研究生物大分子结构和功能的关系在生物和化学领域是非常重要的课题。在对蛋白质分子的研究过程中,无论是对蛋白质折叠过程分析、蛋白质与小分子的对接,还是蛋白质结构预测等过程都离不开对蛋白质构象转化的分析。明确构象转化过程中的自由能的变化是研究蛋白质分子构象转化的核心问题。由于生物大分子结构有着非常高的复杂度,因此对生物大分子高阶相关性的研究方法并不多,而且在复杂体系计算自由能时,现有方法效率和准确度不能同时满足。因此,从一个高维整体角度来分析蛋白质的构象空间以及开发新的自由能算法都具有非常重要的价值。本篇论文首先通过分层高维聚类方法来研究了溶菌酶蛋白质的构象转化,然后提出了基于构象空间的离散化的一种新型的复杂体系计算自由能方法,并且从理论推导和分子模拟数据中证明了该方法的可行性,最后我们还对比了分子模拟轨迹中能量与自由能在蛋白质不同二级结构上的相关性。自由能地貌图被广泛用于研究自然折叠状态下的蛋白质结构与功能的关系。蛋白质等生物大分子的复杂度非常高,其构象空间十分复杂,经过分子动力学模拟等采样方法,一般我们可以得到较为广泛的样本构象空间,然而,人们普遍从一维或者低维的角度来勾勒蛋白质的自由能地貌,以规避高阶相关性带来的困难。这也使得我们得到的蛋白质构象变化的结果局限在低维分析中,缺少在高阶相关方面上的分析,因此我们期望在一个高维的角度去描述自由能地貌,从而了解生物大分子的构象变化。在本文中,我们通过毫秒级别的分子动力学模拟方法研究了溶菌酶蛋白质在自然折叠状态下的构象空间,通过选择主链二面角为自由度,依据转换频率,区分自由度的快与慢,在与时间相关的不同层次从高维的角度研究了溶菌酶构象变化。经过与实验数据对比,晶体结构的构型在采样轨迹的分组中为主导构型,而且有着较高的能垒,相对难于向其他构型转化,并且蛋白质的结构和功能与非作用位点二面角的构象转化息息相关。自由能计算在生物化学等领域是一个亟待解决的非常重要的问题。在自由能计算的先河中,主要分为两类计算方法,一种是依据实验数据采取的打分函数;一种是通过物理模型与公式推导开发的方法。由于生物大分子的复杂度,第一种方法,需要大量的实验数据,且难于对未知体系进行预测,因此利用严格的公式推导更适合应用到更多的体系中。主要的理论计算自由能的方法分为两种模式,第一种为需要对两种状态之间路径采样的热力学积分、自由能微扰等方法;第二种为只需对两个状态无需对过程采样的MM/P（G）BSA、LIE等方法。第一类方法理论推导严密,能够准确的计算不同状态之间的自由能差,局限性是对于复杂的生物大分子体系,其操作过程较为复杂而且需要大量的采样,会消耗大量的计算机资源。第二种方法,依据各状态分子结构特点,通过对模型的近似求解两个状态之间的自由能差,能够较快的计算出结果,相对节省计算机资源,但是,由于这几种方法并没有解决体系中熵焓补偿的作用,对熵的计算非常不准确,导致计算得到的自由能误差很大。因此,开发新的方法还是非常有必要的。本篇论文中我们提出了一种基于显性恒定统计权重分布（ECISWD）假设,将构象空间离散化的在复杂体系中计算自由能的新方法。当对构象空间离散化足够精细的时候,不同宏观状态之间的自由能变可以通过对不同宏观状态下的conformer计数得到。另外,我们发现依据此时足够精细的conformer标准作为微观状态时,构象熵的变化和自由能的变化仅相差一个负的温度因子,不同宏观状态焓变和宏观状态内conformer内部的熵的变化近似相等。因此这种方法,很好地解决了熵焓补偿带来的误差,可以较为准确的预测自由能差。经过理论推导,这个方法在简单体系下是不成立的,对于复杂体系才适用,并且我们在磷脂分子和蛋白质分子分子动力学模拟轨迹中加以验证,证明了这种方法是一种非常有效的计算不同状态之间的自由能差的方法。最后,我们分析了分子动力学模拟轨迹中宏观状态之间不同能量项与自由能的关系,提出了能量跨度在计算自由能差中的重要地位,并且对比了多种蛋白质不同二级结构上的不同能量项与自由能的相关性差异,我们发现,在稳定的二级结构中,自由能与最小能量、最大能量以及能量跨度的相关性更高,其中能量跨度是相关性最高的参数。