蛋白质-蛋白质相互作用与识别的研究是分子生物学领域的重要课题，其中一项重要的研究内容是蛋白质分子对接。由于实验测定蛋白质对接复合物结构比较困难，因此，通过计算机模拟预测分子间结合模式的对接算法受到极大关注。迄今为止已有比较成功的蛋白质对接预测算法如ZDOCK、AutoDOCK与Rosetta计算平台等。在很多蛋白质-蛋白质对接方法中，几何匹配是最为重要的打分方式，因此如果能够改进目前的几何匹配模型，将会对对接方法有所帮助。这些蛋白质对接算法各有其优缺点，普遍对计算的蛋白质对象有较高的敏感度。蛋白质对接算法有着广泛的应用。细胞内的很多重要生理过程如细胞信号传导、免疫反应、基因复制、转录、翻译以及细胞周期调控等，都是通过蛋白质复合体或蛋白质分子间相互作用来完成的，要充分理解和认识这些复杂生理过程，必须要解析蛋白质复合物结构并了解蛋白质相互作用过程发生的构象变化。蛋白质对接算法使用计算机模拟分子对接，最终生成预测的复合物构象，有的对接算法在运行期间还能够模拟计算出分子动力学范畴的各项指标，供进一步分析研究。本文主要贡献是针对蛋白质分子对接算法开展了算法的优化与算法的实践。考虑到对接算法采用几何匹配的打分方式，通过引入进化约束这一概念，改进了Rosetta SymDock在进行对接计算时的几何匹配模式，设计出了EcSymDock的算法。SymDock是Rosetta中的一项协议，用来通过蛋白质分子对接预测蛋白质多聚体的结构。该协议主要考虑到了多聚体的几何对称性这一特征。进化约束耦合（Evolutionary Coupling，EC）是通过特定蛋白质家族多重序列比对后的优化互信息的结果，它的结果表示了残基对之间的相互作用的程度。通过将EC信息与SymDock协议相结合，让EC在SymDock的低精度采样协议中发挥几何距离约束作用。经过对二聚体结构的对接测试，实验结果表明我们的算法确实在对接精度上有了明显的提高。开展蛋白质对接实践，借助于蛋白质对接算法，从能量的角度刻画了抗癌药物产生抗药性的原因。表皮生长因子受体（EGFR）的突变导致的抗药性已经在很大程度上限制了酪氨酸激酶抑制剂（TKI）在肺癌治疗方面的效用。在研究抗药性这一问题上，运用电子计算方法能够提供强有力的技术帮助人们分析。在我们的实验中，通过对突变EGFR与抑制剂复合物的分析，EGFR突变引起的抗药性特征被刻画成它与TKI结合的绑定释放能量。EGFR与受体药物分子作为复合物被用作AMBER进行分子动力学模拟，绑定释放能量也在这一步计算获得。通过分析，我们得出了绑定释放能量的高低决定抗药性强度的结论。