癌症是现代社会威胁人类健康的主要因素之一,但癌症免疫疗法也正在彻底改变肿瘤学。肿瘤浸润的免疫细胞对免疫治疗的临床反应有深远的影响,免疫组库中的Ig/Tc R基因序列多样性反映了B/T细胞增殖克隆性和机体的免疫状况,与实体肿瘤、自身免疫病和感染都密切相关。单细胞测序技术的发展推动了免疫组库测序技术的成熟与完善,日益增长的免疫组数据需要高效的免疫组库分析技术以快速准确地实现高通量数据的分析,从而更深入、细致的探究复杂免疫系统内细胞异质性。此外,免疫组学研究能推动癌症免疫治疗的发展,从免疫组学数据探究癌症早期筛查对于癌症治疗有着重要意义,如何基于免疫组学数据利用机器学习方法开发癌症预测模型是一个极具挑战性的问题。因此,本论文主要从以下三个方面开展研究:第一部分,针对日益增长的单细胞免疫组学数据,对现有分析流程存在的问题进行分析,设计一套较为完整的基于单细胞转录组测序数据的免疫组库分析流程,开发一套高效实用的免疫组库分析工具。第二部分,基于非小细胞肺癌、结直肠癌、黑色素瘤三种癌症的单细胞免疫组库数据,借助免疫组库分析工具,选取TCRβ链的CDR3蛋白序列进行V/J基因表达量分析、V/J基因共享性分析等相关下游分析,以寻找多种癌症之间的T细胞免疫共性与差异性。第三部分,利用卷积神经网络模型建立了非小细胞肺癌、结直肠癌的癌症预测模型,根据样本外周血的免疫信息检测是否患有癌症。本研究不仅完善了现有的免疫分析流程,为单细胞免疫组学数据提供了高效的分析工具,为单细胞免疫数据提供了更多的数据,而且癌症免疫组库分析与癌症预测模型的建立也为癌症的早期诊断、个性化治疗、良好的预后提供了理论价值和现实意义。