蛋白质是维持生命活动的重要物质基础。近年来,随着生物科技的不断发展,蛋白质数据量呈现出海量增长的趋势,依赖于纯生物实验的方法已经不能够满足人们对于蛋白质结构和功能研究的需要。为了缩短研究周期和节约宝贵的研究经费,生物学家越来越依赖于生物计算的方法来预测蛋白质的众多属性。蛋白质功能类型分类及亚细胞定位问题作为蛋白质组学的一个重要分支,(?)年来受到了越来越多的研究者的关注与追捧。然而,目前对蛋白质属性的研究大多基于单标记这一前提,即假定一种蛋白质只具有某一种特定的属性(类型特征)或只存在于某一种亚细胞器当中。但随着数据量的迅猛增长,这一前提已经不能很好地反映真实的情况。因为有许多的蛋白质能够同时具有多重属性或同时存在于多种亚细胞器当中。具有这种特性的蛋白质可能会对新药开发以及疾病的治疗发挥更重要的作用,所以成为基因药物设计和基础研究的重点。为适应这种趋势,本文基于多标签学习方法,通过整合多种伪氨基酸组成的特征提取方法,对膜蛋白功能、多功能酶、抗菌肽分类问题及革兰氏阳性菌亚细胞定位问题进行了预测器设计,取得了一些较为欣喜的结果。我们所设计的预测器比现有的预测器预测成功率有所提高。希望本文的研究能对生物医药的发展起到一定的促进与推动作用,也希望本文的一些研究方法能够应用于一些其他的研究领域。