基于质谱的蛋白质定量技术是目前研究癌症的重要手段,但是质谱数据分析能力,尤其是鉴定能力的不足限制了其发展。目前蛋白质质谱数据非常缺乏有效的分析方法,虽然现有的鉴定工具有很多种,但是谱图的鉴定率并不是很高,对蛋白质质谱数据进行有效的分析还需要大量的探索。如果可以将深度学习方法用于蛋白质质谱数据的分类与识别并针对其流程进行优化,这将为今后的研究人员分析蛋白质质谱数据提供帮助和参考。癌症的研究往往关注疾病样本与健康样本的差异,如果可以进一步通过特征可视化方法,找到质谱数据中无法被鉴定的重要信息,那将对蛋白质质谱数据的分析具有重大意义。在上述背景下,本文引入深度学习方法到肿瘤串联蛋白质质谱数据的分类与鉴定流程中,以期可以提高蛋白质质谱数据的分类表现并找到重要的差异性特征。本文通过分析i Pro X数据库和PRIDE数据库中的三个公开的肿瘤数据集,针对蛋白质质谱数据维度较高、噪声较大的特点提出了一种有效的数据预处理和特征提取方法。首先基于质荷比对高维度的质谱数据进行初步过滤,去除其中噪声严重的部分特征。然后通过支持向量机筛选出有效的质荷比,并根据其对应的强度值和保留时间构建训练数据。最后尝试结合深度学习方法对处理好的数据进行分类,并与多种传统机器学习方法进行了比较。实验结果表明,在肝癌细胞数据集(HCC)上进行十折交叉验证,并使用弥漫性胃癌数据集(DGC)作为独立验证集进行验证,一维的卷积神经网络取得了最佳的分类表现。为了进一步验证结果的有效性,我们还与传统的鉴定方法和定量方法进行比较,结果显示,本文所使用的方法取得了最佳的分类表现。同时,本文还通过SHAP、Grad-CAM等特征可视化方法对分类结果进行分析,尝试找出样本之间的重要差异。蛋白质质谱技术的不断发展以及质谱数据的积累,既对我们的数据处理方法提出了新的挑战,也为我们不断探索新的分析方法提供了机遇。通过本研究已经显示出了深度学习方法在蛋白质质谱数据分析上的巨大潜力,相信随着研究的不断进行,将会有更多有效的分析方法应用在蛋白质质谱研究中。