蛋白质是生物体内具有重要作用的一种生物大分子。由于蛋白质的结构决定了其功能,所以精确预测蛋白质的空间结构在生物制药和疾病研究领域都具有重大意义。本文设计了一种基于自编码器的蛋白质结构重构方法,使用与目标蛋白质序列相似的同源蛋白质作为训练集,对已得到的目标蛋白质预测结构进行重构。实验证明,我们的方法能够对训练集蛋白质进行很好的重构,从而可以在一定程度上用于采样新的目标蛋白质预测结构。本文还探讨了同源蛋白质相似性程度和训练集数据量对新目标蛋白质结构重构的影响,实验表明,训练集蛋白质与目标蛋白质相似性越高,目标蛋白质的重构质量越好。而训练集数据量越大却不一定会提高目标蛋白质的重构质量。本文还尝试性地将重构模型应用到蛋白质-肽段对接问题,初步的实验表明重构模型能够帮助改善蛋白质-肽段对接的效率。