近年来,生物信息学在不断地发展并成为一门重要的学科,国内许多高校和科研院所都在大力发展这一方面的技术,使其有了突飞猛进的发展,并且以大数据为基础的精准医疗将成为我国“十三五”期间重点发展的科学领域,这样使得生物信息学领域更受关注。生物序列分析是现代生命科学领域中重要的基础性研究工作,而进行序列分析的根本就是序列比对。目前美国已经建立起100万人的基因数据库,预计我国的基因数据库将远超此量级,并且伴随着新一代测序技术的迅速发展,所需比对分析的序列数量出现了爆炸性增长的趋势,但在现如今的序列比对技术当中,已经难以找出匹配序列数量迅速增快的技术,随后引发了序列比对速度跟不上序列产生速度的问题。针对这一问题,本文开展了基于SOPC的Smith-Waterman基因序列比对算法硬件加速器的设计实现工作,该研究利用Smith-Waterman算法原理与脉动阵列思想相结合的方法,基于SOPC硬件系统实现算法的高速完成,解决了上述的速度失配问题,具有十分重要的工程应用价值。本文首先对基因数据处理流程进行分析,提取其关键步骤,通过对处理模型进行特征分析,得出其中序列比对环节耗时最严重的结论;随后制定Smith-Waterman算法的硬件实现方案,利用算法的结果矩阵反对角线的并行性,在电路上结合脉动阵列思想,提出了适用于SOPC硬件系统的并行处理方案;进而搭建SmithWaterman算法的硬件加速器,采用行为级建模算法的阵列控制器、处理单元阵列、序列补给、回溯等模块,并完成模块仿真;搭建Smith-Waterman算法的软件处理平台,使用C语言(MFC控件)开发出序列比对算法程序,以此平台来检验硬件加速器的仿真正确性;最后下板验证硬件加速器的实际加速效果,基于团队自主研发的SOPC硬件开发平台,利用其动态可重构的功能,实现不同算法类型之间的快速切换。实验结果表明,本设计中Smith-Waterman算法硬件化系统可以实现40×50bp规模的短序列比对,将算法硬件加速器与算法软件平台的运行时间和比对结果进行比较,可以发现二者比对结果吻合,并且完成一次序列比对硬件系统所需时间是软件程序的1/40,最终硬件加速器实现了Smith-Waterman算法的高速完成,达到了设计之初的目的。