蛋白质结构和功能预测是后基因组时代的重要研究内容，是人类揭示生命本质的基本问题。蛋白质结构预测问题是生命科学研究中的核心问题之一，同时需要数学、物理、化学、计算机科学、系统科学、控制科学等多学科的参与。本文就蛋白质结构预测的有关问题，进行了一些研究和探讨:　　基于图的最大团方法的蛋白质loop结构预测。蛋白质的loop结构往往处在蛋白质序列的非保守区域，形状不同于规则的二级结构。但是loop区域的结构在蛋白质的功能中占有重要地位。目前，loop结构预测是蛋白质结构预测中的一个热点也是一个难点。利用氨基酸序列预测蛋白质结构，需要建立一个辨别函数，能够区别正确loop结构和不正确loop结构。本文对基于全原子的势能函数进行了改进，把寻找最小势能函数对应的loop结构问题转化为一个求赋权图的最大团问题，应用图的最大团算法，成功地预测到RMSD小于1(A)的loop结构。经过对loop结构诱捕(decoy)数据集进行检验，使Loop预测的准确性在4-9残基范围内有明显的提高。本文的研究结果为进一步研究蛋白质结构预测奠定了理论和实验基础，并扩展了图论方法的应用范围。　　图的匹配方法预测蛋白质结构中的二硫键。在蛋白质结构预测的研究中，一个重要的问题就是正确预测二硫键的连接，二硫键的准确预测可以减少蛋白质构像的搜索空间，有利于蛋白质的3D结构的预测。本文将一个蛋白质结构中二硫键的预测问题，等价为一个寻找图的最大权的匹配问题。图的顶点表示序列中的半胱氨酸残基，边连接每一顶点，表示一种可能的连接方式，边的权根据一个权值函数赋值，用EJ算法寻找具有最大权的匹配，则这个匹配对应二硫键的正确连接。应用这个方法对蛋白质结构的二硫键进行了预测，比Piero方法略有提高，比SQL方法准确率提高了2.2％。　　图的TSP问题与氨基酸参考秩序的研究。在蛋白质结构预测的研究中，已经分析了组成蛋白质的20个氨基酸的分子量之间的关系，并给出了一个氨质比公式和一个质参数集合，使20个氨基酸的分子量关系映射在一个[0，1]集合里，有利于数据的标准化。并且基于氨基酸的分类，提出了蛋白质参考链的概念，应用TSP算法，给出一个次序不变的参考链，并利用此参考链和质参数集合，提出了质秩距判别法，对蛋白质的二级结构进行了预测，取得了预期的效果，预测准确率达到78.92％。　　基于图的最小Hamilton路模型的蛋白质结构预测的研究。研究蛋白质逆折叠问题是蛋白质结构预测的另一类方法，我们提出蛋白质结构的逆折叠的图的最小Hamilton路理论模型，并应用这个模型对loop结构进行实验，把loop的3D信息转化为一个加权完全图(Kn)，然后求这个加权图(Kn)的最小Hamilton路。这条H路对应与寻找一个氨基酸残基序列，使该序列能够折叠成这个目标结构。根据基于统计的势能函数得到一个加权表，将加权Hamilton路问题的BT算法应用于loop结构取得成功。此模型的研究，对探索与尝试一种新方法来研究蛋白质逆折叠和预测蛋白质结构都具有重要的意义。