本研究针对结直肠癌生物标志物发掘以及癌症检测的研究目标,提出了基于蛋白质组学和机器学习方法的癌症预测以及癌症生物标志物发掘的技术流程。本研究主要涵盖了四个方向:结直肠癌蛋白质组学数据的缺失值填补、数据矫正与前处理、结直肠癌生物标志物筛选以及癌症分类预测。首先,对质谱数据缺失值填补方法进行评估,模拟了含有缺失数据的质谱数据集,测试了五种缺失值填补方法(Single,KNN,K-means,Linear,Multiple),发现经过Linear Imputation后的数据与模拟数据集的相似度最高;其次,对质谱数据的矫正和前处理方法进行评估,发现IRS能有效消除批次效应,但是无法有效消除数据中的噪声和系统偏差,而Quantile和CONSTANd方法能有效处理系统偏差带来的问题,却无法应对批次效应;随后,我们提出了使用内源蛋白进行矫正的EPNS方法,能有效降低数据Median CV值;关于筛选生物标志物,我们提出了LR+LASSO+MCCV和Random Forest+贪心的两步筛选法,挑选出五个与结直肠癌病发有关的生物标志物:NUP205,GTPBP4,CNN2,GNL3,S100A11;最后,评估了Logistic Regression(LR),Support Vector Machine(SVM),Random Forest(RF),Back Propagation Neural Network(BP)四种分类模型的拟合效果和泛化性能,发现RF和BP模型均能在验证集上得到0.99以上的AUC,并且在独立的测试集上也能得到理想的测试效果,RF模型会产生一个假阴性案例,BP能完全区分正负样本,得到100%的预测准确率。综上,本研究提出的基于蛋白质组学和机器学习方法的结直肠癌检测和生物标志物发掘技术能达到良好的结直肠癌识别效果,为癌症检测技术提供了新的研究路线。