蛋白质的鉴定是蛋白质组学研究中必不可少地一步。近些年来,由于串联质谱技术可以高通量地进行蛋白质鉴定以及其它很多优势,使得质谱技术成为蛋白质组学领域的主流技术。串联质谱实验产生大量的质谱数据,这些质谱数据中蕴含着丰富的多肽和蛋白质一级结构信息,但这些信息必须经过处理才能得到多肽和蛋白质的鉴定结果。“串联质谱数据de novo分析方法研究”来源于人类肝脏蛋白质组计划表达谱数据分析平台建设。本课题的焦点主要集中在图谱的预处理和图谱的从头解析（de novo）算法。本文首先介绍了课题的相关背景、意义以及从头解析（de novo）算法的研究现状,并对从头解析（de novo）算法的发展趋势发表了自己的一些想法。由于质谱仪是一个很复杂的系统,由不同部分组成;而每个部分都可以有很多选择,这样组成地不同系统有不同的特性,而这些特性对于图谱预处理方法以及从头解析（de novo）算法有很大的影响。质谱中存在大量的噪声,这会使得鉴定时间增加、精度下降,质谱数据的预处理就变成一个不可忽略的问题。在第三章介绍了图谱预处理的基本原理、方法,并进行了一些融合。图谱解释九步法是所有从头解析（de novo）算法的基础和出发点,在第四章探讨了图谱解释九步法的基本原理、具体示例,并基于图谱解释九步法设计开发了图谱解释程序。这个程序可以作为人工读图的辅助工具,并且已经被应用于实验人员的判图实践,加快了工程进度。在第五章讨论了PepNovo这种de novo算法,并用标准质谱数据对其进行检验和评价,结果表明这种从头解析算法的预测准确率比较优异,但并不是十分可靠。同时由于PepNovo只给出了最后结果,无法进行蛋白质修饰的鉴定。这些原因导致它并不适合于工程应用。