蛋白质的二级结构是指蛋白质主链折叠产生的由氢键维系的有规则的构象，包括三种zuì主要的结构原件，α螺旋（H）、β折叠子（E）和无规则卷曲（C）。蛋白质的二级结构是联系一级结构和三级结构的桥梁，所以二级结构的预测可为三级结构预测提供很好的起始条件。
蛋白质二级结构检测的基本原理就是通过对结构已经测定的蛋白质序列和其二级结构对应关系的统计分析，归纳出一些预测规则，用于待测蛋白的二级结构预测。目前已开发的蛋白质二级结构测定方法大致可分为3代。第一代测定方法主要特点是采用简单的统计方法对单个残基形成的二级结构进行分析，代表性的方法有Chou-Fasman；第二代测定方法主要特点是采用更复杂的统计方法对单个残基形成的二级结构进行预测，同时对其周围氨基酸残基形成二级结构的倾向性进行分析，代表性的方法如GORIII；第三代测定方法主要特点是采用更为先jìn的机器学习方法（如神经元网络），将多序列比对的信息作为神经元网络系统的输入，进行二级结构的测定，总体上jīng确度得到很大的提高，普遍可超过70%，代表性的方法有PHD和PSIPRED等。
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