近年来,冷冻电子显微镜技术的不断发展,尤其是硬件设备如直接电子探测器的技术突破、软件算法如最大似然估计、贝叶斯思想的应用,在结构生物学领域不断有利用冷冻电镜探测得到的高分辨率结构出现。冷冻电镜具有对样品制备相对简单、样品损伤小、样品能够保持在水溶液中的状态等优点,使得探测得到结构清晰且包含分子动力学信息,成为继X射线晶体衍射、核磁共振等方法后另一广受国内外欢迎的结构生物学探测方法。经过多年发展,冷冻电镜领域出现了多款冷冻电镜图像处理工具包,部分工具包涵盖了冷冻电镜图像处理过程中的完整计算流程,在高性能计算机的支持下能够在短时间内得到数据的处理结果,使得提高重建准确性的算法研究十分重要。由于样品冷冻前存在于水溶液中,使得样品在溶液中的构象不均一,并且存在扰动情况,这对冷冻电镜成像数据的重建造成了困扰。样品在水溶液中的运动将导致重建后运动部分分辨率低下,无法观察到具体的生物学特征。计算机技术以及人工智能的发展,使得分子动力学模拟技术无论在规模上还是准确率上都有了长足的发展。本文结合分子动力学分析,提出了一种可行的有参考三维分类方法。旨在以动力学模拟的方式获得样品的先验信息,得到大分子体系中可能存在的稳定结构,用分类方法帮助区分冷冻电镜图像中存在的多构象变化。分类方法利用期望最大化实现最大似然估计,通过获得每个图像在空间角度上的连续概率密度描述图像角度参数。本文利用弹性网络和分子扰动模型的方式生成了一系列结构变化的模型,然后利用生成的模型得到不同信噪比、不同空间角度的投影图像,以数值模拟的方式,验证了有参考分类方法在不同影响因素下的分类效果。经过数值模拟发现,在构象变化相对较小的体系中,有参考的方式更具优势,能够从结构异质体系中得到构象变化的隐含模型。