Аннотация:Цель дипломной работы заключается в исследовании методов повышения доступности биоинформатических алгоритмов, работающих с нуклеотидными и белковыми последовательностями на вычислительных кластерах. Разработка методов велась, исходя из трех направлений: распараллеливание программы, предназначенной для поиска гомологов в нуклеотидных последовательностях, создание единого сервиса запуска задач обработки биопоследовательностей на суперкомпьютерах и включение в систему сервиса службы планирования расписания заданий для предотвращения конфликтов с внутренними планировщиками многопроцессорных систем. В результате работы промоделированы различные алгоритмы динамического построения расписания, наилучший алгоритм по итогам исследования интегрирован в систему; создана масштабируемая версия программы поиска гомологов в нуклеотидных последовательностях, для автоматического выбора матрицы корректировки в программе использованы методы машинного обучения; сервис по обработке биопоследовательностей на вычислительных кластерах позволяет удаленно запускать задачи на системах «Regatta» и «Ломоносов».