自从有了软电离技术，生物质谱中杂质的引入量减少，并且肽段分子的完整性得以保持，这些改变使得生物质谱变成了蛋白质分析技术中相当重要的一种。生物质谱技术中的串联质谱（即二级质谱LC-MS/MS）是分析蛋白质样品中的肽段混合物的一种主要工具。质谱数据的处理是从带有复杂噪声或者部分信息缺失的数据中推断样品的蛋白质组成，其中从碎片图谱中鉴定肽段是最基本的一个步骤。一般地，我们都是应用数据库搜索处理质谱数据，其基本过程是将实验图谱和理论酶切图谱两者进行相互比对，然后进行匹配打分，最终选择打分所得的分值最高的匹配作为搜索结果候选肽段。目前从质谱数据鉴定肽段的算法有很多，如Sequest，OMSSA，X!Tandem，Mascot，MassWiz等。目前，有很多针对鉴定结果进行整体质量控制的方法，其中应用随机数据库方法对整体鉴定结果进行假阳性率(FPR)控制是最常用的一种。然而这些算法主要考虑的是实验质谱峰匹配或者是不匹配，很少考虑到峰的连续匹配，或者考虑的不够全面。本文基于标记图谱DiLS（即用每个峰的标记信息来反映候选肽段的区分度）设计出了一种全新的概念模型和一种新的蛋白质鉴定算法Dispec。此算法不仅考虑了匹配离子区分度，还考虑了不同区间峰强度的区分度，以及理论碎片离子和实验图谱质量误差区分度信息。通过与目前广泛应用的Mascot和Sequest两种算法进行比对，证实了Dispec算法的精确性和兼容性，其鉴定结果包括图谱量、肽段可靠性及肽段数量都高于其它的蛋白质二级质谱鉴定算法。