能量函数在蛋白质结构预测中至关重要,包括构象搜索、结构选取、结构优化等过程都要有相应的能量函数作为指导。依据是否由已知的实验结构信息导出,可将常见的能量函数划分成基于物理和基于知识两大类,本文所要讨论的基于蛋白质三维结构的二面角的统计势即是一种基于知识的能量函数。近年来,各种二面角统计势在蛋白质结构预测中得到了广泛应用并扮演着不可替代的角色,本文则针对其不同的构建形式展开了细致的研究和讨论,以期找到一种最为有效的二面角统计势。主要的研究内容和成果如下：一、考虑到不同残基的拉氏几率分布与相邻残基的关联,本文分别构建了基于左邻残基和右邻残基的二面角统计势,并与单残基二面角统计势进行了比较,结果显示引入相邻残基对于提升二面角统计势的性能起到了积极的作用,同时,引入右邻残基的效果要略优于引入左邻残基,而当左右相邻残基同时引入时统计势有最优的性能表现；二、进一步考虑相邻残基的二面角对统计势性能的影响,为此将左邻二面角和右邻二面角分别或同时引入到统计势中。结果显示引入相邻残基的二面角同样对统计势的性能有提升作用,其中左右相邻二面角同时引入时统计势性能最优,分别引入时的结果并无明显差异；三、根据以上的研究结果,本文设计了一种同时考虑左右相邻残基类型和二面角的统计势,将其应用于各类构象集,并与其它各形式的二面角统计势进行比较,结果显示该统计势的性能表现始终处于领先位置,这也充分说明了恰当引入相邻残基信息对二面角统计势所带来的积极影响。