蛋白质结构预测可为功能分析、突变设计和实验规划提供假设，但预测结构不是实验测定结构。序列信息、复合物状态、构象变化、配体、修饰和训练分布都会影响结果；模型置信度也不是生物学正确性的直接概率。
适合使用这个工作流的情况
- 缺少实验结构时形成可检验假设
- 考察结构域、界面或变异的潜在影响
- 为实验或比较分析准备候选构象
建议执行步骤
- 01
定义生物学对象
确认物种、序列版本、异构体、结构域、信号肽、修饰和预期复合物。输入错误无法由更复杂的模型弥补。
- 02
检查序列与已知结构
搜索同源序列、保守区域和已有实验结构，记录数据库版本、序列标识符和任何人工裁剪。
- 03
运行并解读预测
区分单体、复合物和局部问题，记录工具版本与设置；逐区域检查局部和整体置信度、链间误差、无序与候选构象。
- 04
用外部证据检验
用突变、交联、低分辨率数据、同源结构或适当实验挑战关键解释，并保留输入、参数和原始输出。
质量控制问题
- 序列、异构体和组装状态是否正确
- 是否逐区域检查置信度和无序
- 功能或界面主张是否有独立证据
- 是否避免用于未经验证的临床决策
预期输出输出应是带有置信度和适用边界的结构假设，以及检验它的下一步计划。