蛋白质以不同方式参与生命活动。它们在各种生物过程中发挥着重要作用,比如在与生育生殖等相关的生命活动。这些生命活动包括精子发生,卵子发生,胚胎发生以及其他分化过程,如器官发生。这些生命活动受许多蛋白质信号级联调节。在精子发生中,管周肌样细胞利用肌动蛋白和肌球蛋白的收缩丝,把含有不动精子的睾丸液引入睾丸网,还通过分泌纤连蛋白、胶原蛋白、蛋白聚糖参与血睾丸屏障的产生和维持。在卵子发生中,TATA结合蛋白2（TBP2）的表达和作用将会影响早期卵泡发育的进展。在胚胎发生中,细胞粘附蛋白E-钙粘蛋白不仅在压实（compaction）阶段发挥重要作用,还在极化（polarisation）阶段使细胞获得极性。因此,由于生殖蛋白质的重要性,对它们进行分类预测将为详细了解精子发生、卵子发生和胚胎发生的每个步骤的生物学过程和机制提供知识基础。因此,本论文准备构建分类模型对与精子发生相关的蛋白质,与卵子发生相关的蛋白质以及与胚胎发生相关的蛋白质进行分类预测。本论文通过构建三种不同的机器学习模型对该问题进行了研究。首先,本工作收集了相关的蛋白质数据,并使用了基于氨基酸组成及基于理化性质的特征提取方法对其进行了特征提取;通过方差分析（ANOVA）以及增量特征选择方法对特征进行了筛选从而获得最优特征子集;又分别建立了随机森林（Random Forest,RF）,极端梯度提升树算法（e Xtreme gradient boosting algorithm,XGBoost）及支持向量机（Support Vector Machines,SVM）模型对分类问题进行研究。在构建分类器时,通过富集分析的结果发现:卵子发生相关蛋白质的富集通路可能会被富集到胚胎发生相关蛋白质的通路中,这说明两者的蛋白质可能会在特征上具有相似性,进而可能会使分类预测结果变差。所以准备构建一个两层的分类器。第一层分类器是将胚胎发生相关蛋白质和其他两类蛋白质（精子发生相关蛋白质和卵子发生相关蛋白质）进行分类,第二层分类器则是将精子发生相的蛋白质和卵子发生相关蛋白质进行分类;最后,通过对评价指标的比较,选择了分类效果较好的支持向量机（Support Vector Machines,SVM）模型作为分类器。最终得到了一个两层的支持向量机模型进行分类预测。第一层分类器（胚胎发生相关蛋白质与剩余生育相关蛋白质）独立测试集的准确率和ROC曲线下的面积分别为81.95%和0.89。第二层分类器（精子发生相关蛋白质与卵子发生相关蛋白质）独立测试集准确率和ROC曲线下的面积分别为84.74%和0.90。通过富集分析发现与精子发生相关的蛋白质主要富集到GO:007283（spematogensis）通路上,与卵子发生相关的蛋白质主要富集到GO:0048477（oogenesis）通路上,与胚胎发生相关的蛋白质主要富集到GO:0001701（in utero embryonic development）通路上。并且通过对这三种蛋白质进行组合后富集分析发现,胚胎发生相关蛋白质会影响到卵子发生相关蛋白质的富集,精子发生相关蛋白质的富集不受其他两种蛋白质的影响。