之间的相似性，寻找DNA序列中的变异、插入和缺失等变化以及构建基因组等。然而，由于生物序列的长度通常很长，需要使用适当的软件来处理这些问题。
为了比较两个序列之间的相似性，需要将它们之间的差异精确地描述出来。这就需要对序列进行比对。序列比对是通过将两个或多个序列进行比较，找到它们之间相似的序列段。这可以帮助我们确定这些序列之间的差异和相似性。短序列比对通常是比较容易的，因为它们的长度相对较短。但是，长序列比对则是一个相当复杂的过程，因为它们的长度超过了计算机处理能力的限制。
为了解决长序列比对的问题，出现了一些比对软件。这些软件包括BLAST、Bowtie、BWA、SOAPaligner和MAQ等。这些软件利用不同的算法来进行比对。BLAST使用BLAST（BasicLocalAlignmentSearchTool）算法，它可以在百万的数据库中搜寻相似性序列。Bowtie使用Burrows-WheelerTransform（BWT）和FMIndex对序列进行比对。BWA使用BWT来比对短序列，而SOAPaligner使用HashTables和二进制搜索来处理长序列。MAQ还使用了一些其他的技术，如矩阵算法、前向星算法和后向星算法等。
除了比对运算外，短序列组装也是一个非常重要的技术。组装的目的是将一组短序列拼接成长序列。这种技术可以用于构建基因组、寻找变异和研究组织和生物环境中的多样性等。短序列组装的过程包括两个步骤：第一个步骤是重叠分析，它可以将序列分割成片段；而第二个步骤是组装算法，它可以将这些片段拼接成更长的序列。
目前，许多用于短序列组装的软件都是串行的。其中最常用的软件包括VELVET、SOAPdenovo和ABYSS等。这些软件利用不同的算法来进行组装。VELVET使用DeBruijn图算法将序列分成片段，然后再将这些片段拼接在一起。SOAPdenovo和ABYSS也使用了DeBruijn图算法，但它们的计算逻辑稍有不同。
然而，短序列比对和组装作为生物信息学中的核心任务，其计算复杂度急剧增加，需要优化算法与并行化处理。一些研究人员也开始意识到这个问题，开始进行并行化算法的研究。ParBLAST是一个并行化的BLAST软件，它使用了MPI（MessagePassingInterface）来对比对操作进行并行化处理。BitMap是一种用于短序列比对的加速算法，它可以在GPU上处理某些计算，从而实现高效处理。此外，许多其他类似的软件和算法也在不断发展和完善。
总之，短序列比对和组装是生物信息学领域中非常重要的任务。针对这些任务，我们需要使用适当的软件和算法来处理序列数据。同时，我们还需要进一步优化算法和开发更多的并行化处理方法来提高数据处理速度和处理效率。