综述：基于GPU的生物序列比对、匹配与挖掘研究综述

这篇综述系统梳理了GPU（图形处理器）在生物信息学中序列比对（sequence alignment）、模式匹配（pattern matching）与挖掘（mining）的应用进展，重点探讨了并行计算架构加速算法设计、优化策略及与机器学习（ML）/深度学习（DL）结合的潜力，为高通量生物数据解析提供了高效解决方案。

　　

Abstract

生物序列分析的核心任务——序列比对、模式匹配与挖掘，是揭示基因组结构、蛋白质功能和代谢调控网络的关键技术。随着数据量激增，基于GPU的并行计算方法因其显著加速优势成为研究热点。

GPU架构与并行原理

GPU凭借数千个计算核心的SIMD（单指令多数据流）架构，尤其适合生物序列的并行处理。其线程块（thread blocks）和共享内存设计可高效处理序列比对中的动态规划（如Smith-Waterman算法）和模式匹配中的海量矩阵运算。

算法设计与优化

在序列比对中，CUDA优化的BLAST^?实现了比CPU快50倍的加速；模式匹配领域，基于GPU的FM-index将Burrows-Wheeler变换效率提升20倍。数据挖掘方面，PrefixSpan算法的并行化版本在微生物组数据中实现了亚秒级模式发现。

挑战与展望

尽管GPU加速显著，但内存带宽瓶颈和异构编程复杂度仍是障碍。未来方向包括：① 开发自适应负载均衡算法；② 整合Transformer等DL模型提升变异检测精度；③ 构建GPU集群上的多组学分析管道。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非原文信息）