二级结构是指α螺旋和β折叠等规则的蛋白质局部结构元件。不同的氨基酸残基对于形成不同的二级结构元件具有不同的倾向性。按蛋白质中二级结构的成分可以把球形蛋白分为全α蛋白、全β蛋白、α＋β蛋白和α/β蛋白等四个折叠类型。预测蛋白质二级结构的算法大多以已知三维结构和二级结构的蛋白质为依据，用过人工神经网络、遗传算法等技术构建预测方法。还有将多种预测方法结合起来，获得“一致序列”。总的来说，二级结构预测仍是未能完全解决的问题，一般对于α螺旋预测精度较好，对β折叠差些，而对除α螺旋和β折叠等之外的无规则二级结构则效果很差。

nnPredict：用神经网络方法预测二级结构，蛋白质结构类型分为全α蛋白、全β蛋白和α/β蛋白，输出结果包括“H”(螺旋)、“E”(折叠)和“-”(转角)。这个方法对全α蛋白能达到79%的准确率。

PredictProtein：提供了序列搜索和结构预测服务。它先在SWISS-PROT中搜索相似序列，用MaxHom算法构建多序列比对的profile，再在数据库中搜索相似的profile，然后用一套PHD程序来预测相应的结构特征，包括二级结构。返回的结果包含大量预测过程中产生的信息，还包含每个残基位点的预测可信度。这个方法的平均预测准确率达到72%。

SOPMA：带比对的自优化预测方法，将几种独立二级结构预测方法汇集成“一致预测结果”，采用的二级结构预测方法包括GOR方法、Levin同源预测方法、双重预测方法、PHD方法和SOPMA方法。多种方法的综合应用平均效果比单个方法更好。

nnPredict的网址是：http://www.cmpharm.ucsf.edu/~nomi/nnpredict.html。

PredictProtein的网址是：http://cubic.bioc.columbia.edu/predictprotein/。

PredictProtein的国内镜像在：http://www.cbi.pku.edu.cn/predictprotein/。

SOPMA的网址是：http://pbil.ibcp.fr/。

4. 其它特殊局部结构

其它特殊局部结构包括膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋(Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结构特征，也可以用计算方法加以预测。

COILS：卷曲螺旋预测方法，将序列与已知的平行双链卷曲螺旋数据库进行比较，得到相似性得分，并据此算出序列形成卷曲螺旋的概率。

TMpred：预测蛋白质的跨膜区段和在膜上的取向，它根据来自SWISS-PROT的跨膜蛋白数据库Tmbase，利用跨膜结构区段的数量、位置以及侧翼信息，通过加权打分进行预测。

SignalP：预测蛋白质序列中信号肽的剪切位点。

COILS的网址是：http://www.ch.embnet.org/software/COILS_form.html。

TMpred的网址是：http://www.ch.embnet.org/software/TMPRED_form.html。

SignalP的网址是：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/。

5. 蛋白质的三维结构

蛋白质三维结构预测时最复杂和最困难的预测技术。研究发现，序列差异较大的蛋白质序列也可能折叠成类似的三维构象，自然界里的蛋白质结构骨架的多样性远少于蛋白质序列的多样性。由于蛋白质的折叠过程仍然不十分明了，从理论上解决蛋白质折叠的问题还有待进一步的科学发展，但也有了一些有一定作用的三维结构预测方法。最常见的是“同源模建”和“Threading”方法。前者先在蛋白质结构数据库中寻找未知结构蛋白的同源伙伴，再利用一定计算方法把同源蛋白的结构优化构建出预测的结果。后者将序列“穿”入已知的各种蛋白质的折叠子骨架内，计算出未知结构序列折叠成各种已知折叠子的可能性，由此为预测序列分配最合适的折叠子结构。除了“Threading”方法之外，用PSI-BLAST方法也可以把查询序列分配到合适的蛋白质折叠家族，实际应用中发现这个方法的效果也不错。

SWISS-MODEL：自动蛋白质同源模建服务器，有两个工作模式：第一步模式(First Approach mode)和优化模式(Optimise mode)。程序先把提交的序列在ExPdb晶体图像数据库中搜索相似性足够高的同源序列，建立最初的原子模型，再对这个模型进行优化产生预测的结构模型。

CPHmodels：也是利用神经网络进行同源模建预测蛋白质结构的方法。

SWISS-MODEL的网址是：http://www.expasy.ch/swissmod/SWISS-MODEL.html。

CPHmodels的网址是：http://www.cbs.dtu.dk/services/CPHmodels/