| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 生物序列比对算法 | 第12-15页 |
| 1.2.2 并行算法在生物序列比对上的相关研究 | 第15-16页 |
| 1.2.3 多核技术 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 相关知识 | 第19-31页 |
| 2.1 BLAST简介 | 第19-28页 |
| 2.1.1 BLAST的背景 | 第19-20页 |
| 2.1.2 BLAST的相关概念 | 第20-23页 |
| 2.1.3 使用NCBI中BLAST的方法 | 第23-25页 |
| 2.1.4 BLAST的检索方法 | 第25-26页 |
| 2.1.5 介绍五种程序的基本功能 | 第26-27页 |
| 2.1.6 BLAST检索中参数的设置 | 第27-28页 |
| 2.2 OpenMP | 第28-29页 |
| 2.3 动态规划算法Needleman-Wunsch算法简介 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于Trie树机制的序列比对预处理算法 | 第31-45页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 预备知识 | 第31-36页 |
| 3.2.1 Trie树的介绍 | 第31-33页 |
| 3.2.2 一般Trie树的建树过程 | 第33-35页 |
| 3.2.3 Trie树的数据结构 | 第35页 |
| 3.2.4 问题定义 | 第35-36页 |
| 3.3 Trie树算法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 算法思想和框架 | 第36-37页 |
| 3.3.2 算法的实现细节 | 第37-39页 |
| 3.3.3 算法正确性分析 | 第39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-44页 |
| 3.4.1 实验环境介绍 | 第39页 |
| 3.4.2 小型数据库 | 第39-40页 |
| 3.4.3 中型数据库 | 第40-41页 |
| 3.4.4 大型数据库 | 第41-42页 |
| 3.4.5 整体实验结果 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 BLAST算法及并行化改造 | 第45-62页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 预备知识 | 第45-48页 |
| 4.2.1 生物序列比对的相关概念 | 第45-46页 |
| 4.2.2 BLAST串行执行的算法流程 | 第46-48页 |
| 4.2.3 问题定义 | 第48页 |
| 4.3 对BLASTN程序使用热点分析工具 | 第48-53页 |
| 4.3.1 热点分析工具介绍 | 第49页 |
| 4.3.2 BLAST的核心算法分析(热点分析) | 第49-53页 |
| 4.4 基于OpenMP并行的BLAST算法 | 第53-58页 |
| 4.4.1 并行思想、并行化可行性 | 第53-54页 |
| 4.4.2 种子产生阶段的并行改造 | 第54-57页 |
| 4.4.3 延伸部分的并行改造 | 第57-58页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 4.5.1 实验环境介绍 | 第58页 |
| 4.5.2 较小规模的查询序列对比实验 | 第58-59页 |
| 4.5.3 较大规模的查询序列对比实验 | 第59-60页 |
| 4.5.4 整体实验分析 | 第60-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于栈的调度分配算法 | 第62-68页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 任务划分 | 第62-63页 |
| 5.3 任务分配与调度 | 第63-66页 |
| 5.3.1 调度分配算法前的准备工作 | 第63-64页 |
| 5.3.2 调度分配算法的思想和框架 | 第64-65页 |
| 5.3.3 调度分配算法的具体实现 | 第65-66页 |
| 5.4 实验环境及成果展示 | 第66-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |