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目前，胃癌在全世界范围内发病率仅次于肺癌，位居第2位。它是一种胃上皮组织的恶性肿瘤，其往往会严重影响消化从而带来代谢障碍。因此，代谢组学技术非常适合胃癌的研究，而模式识别是代谢组学应用于疾病诊断的核心分析技术，近年来发展迅速。尤其基于NMR的代谢组学技术，其在疾病诊断中的作用越来越突现，并且出现一些成功应用。本文主要研究基于NMR的代谢组学数据处理，研究了三种预处理方法，得到了识别效果达到98％的最大归一方法；通过比较三种预测模型体系，得出适合于代谢组学数据处理的优良模型，可完全准确地识别癌症。