随着高通量生物组学如基因组学、蛋白质组学和代谢组学等研究技术的发展，对癌症诊断、治疗和预后相关的生物标记检测越来越有效。现有研究往往局限于单一生物组学平台，无法从分子生物学角度对癌症提供全面准确的信息。通过系统整合多个生物组学平台从不同角度对癌症进行分析、使用多种生物组学数据对于准确检测生物过程中起主导作用的生物标记至关重要。本项目提出基于计算智能技术（如遗传算法、Memetic算法等）的分析方法有效处理多生物组学数据的生物标记识别问题。针对相关的基础问题，如高通量基因组学数据存储、质谱数据中代谢物的识别、代谢数据分类、生物复杂网络中的社区提取等，我们提出一系列计算智能算法有效解决问题，实验结果对相关领域研究具有一定的借鉴作用。另一方面，通过本项目的开展，深圳大学与英国伯明翰大学建立了良好国际合作平台，提高了研究团队的研究能力，对于双方在生物信息、人工智能、机器学习等相关研究领域发展起到积极推动作用。