O estudo do genoma vem sendo cada vez mais explorado pela comunidade científica como forma de entender o funcionamento não apenas do ser humano, mas de todos os seres vivos. Para tal, é necessário que exista a montagem do genoma, que é fragmentado em um processo denominado sequenciamento. A montagem do genoma possui alto custo computacional, devido ao grande volume de dados utilizados e às operações de comparação e alinhamento que precisam ser realizadas múltiplas vezes, fazendo com que o tempo de execução varie de poucos minutos a até meses, a depender da infraestrutura computacional. Este trabalho propõe uma ferramenta híbrida, utilizando a implementação de algoritmos tanto em software quanto em hardware para melhorar o desempenho da montagem do genoma. Para tal, é apresentada uma comparação de desempenho de um algoritmo base desenvolvido em diversas versões distintas. Os resultados demonstram que a implementação do algoritmo híbrido em hardware e software resulta em ganhos significativos de desempenho, apontando para as possibilidades de um maior emprego na área.

The genome study has been increasingly explored by the scientific community, as a way of understanding the functioning not only of humans, but of all living beings. Therefore, it is necessary to have the assembly of the genome, which is fragmented in a process called sequencing. The genome assembly has a high computational cost, due to the large figures of data used and the comparison and alignment operations that need to be performed multiple times, making the execution time vary from a few minutes to even months, depending on the computational infrastructure. This study proposes a hybrid tool, using the implementation of algorithms in both software and hardware, improving the performance of the genome assembly. For this, a performance comparison of a base algorithm developed in several different versions is presented. The results demonstrate that the implementation of a hybrid algorithm using both hardware and software results in significant performance gains, pointing out the possibilities of greater application in this field.