Статья относится к сравнительно молодой и быстро развивающейся науке биоинформатике и представляет еще один алгоритм глобального выравнивания двух нуклеотидных последовательностей. Алгоритмы глобального выравнивания лежат в основе многих метрик в пространствах нуклеотидных последовательностей и используются при построении филогенетических деревьев. Данный алгоритм отличается от известных тем, что он адаптирован к распараллеливанию на многоядерные процессоры и ускорители. В работе выполнена программная реализация алгоритма и приводятся результаты численных экспериментов. Еще одно отличие алгоритма состоит в возможности настраиваться на объем имеющейся памяти. Данный алгоритм использует процедуры двух известных алгоритмов: Хиршберга и Нидлмана-Вунша. Это позволяет достигать максимального быстродействия при заданных ограничениях на используемую память.

The article refers to a relatively young and rapidly evolving scientific discipline bioinformatics, and presents another algorithm of global alignment of two nucleotide sequences. Global alignment algorithms are the bases of many metrics in spaces of nucleotide sequences, and are used to construct phylogenetic trees. This algorithm differs from known ones because it is adapted to parallelization for multi-core processors and accelerators. Our implementation is designed; the results of numerical experiments are presented in this paper. Another difference of this algorithm is the ability to adapt to the amount of available memory. This algorithm uses procedures of two known algorithms: Hirschberg and Needleman-Wunsch. This allows us to achieve the best result within used memory constraints.