寻找某种蛋白质的空间结构，首先应该查询蛋白质数据库 HPDB 或 PDB，即查询是否已经有人做过该蛋白质的空间结构测定。 HPDB 或 PDB 中只存储至今人们已知其空间结构的蛋白质，数量占生物体中存在的各种蛋白质的很小部分。由于资金和技术等方面的问题，人们尚不知道许多蛋白质的空间结构。 对于这些蛋白质，结构预测是获得其空间结构的很好办法。

如果已经拥有蛋白质一级结构序列，无论是由蛋白质测序仪直接测定得到氨基酸序列，或是由基因序列通过遗传密码翻译推测得到氨基酸序列，都可以利用蛋白质结构预测软件（服务）对该蛋白质的三维结构进行预测。 尽管预测本身有一定风险，但总比一无所知要好得多。蛋白质结构预测技术已经取得了很大进步，每种预测方法都是根据特定的规则进行合理的预测 ，具有一定的可信度。

目前预测蛋白质结构的方法可分为三大类（参考图示）：

• 同源建模——目标序列与模板序列比较，按照模板序列的空间结构，经过优化，产生目标序列三维结构；
  　
• 折叠识别——预测二级结构，预测折叠方式，参考其它蛋白的空间结构，产生目标序列三维结构；
  　
• 从无到有——单个氨基酸形成二级结构的倾向，加上各种作用力力场信息，直接产生目标序列三维结构。

同源建模方法目前被认为是最精确的方法。同源性大于50％时，结果比较可靠；30～50％之间， 其结果需要参考其它蛋白的信息。同源性小于30％时，人们一般采用折叠识别方法。同源性更小时，从无到有法更有效。