近些年，我国癌症发病率成上升趋势，其中，乳腺癌是女性肿瘤死亡率最高的疾病。虽然早期乳腺癌的治愈率较高，但是由于我国城乡医疗水平发展差距大，群众对疾病的早预防、早发现观念淡薄等原因，乳腺癌初诊晚期率偏高。因此，在加强推进乳腺癌的早发现、早诊断、早治疗的同时，也要提高乳腺癌治疗的水平，研究出更有效的治疗方案和策略。目前，乳腺癌的临床以及病理特征包括肿瘤大小、淋巴结状态，肿瘤恶性程度等，通常作为制定治疗方案的依据。然而，乳腺癌是一种分子异质性很高的肿瘤，普通临床病理因素并不能完全解释清楚，经常出现治疗不足或者过度治疗的情况。蛋白质由基因编码，能够很好地反映一个高度动态且准确的生物状态，是发掘潜在生物标志物的重要来源，能够适应临床需求。本文通过病理因素和蛋白质质谱两个方面，分析乳腺癌在蛋白质分子水平的特点，寻找一种能够精确预测患者预后风险的判定指标，进而辅助患者个体化治疗。通过浙江省肿瘤医院提供的临床乳腺癌数据样本，分析病理因素与乳腺癌预后的关系。采用数理统计方法，对比三阴性与非三阴性乳腺癌患者的病理因素以及总生存时间，重点分析影响三阴性乳腺癌患者预后的病理因素，并采用Cox回归模型分析相关病理因素与生存时间的关系。实验所得结果与美国病理学家协会总结的预后因子相匹配，对乳腺癌的特别是三阴性乳腺癌的治疗及预后具有参考价值。通过蛋白质质谱数据分析，挑选具有价值的生物标志物。本文采用聚类分析等成熟的算法框架，首先，对比三阴性与非三阴性乳腺癌蛋白质质谱数据，挑选具有显著差异的蛋白质峰；然后，对比死亡或复发样本与无复发样本，重点分析影响三阴性乳腺癌预后的蛋白质标志物。通过联合挑选出的标志物分类测试，所得结果可以作为精确预测乳腺癌预后的新的临床判定指标，辅助个体化治疗方案的制定。最后，研究TNM分期在蛋白质质谱中的表达。根据TNM分期对样本分组，通过分类结果定性分析分组间的差异。实验证明了肿瘤大小、淋巴结情况等的差异可以在蛋白质质谱上体现。因此，可以通过大样本量的分析，寻找这些特定的标志物，对乳腺癌临床治疗具有重要意义。