1.一种生物标志物组合在制备预测自闭症谱系障碍疾病的产品中的应用，其中，所述生物标志物组合由aldh2、arf5、atp6ap1、cd14、cdc37、col1a2、cybb、dst、f7、fah、fgb、glod4、gnpda2、hbe1、hmgcl、hspa1l、ighd、immt、itga6、mcam、mrc1、msl1、myl12b、nucb1、ogdh、pf4、pf4v1、pfn1、potej、procr、psma3、ptprg、rps3、scp2、tpi1、vasn、anxa5、asah1、cald1、cse1l、exoc1、fth1、gnpda1、hspa8、itgb1、mta2、olfm4、mapk1、rps27a、sod1、tpm1和ubc组成。
2.一种用于检测生物标志物组合的试剂组合，其特征在于，所述生物标志物组合由aldh2、arf5、atp6ap1、cd14、cdc37、col1a2、cybb、dst、f7、fah、fgb、glod4、gnpda2、hbe1、hmgcl、hspa1l、ighd、immt、itga6、mcam、mrc1、msl1、myl12b、nucb1、ogdh、pf4、pf4v1、pfn1、potej、procr、psma3、ptprg、rps3、scp2、tpi1、vasn、anxa5、asah1、cald1、cse1l、exoc1、fth1、gnpda1、hspa8、itgb1、mta2、olfm4、mapk1、rps27a、sod1、tpm1和ubc组成。
3.如权利要求2所述的试剂组合，其特征在于，所述试剂组合用于检测所述生物标志物组合的表达水平，
4.如权利要求3所述的试剂组合，其特征在于，所述表达水平为蛋白表达水平和/或mrna转录水平，和/或，所述生物分子试剂选自引物、探针和抗体中的一种或多种。
5.一种生物标志物组合，其特征在于，所述生物标志物组合由aldh2、arf5、atp6ap1、cd14、cdc37、col1a2、cybb、dst、f7、fah、fgb、glod4、gnpda2、hbe1、hmgcl、hspa1l、ighd、immt、itga6、mcam、mrc1、msl1、myl12b、nucb1、ogdh、pf4、pf4v1、pfn1、potej、procr、psma3、ptprg、rps3、scp2、tpi1、vasn、anxa5、asah1、cald1、cse1l、exoc1、fth1、gnpda1、hspa8、itgb1、mta2、olfm4、mapk1、rps27a、sod1、tpm1和ubc组成。
6.一种试剂盒，其特征在于，所述试剂盒包含如权利要求2～4任一项所述的试剂组合和/或如权利要求5所述的生物标志物组合。
7.一种构建自闭症谱系障碍疾病预测模型的方法，其特征在于，所述方法包括：将样本中的生物标志物组合对应的蛋白表达数据输入含逻辑回归模型的r语言caret包中进行机器学习，得到自闭症谱系障碍疾病预测模型；
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述样本来自血液、尿液、唾液或脑脊液；
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述肽段匹配利用uniprot人类蛋白质数据库；
10.一种自闭症谱系障碍疾病的预测模型，其特征在于，所述预测模型通过如权利要求7～9任一项所述的方法构建获得。
11.一种针对自闭症谱系障碍疾病的预测系统，其特征在于，所述预测系统包括分析判断模块，
12.如权利要求11所述的预测系统，其特征在于，所述预测系统还包括输出模块和/或检测模块；所述输出模块输出所述分析判断模块的判断结果，所述检测模块检测待测样本中的生物标志物组合对应的蛋白表达水平，并将表达水平数据传输至所述分析判断模块。
13.如权利要求10所述的预测模型或如权利要求11或12所述的预测系统在自闭症谱系障碍疾病预测中的应用。
14.如权利要求2～4任一项所述的试剂组合在制备预测或诊断自闭症谱系障碍疾病的试剂盒中的应用。
15.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，可实现如权利要求10所述的预测模型或如权利要求11或12所述的预测系统的功能。
16.一种电子设备，其包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如权利要求10所述的预测模型或如权利要求11或12所述的预测系统的功能。