高通量测序技术的发展日新月异,技术日趋成熟。近些年来,新一代测序技术（Next Generation Sequencing,NGS）被广泛应用到生命科学研究的各个方面,推动了生物学和医学的许多领域的发展。过去十年,由于高通量测序技术的快速发展,科研工作者们获得的生物序列数据量急剧增加。随着测序成本的下降和测序速度的提高,测序中心每天会获得大量的测序数据,这样的数据压力不仅给硬件支持带来了挑战,也给研究人员对于数据的高效处理带来了挑战。近年来,单个处理器的性能提升速度逐渐降低,单个处理器的性能提升几乎停滞,微体系结构的改进进入瓶颈期,研究人员们提出了多核体系结构的研究,以此寻求新的性能提升空间。传统的数据分析算法和平台已经不能满足生命科学研究中快速处理数据分析任务的需要,因此,在多核平台上如何高效处理生物序列数据是目前急需解决的问题。生物序列分析与处理的首要步骤是数据的读取与解析,现有的工具通常使用单线程进行处理,部分工具的处理速度可以达到传统机械硬盘的性能峰值。但是随着存储技术的发展,比如固态硬盘与磁盘阵列技术已经得到广泛应用,尤其是针对I/0密集的应用,原有数据解析模块的效率已经无法满足对性能的需求。因此,对于生物信息处理工具开发者来说,提供一个具有通用性和拓展性的高性能处理框架可以有效减少在该模块的重复开发工作,提出针对生物序列数据的高效解析方案与I/0框架对后续的分析具有实用价值和重要意义。本文的工作主要针对以上问题进行研究,本文主要研究成果如下所述:1)本课题对生物信息分析工具进行调研,并提出了一个面向多核平台的、高性能的生物序列数据处理框架——FastIO。FastIO根据FASTQ、FASTA格式的特点,提供高效的数据读取和数据解析模块,将其中通用的方法封装为相应的软件库,具有良好的拓展性以及可移植性,并且提供示例程序和详尽的开发指南,以便科研人员开发参考使用。2)本课题就提出的高效生物序列处理框架——FastIO进行应用案例研究,通过将其集成到四种不同的生物信息分析工具来替换原有的处理解析模块来验证框架的性能,包括测序数据过滤工具Ktrim、数据质量控制软件fastp、生物序列包含性分析工具Mash Screen以及病原微生物检测软件fastv。本课题对以上四种工具进行框架移植和接口适配工作,通过测试来进一步评估FastIO的性能。