[pt] Avanços tecnológicos recentes, tanto nos métodos de sequenciamento quanto nos algoritmos de montagem de fragmentos, têm facilitado a reconstrução de todo o DNA de espécies sem a necessidade de um genoma de referência. A montagem da cadeia completa envolve a leitura um grande volume de fragmentos do genoma (short reads), um desafio significativo em termos computacionais. Todos os principais algoritmos de montagem de fragmentos existentes têm como gargalo principal o alto consumo de memória principal. Consonante a isso, essa dissertação de mestrado visa estudar a implementação de um destes algoritmos, Velvet, que é amplamente usado e recomendado. A mesma possuiu um módulo, VelvetH que realiza um pré-processamento dos dados com o intuito de reduzir o consumo de memória principal. Após um estudo minucioso do código e alternativas de melhorias, foram feitas alterações pontuais e proposta uma solução com persistência de dados em memória secundária visando obter eficácia e robustez. / [en] Recent technological advances, both in assembly algorithms and in sequencing methods, have enabled the reconstruction of whole DNA even without a reference genome available. The assembly of the complete chain involves reading a large volume of genome fragments, called short-reads, which makes the problem a significant computational challenge. A major bottleneck for all existing fragmentassembly algorithms is the high consumption of RAM. This dissertation intends to study the implementation of one of these algorithms, called Velvet, which is widely used and recommended. The same possessed a module, VelvetH that performs a pre-processing data with the aim of reducing the consumption of main memory. After a thorough study of code improvements and alternatives, specific changes have been made and proposed a solution with data persistence in secondary memory in order to obtain effectiveness and robustness.