本申请提供了一种蛋白组临床生物标志物整体筛选方法、系统和介质，包括步骤：获取高通量蛋白组的检测数据，并对检测数据进行数据预处理；对预处理后的检测数据进行蛋白组学的特征预筛选，得到蛋白组学的有效特征集；对有效特征集进行特征提取得到候选蛋白标志物组合；使用多种机器学习特征选择方法对候选蛋白标志物组合进行筛选得到生物标志物。能够从海量数据中筛选高通量、高灵敏、高准确性且成本合理的潜在生物标志物的方法。可以高效的鉴定和识别验证率高且分类效果显著的生物标志物诊断，因此它可以大大节省相关研究人员的时间、精力和资源，并为其提供极大的便利。