ksw算法简介
研究了这么久bwa-mem算法，也不知一次啃了ksw这块硬骨头，之前没有好好总结，今天来重点研究一下它。
主要研究的对象是ksw_extend2函数，它是一个单线程、非完全匹配的sequence alignment算法，该算法基于动态规划的逻辑，进行数据匹配，由于数据间存在大量相关性，所以不方便并行实现，串行实现有十分耗时，我们的工作就是，把这一块从原工程中拎出来，并改写成GPU加速版本。
ksw_extend2
@param qlen query length 待匹配段碱基的query长度
* @param query query sequence with 0 <= query[i] < m //query的指针
* @param tlen target length //reference长度
* @param target target sequence with 0 <= target[i] < m //reference数据的指针
* @param m number of residue types // 碱基种类=5
* @param mat m*m scoring mattrix in one-dimension array //每个位置的query和target的匹配得分
* @param gapo gap open penalty; a gap of length l cost "-(gapo+l*gape)" //错配开始的惩罚系数=6
* @param gape gap extension penalty //错配继续的惩罚系数=1
* @param w band width //提前剪枝系数，w =100 匹配位置和beg的最大距离
* @param end_bonus end_bonus=5
* @param zdrop zdrop=100
* @param h0 alignment score of upstream sequences //该seed的初始得分（完全匹配query的碱基数）
* @param _qle (out) length of the query in the alignment //匹配得到全局最大得分的碱基在query的位置
* @param _tle (out) length of the target in the alignment //匹配得到全局最大得分的碱基在reference的位置
* @param _gtle (out) length of the target if query is fully aligned //query全部匹配上的target的长度
* @param _gscore (out) score of the best end-to-end alignment; //query的端到端匹配得分
*
* @return best semi-local alignment score
int ksw_extend2(int qlen, const uint8_t *query, int tlen, const uint8_t *target, int m, const int8_t *mat,int o_del, int e_del, int o_ins, int e_ins, int w, int end_bonus, int zdrop, int h0, int *qle, int *tle, int *gtle, int *gscore, int *max_off);
其中绿色的四个参数对应上面的gapo和gape两个参数