蛋白质结构预测是一种生物信息学方法，旨在根据蛋白质的氨基酸序列来推测其三维空间结构。这一技术在生物学和医学领域有着广泛的应用，例如药物设计、疾病诊断等。
蛋白质的三维结构决定了它的功能，而直接实验测定蛋白质结构往往耗时长且成本高。因此，利用计算机算法预测蛋白质结构就显得尤为重要。目前常用的蛋白质结构预测方法主要有同源建模法、从头预测法和模板建模法等。
同源建模法是基于序列相似性原理的预测方法，它假设如果两个蛋白质的氨基酸序列相似度较高，则它们的三维结构也可能会相似。因此，可以通过查找已知结构的相似蛋白质，然后将这些结构作为模板进行比对和调整，从而预测目标蛋白质的结构。
从头预测法则是完全依赖于物理化学原理的预测方法，它不依赖于任何已知的蛋白质结构。这种方法需要解决一个复杂的能量优化问题，即找到一个能够使蛋白质稳定并具有最小自由能的三维构象。
模板建模法是结合了同源建模法和从头预测法的方法，它首先尝试寻找与目标蛋白质序列相似的已知结构模板，然后在此基础上进行一些必要的结构调整。
近年来，随着深度学习等人工智能技术的发展，蛋白质结构预测的准确性得到了显著提高。其中，AlphaFold系统就是一种使用深度学习技术进行蛋白质结构预测的有效工具，它在2020年的一项国际比赛中取得了优异的成绩，被公认为是蛋白质结构预测领域的一个重要突破。
