蛋白组学被广泛应用于生物医学领域,如病理机制研究、疾病特异性标记物发现和低丰度蛋白检测等。谱图库搜索和蛋白组学谱图聚类是基于质谱的蛋白组学数据分析方法的重要组成,其核心计算模块包括谱图特征提取和相似性计算。基于深度学习的DLEAMSE方法能够有效提取出可信的谱图特征并降维,但仍面临谱图大数据带来的计算性能瓶颈,且基于DLEAMSE的谱图库搜索方法（MSLOOKUP）也存在重复建库和搜索性能不足的问题;在现有的谱图聚类方法中,普遍使用高维向量进行相似距离计算,同样存在运行时间长、内存占用率高等问题。谱图数据分析方法及其应用在计算性能上的上述不足,严重限制其挖掘生物学知识的能力。针对上述问题,本文进行了以下研究:1.基于DLEAMSE,提出高性能蛋白组学谱图数据嵌入模型（HP-DLEAMSE）。在计算性能方面,充分利用多核CPU和GPU的并行计算优势,在不降低谱图特征提取性能的同时,设计并行算法建立HP-DLEAMSE。该模型在大规模谱图测试数据集（＞1,000,000）上的整体运行时间降低84.826%,并显示出较好的可扩展性。在特征提取性能方面,选用特定物种（拟南芥）数据构建了专用模型,并评估其在谱图库搜索上的性能。当距离范围为[1-0.95]时,专用模型仍有98.8%的正确率,高于普通模型（90.039%）。这表明专用模型在特征提取上具有更高的正确率和稳定性。2.针对基于暴力搜索机制的MS-LOOKUP方法中重复建库和搜索性能不足的问题,提出将HP-DLEAMSE和Faiss框架（非精确索引+范围搜索模式）相结合的高性能蛋白组学谱图库搜索方法（MS-Search）。MS-Search实现了谱图库的高性能构建和搜索,以及谱图库的增量式更新。实验表明,在不同尺度数据集上,MSSearch相较于MS-LOOKUP,整体运行时间最多降低90.067%。3.针对当前谱图聚类方法在计算性能上的不足,本文结合HP-DLEAMSE和Faiss高效索引,提出了高性能谱图聚类方法（HP-Cluster）。HP-Cluster实现了对谱图数据的高性能聚类和代表谱图的生成。在谱图簇错误率和有效聚类占比两个指标上,HP-Cluster与主流工具（spectra-cluster和Ma Ra Cluster）之间的差异不足2%,但HP-Cluster的聚类运行时间最大降低近93%。4.基于Python Click命令行工具包对MS-Search和HP-Cluster进行封装,开发了谱图库构建、谱图库搜索、谱图聚类以及代表谱图生成等本地工具。