蛋白质组学数据分析是一个复杂的、多阶段的处理流程,计算机支持的科学工作流技术的应用可以实现不同阶段间的数据平滑处理以及易于数据的组织管理,极大地促进了蛋白质组学领域内的研究发现。随着蛋白质组学数据分析技术的发展,越来越多的数据分析工具开始呈现。研究人员在面临更多选择的同时,也将面临流程创建复杂度高的问题,具体体现在合适工具的选择,数据分析流程执行时的参数调优两个方面。如何降低数据分析流程创建时的复杂度,从而让研究人员更多地将时间和精力放在专业问题的解决上是当前科学工作流在蛋白质组学数据分析领域应用中面临的一个重要问题。目前对科学工作流的研究主要专注于工作流支持的多样化服务整合、工作流表示和工作流管理；对数据世系(Data Provenance)的研究工作也主要是注重于数据世系的建模、存储和查询等。利用数据世系实现工作流重用,并以此来降低工作流创建的复杂度方面的研究工作还比较少。围绕上述研究问题,论文开展了如下创新性研究工作：1.分析了蛋白质组学数据分析流程的特点,依据这些特点使用基于任务的科学工作流模型来描述蛋白质组学数据分析任务,并结合实际要求设计了相应的数据世系模型；2.以数据世系支持的工作流重用为基础,设计了基于数据世系的工作流匹配和发现处理流程,并基于此处理流程设计了对应的系统框架结构,实现了数据分析工作流和数据世系信息的结构化表示、存储和管理；3.设计并实现了基于数据世系的工作流匹配和发现算法,并对其性能进行了测试。基于上述工作,实现了一个基于数据世系的支持工作流匹配和发现的原型系统,并作为子系统在国家863项目CoPExplorer平台中得到实施和应用。试用单位反馈,该系统可以有效地降低平台中创建数据分析流程的复杂度,提高了蛋白质组学数据分析研究的效率。