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蛋白质结构决定蛋白质功能，而基于计算方法的蛋白质结构预测具有重要的现实意义。传统的蛋白质结构预测方法包括同源建模法、归范法和本初法。归范法的核心问题是识别蛋白质序列的折叠型，而关键问题是蛋白质序列与蛋白质结构联配。本文讨论的主要内容是如何提高蛋白质序列型的质量，以增强蛋白质折叠型识别的精度。 首先，本文讨论了基于提高蛋白质序列型质量的蛋白质折叠型识别问题。本文采用了序列聚类分析的方法来提高蛋白质序列型的质量，包括基于蛋白质序列相似度和基于蛋白质序列模体的两种序列聚类分析方法。此两种聚类分析方法的核心是，序列聚类分析能够强化序列信号，进而提高蛋白质序列型质量，以达到增强蛋白质折叠型识别精度的目的。 然后本文分析了蛋白质序列与蛋白质结构之间本质的联系。不同的蛋白质序列片段可以共享同一种蛋白质结构片段，这个事实可以为一种新的蛋白质序列比对方法提供依据。 本文的最后部分介绍了为生物学家提供蛋白质结构预测服务的TreeThreader网络服务器。TreeThreader网络服务器是基于CAS@home志愿计算平台，高并发地为广大用户提供蛋白质结构预测服务。TreeThreader网络服务器实现的是基于归范法的蛋白质结构预测方法，其使用的蛋白质序列与结构联配算法是条件随机场(Conditional Random Field)，可以为大部分蛋白质序列预测出高精度的蛋白质结构。