蛋白質亞細胞定位系統(tǒng)的生物分子質譜成像（MSI）技術已成功用于直接分析生物組織切片．不僅避免了繁瑣的樣品提取、純化和分離步驟，而且能夠獲取生物組織中蛋白質和多肽表達譜。并繪制二維質譜圖像。質譜成像技術不需要預知蛋白的種類，不要要抗體標記，甚至不需要熒光染色，就能鑒定出未知的蛋白質．

目前蛋白質亞細胞定位系統(tǒng)已廣泛用于生理和病理組織中蛋白質的表達以及其他分子標志物的發(fā)現。這一方法能夠使HE染色與質譜成像（MSI）的結果很好地關聯起來。

蛋白質是基因功能的主要執(zhí)行者,對蛋白質功能進行研究是基因組學研究領域的重中之重。然而,每種亞細胞為蛋白質行使特定功能提供了場所,蛋白質只有轉運到其相應的的亞細胞中,才能正確的發(fā)揮作用,支持生命活動健康有序的進行,否則,將會造成機體功能紊亂,甚至威脅到生命健康。因此,對蛋白質所處的亞細胞位點進行研究預測是研究蛋白質功能的基礎,同時也為研究某些疾病的發(fā)病機理以及研制針對疾病的新藥物提供了研究理論基礎。生物信息學和基因組學的快速發(fā)展,使實驗所得數據庫中蛋白質數據以幾何方式倍增,研究由原來運用傳統(tǒng)方式逐漸開始改用生物信息學的手段進行處理海量數據。而且,由于很多實驗數據表明30%以上的蛋白質可以同時位于多個亞細胞位置或者在多個亞細胞間游走,研究也由對蛋白質亞細胞進行單位點預測轉變?yōu)槎辔稽c預測。因此,運用生物信息學的手段進行多位點蛋白質亞細胞定位預測是目前研究的熱門方向。采用生物信息學的方法進行多位點蛋白質亞細胞定位預測通常分為四步:一是構建有效的多位點蛋白質數據集;二是對構建的數據集進行全面有效的特征提取;三是分類器的選取,由于多位點蛋白質亞細胞定位預測是一個典型的多標記學習問題,因此選用合適的多標簽分類算法是研究預測的關鍵一步;四是對預測算法的評估,通過預測結果評估分類算法的好壞。