蛋白质结构预测是指利用计算机模拟技术，根据蛋白质的氨基酸序列来预测其三维空间结构的过程。这种预测方法可以提供关于蛋白质功能、稳定性以及相互作用的信息。
蛋白质结构预测主要分为两类：同源建模和从头预测。
1. 同源建模：这是最常见的蛋白质结构预测方法。它基于这样一个假设：具有相似氨基酸序列的蛋白质通常具有相似的三维结构。因此，如果已知一个蛋白质的结构，就可以使用这个信息来预测具有相似序列的其他蛋白质的结构。这种方法的优点是准确率较高，但缺点是需要有足够多的已知结构作为模板。
2. 从头预测：这种方法不依赖于已知的蛋白质结构，而是完全基于蛋白质的氨基酸序列来进行预测。这是一种更困难的方法，因为氨基酸序列中的信息并不足以确定蛋白质的精确三维结构。然而，随着计算能力的提高和新算法的发展，从头预测的准确性正在不断提高。
近年来，深度学习在蛋白质结构预测中发挥了重要作用。例如，AlphaFold是一种使用深度学习的人工智能系统，它在蛋白质结构预测方面取得了重大突破。在2020年的一次竞赛中，AlphaFold的预测结果在许多情况下与实验测定的结构非常接近，这标志着蛋白质结构预测领域的一个重要里程碑。
蛋白质结构预测对于理解生命过程、设计药物和开发新的生物技术都具有重要的意义。
