蛋白质结构预测方法的应用条件与范围

目前的研究工作尚未达到直接从蛋白质的序列就可以预测出其高级结构的水平，还需要长期不懈的努力，但在某些方面已经有了突破。可以进行的工作大体上可以分为以下几类：

在已知结构（如晶体结构）的基础上利用分子动力学方法研究蛋白质分子、核酸分子或复合物的动态性质。
利用能量优化或分子动力学方法对结构模型进行优化（以消除某些不合理之处）；或者是在整体结构已知的情况下建立点突变体的结构。
借助于类似物的结构参数建立未知蛋白质的结构。
结合 2D-NMR 数据或 X-RAY 粗结构数据或其他的实验数据建立蛋白质的整体模型结构模型。
在上述条件均不符合的情况下，根据一级结构进行二级结构预测，准确度＜65％。
在已知二级结构的基础上（二级结构预测的准确度是目前一个难以逾越的障碍）进行片段堆积，根据从已知结构得出的一些规则进行筛选，挑选可能的结构，往往得到多种可能性，尚不能得到唯一的正确堆积方式。
建立复合物或多聚体的结构（在单体结构已知的情况下），参考复合物或聚合物本身的性质，利用几何匹配和最大接触面积规则进行。