蛋白质作为生命活动的主要承担者，其氨基酸序列(一级结构)包含了决定蛋白质三维结构的重要信息。由蛋白质一级结构预测其空间构象，被称为“蛋白质折叠”。蛋白质折叠问题包含两个方面的内容：正折叠与逆折叠。正折叠问题为：由氨基酸序列预测蛋白质的三维结构；而逆折叠问题为：给定一个蛋白质的三维结构，设计出能折叠到此结构的氨基酸序列。同时，仅仅知道蛋白质的三维结构信息是不够的，相应的蛋白质结构-功能关系的研究也是目前研究的热点之一。 本文的工作主要包括三部分：第一部分，是基于相对熵及HNP模型的蛋白质设计；第二部分，是基于加权氨基酸网络的蛋白质结构功能关系的研究；第三部分，是基于高斯网络模型以及各向异性网络模型的蛋白质拓扑特性对其功能性运动的影响。 在基于相对熵与HP模型的蛋白质设计算法基础上，将该算法推广到氨基酸三态JNP模型，提出了基于相对熵与HNP模型的蛋白质设计算法。该方法是基于物理学原理，使用相对熵的概念，并将相对熵作为优化目标函数来代替传统设计算法中的优化目标函数哈密顿量，克服了直接优化哈密顿量所遇到的困难。该方法已成功应用于真实蛋白质结构的非格点模型，计算结果达到国际同类工作水平。另外，本文对以前的接触强度系综平均值的近似计算方法做了改进，提出一个接触强度系综平均值的迭代算法，并成功应用于基于HNP模型的蛋白质设计。这些工作为蛋白质设计的进一步研究，及建立基于相对熵的蛋白质折叠与设计的统一理论框架奠定坚实的理论基础。 提出了一种全新的基于能量的氨基酸网的加权方式。对197个非同源蛋白质的加权与非加权氨基酸网进行统计分析，并与同等规模的随机网络对比，发现氨基酸网络具有明显的“小世界”特性：比较分析不同加权方式的网络参量，以及权重对网络参量的影响，并对比不同残基类型的网络参量以及亲疏水残基之间的连接情况，证实了加权网较非加权网包含了更多的蛋白质结构信息。本工作提出的加权网的特征量对残基类型具有显著的区分度，更加符合蛋白质内部相互作用的真实情况。另外，分析加权网的网络特征量在胰凝乳蛋白酶抑制剂2 (Chymotrypsin Inhibitor 2，C12)高温去折叠路径上的变化，发现结构解聚主要表现为疏水核心的破坏：网络集聚系数对二级结构的变化不敏感；平均最短路径随着结构的解聚而增大；折叠核心的介数值为局部极大，且加权网介数对折叠核的区分能力强于非加权网。基于加权氨基酸网，构建了新的对接打分函数Sn。采用该打分函数对42个体系的bound与unbound对接采样结果进行打分排序，并与其他打分函数(RP)结果进行比较，发现基于氨基酸网络的打分函数Sn在一些指标上优于RP打分函数。通过分析发现，Sn打分函数更加适合于考虑蛋白质柔性的对接采样。本工作为进一步应用复杂网络的方法，研究蛋白质折叠机制以及蛋白质结构．功能关系奠定了基础。利用高斯网络模型(GNM)和各向异性网络模型(ANM)研究了谷氨酰胺结合蛋白的“张开”构象、“闭合”构象以及GlnBP-Gin复合物的慢运动模式。研究发现，谷氨酰胺结合蛋白的开合运动主要表现为小结构域的运动，尤其是小结构域顶端两个α螺旋和两个β片的大幅运动；开合运动的轴心位于Lys87和Gln183处：GInBP的开合运动是蛋白质结构所固有的一种动力学属性。另外，还研究了谷氨酰胺结合蛋白不同的拓扑特性对功能性开合运动模式的影响。研究发现：蛋白质的拓扑结构以及两结构域之间的相互作用直接决定了开合运动的趋势，随着两结构域之间的作用增强，这种开合运动趋势会下降，从而为理解谷氨酰胺的输运过程，以及蛋白质与配体相互结合的现象提供了有价值的生物学信息。