目的:本文旨在基于数据科学方法,构建一套可涵盖创伤临床数据、核磁共振氢谱(proton nuclear magnetic resonance,~1H-NMR)代谢组学数据分析的完整流程。我们通过使用多种机器学习(machine learning,ML)工具,系统地探索全流程中包括缺失值的处理、模型的性能评价、特征化合物的筛选与数据降维、建立并发症风险预测模型等各个环节适宜的解决方案。研究方法:针对缺失值处理问题,我们收集了83例腹部大手术患者完整的临床数据,随机制造5%、10%以及15%的缺失,采用概率主成分分析(probabilistic principal component analysis,PPCA)、多重插值(multiple interpolation,MI)等为代表的数据插值方法进行缺失处理,计算处理后的数据集与原始数据集的均方误差(mean square error,MSE)。每种方法重复100次并计算MSE的平均值(m-MSE),探索各种方法在不同缺失状况下的性能并将m-MSE最低的方法作为最优的缺失值处理方案。在此基础上,我们设计了一项回顾性临床研究,采集了包含40个临床指标的117例颅脑损伤患者的临床数据并建立23个预后预测模型。从受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)、ROC曲线下面积(area under ROC curve,AUC)、准确率、敏感度、特异度等全方位的评价模型性能,筛选出适宜于此类问题的ML算法。完成上述工作后,我们开展了一项前瞻性队列研究。采集50例腹部大手术患者术前、术后1天、术后3天的临床数据和血浆~1H-NMR代谢组学标本,以有无并发症作为分类标签,采用基于支持向量机的特征递归消除(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-rfe)进行特征化合物筛选与临床数据降维,探索患者的代谢差异。最后基于Cubic SVM建立了术后并发症的预测模型。结果:在缺失值处理的研究中,PPCA在3种缺失率条件下的m-MSE均小于其他的方法,是最佳的缺失值处理方案。在使用符合纳入标准的117例颅脑损伤数据所建立的预后预测模型中,所有ML模型的AUC在86.3%在94%之间。逻辑回归的(logistic regression,LR)AUC为83%,准确率为88%。Cubic SVM,Quadratic SVM and Linear SVM三种ML模型的各项性能均优于逻辑回归。最后,对于患者有无并发症的预测这一问题而言,~1H-NMR研究发现,两类患者在氨基酸代谢以及类固醇类代谢上存在显著差异。最终,我们发现,~1H-NMR代谢组数据结合临床数据建立的并发症预测模型AUC为0.82,具有良好的预测性能。结论:本研究构建了一套可用于创伤临床和代谢组学研究的数据分析流程,将临床数据与~1H-NMR代谢组学相结合,建立了用于预测患者不良结局的模型,且具有良好特异性和敏感性的。