蛋白质是分子生物学乃至整个生物学研究领域的重中之重，蛋白质结构预测对于理解蛋白质功能、揭示生命过程机制以及药物研发等方面都具有重要意义。随着技术的发展，涌现出了许多实用的蛋白质结构预测在线工具。以下为您推荐几款常用且功能强大的在线工具：
一、AlphaFold Protein Structure Database
数据库网址为：https://alphafold.ebi.ac.uk/
该数据库由 DeepMind 开发，堪称当前最为先进的蛋白质结构预测工具。它运用深度学习技术，能够以极高的精度预测蛋白质的三维结构，预测准确率近乎达到实验解析的精度。该工具不仅适用于单一蛋白质的结构预测，对于蛋白质复合物的结构预测同样表现出色，还能为未知蛋白进行结构建模。
用户只需输入基因名或 UniProt ID，即可便捷地检索已知蛋白的结构，并下载 PDB 格式文件，文件中还包含预测置信度 AF2_ptm 等关键信息 。例如在研究新发现的蛋白质时，利用 AlphaFold 能快速获取可靠的结构模型，为后续功能研究奠定基础。
二、SWISS-MODEL
其官网为：https://swissmodel.expasy.org/ 。
这是一款基于同源建模方法的在线工具，主要利用已知蛋白质结构来预测相似蛋白的结构 。当目标蛋白存在近似模板时，SWISS-MODEL 能高效地完成结构建模工作 。
操作上，用户只需上传 FASTA 格式的蛋白质序列，既可以自行选择合适的模板，也能让系统自动匹配，通常在 20 分钟内就能收到结果。并且，该工具会提供模型可靠性评估（QMEAN 分数），QMEAN 值越接近 0，表明模型越可靠 。以教学或初步研究场景为例，若想快速了解某一常见蛋白质家族成员的大致结构，SWISS-MODEL 是不错的选择。
三、I-TASSER
可通过其官网：https://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/I-TASSER/ 进行使用。
该工具结合了同源建模和折叠模拟技术，特别适用于预测没有已知结构模板的蛋白质，在远缘同源蛋白的结构预测方面具有优势 。
使用时，用户提交蛋白质序列后，I-TASSER 会通过一系列复杂的计算流程生成结构模型 。虽然其计算过程相对复杂，耗时可能较长，但能为那些难以通过常规同源建模解决的蛋白质结构预测问题提供有效的解决方案 。例如在研究一些进化上较为古老、序列保守性低的蛋白质时，I-TASSER 就可能发挥重要作用 。
四、Robetta
官网链接为：https://robetta.bakerlab.org/。
Robetta 是华盛顿大学贝克实验室基于 Rosetta 软件包开发的蛋白质结构预测与分析在线服务器，可通过同源建模、从头预测等方法解析蛋白质结构，分析蛋白质 - 蛋白质相互作用，还能结合 NMR 约束数据优化模型，适用于单域蛋白及复合物研究，但计算资源需求较高，模型精度受序列同源性、域分配等因素影响。
五、MODELLER
其官网为：https://salilab.org/modeller/
MODELLER 用于蛋白质的同源性或比较建模三维结构 。用户提供序列要用已知的相关结构和 MODELLER建模自动计算包含所有非氢原子的模型。 MODELLER 通过满意度实现比较蛋白质结构建模空间约束，并且可以执行许多其他任务，包括蛋白质结构中环的从头建模、优化各种蛋白质结构模型，相对于灵活定义的目标功能，蛋白质序列和/或结构的多重比对，聚类，序列数据库搜索，蛋白质比较结构等。MODELLER 可用下载大多数Unix/Linux 系统、Windows 和 Mac。
六、PolyPhen（Polymorphism Phenotyping）
官网：http://genetics.bwh.harvard.edu/pph2/ 。
PolyPhen-2是一款预测基因突变是否有害的软件，其命名也体现了基因多态性对表型的影响。同样也可用于预测氨基酸替换对人类蛋白质结构和功能的可能影响 。
在其官网界面输入蛋白编号、突变氨基酸位点以及突变前后的氨基酸信息，点击提交查询后即可获取结果 。结果分为 Benign（中性）、Possibly damaging（可能有害）和 Probably damaging（很可能有害） 。
总结
在实际研究中，您可以根据自身的研究目的、蛋白质序列特点以及对工具操作难度和计算资源的考量，合理选择和组合使用这些在线工具，从而更高效地开展蛋白质结构预测相关的研究工作 。同时需要注意的是，虽然这些工具为研究提供了极大便利，但预测结果往往需要结合实验手段（如 X 射线晶体衍射、冷冻电镜等）进行验证，以确保研究结果的准确性 。
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