表-3       并行Blast程序的性能时间表

由表-2和表-3的对比可以看出，当数据库的规模达到一定的大小时，并行Blast程序能够大大的降低检索时间，在四个节点的情况下，可以降低大约50%的检索时间。

5.    结束语

    随着生物技术的发展，生物信息处理技术必须进行改进以适应这种形式。而对于象生物信息数据库这种大数据量的处理，采取并行技术是其必然的趋势，本文所做的介绍以及优化工作只是这种工作的一个开始，以后将会有更多的应用及研究成果出现。

参考文献：

[1]      Altschul.F.F., Gish.W., Miller.W., Myers.E.W., and Lipman.D.J.(1990) Basic local alignment search tool. J.Mol.Biol., 215, 403-412

[2]      Altschul.S.F., Madden.T.L., Schaffer.A.A., Zhang.J., Zhang.Z., Miller.W. and Lipman.D.J., (1997) Gapped BLAST and PSI BLAST: a new generation of protein database search programs. Nucl. Acids Res., 25, 3389-3402.

[3]      Introduction To Computational Biology by Michael S. Waterman, 1995

[4]      W.R.Pearson(1990) “Rapid and Sensitive Sequence Comparison with FASTP and FASTA” Methods in Enzymology  183:63-98

[5]      http://cbi.pku.edu.cn/

[6]      The Design and Analysis of Parallel Algorithms by Selim G. Akl, 1996