Современные математические методы исследования белка, такие как database search и de novo, имеют свои недостатки. При помощи database search невозможно определить белок, который отсутствует в базах данных. Методы de novo позволяют идентифицировать новые белки, но при этом являются очень ресурсоемкими (требуется использование суперкомпьютера). В рамках данного проекта был разработан комплексный подход приближенного анализа исследуемого белка, проводимый на персональном компьютере. Задача качественного и количественного определения исходной последовательности (белка) состоит из трех подзадач. Первая – устранение шумов и выделение пиков по данным масс-спектрометрии. Был разработан алгоритм, сочетающий метод скользящего среднего и технологию вычислительной фотографии HDR. Вторая подзадача – идентификация пиков. Она была сведена к задаче о рюкзаке и решена при помощи метода ветвей и границ. Последняя подзадача – восстановление исходной последовательности по набору фрагментов (пики и их интенсивности). Данная подзадача была решена при помощи построения двоичных деревьев и поиска пути максимальной длины. Все вычисления проводились на ПК с применением технологии параллельных вычислений CUDA.