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随着计算机技术和生物科学技术的共同飞速发展，将计算机技术运用到生物领域中是当今生物学的重要转变。其中，无序蛋白质的研究引起了研究者们的兴趣。传统的蛋白质与无序蛋白质在结构上有着很大的区别，其没有稳定的高级结构，是对生物学中“序列一结构一功能”这一理论的挑战。由于无序蛋白质可以与不同的配体结合，形成不同的蛋白质结构，因而也具有不同的功能。因此，它对于蛋白质的设计以及药物的制造都有着重要的指导作用。无序蛋白质分为两种，分别为完全无序蛋白质与部分无序蛋白质。预测的方法有很多种，最简单快速的为FoldIndex算法与GlobPlot算法，且前者准确率高于后者。 预测完全无序蛋白质时，先将FoldIndex算法通过MATLAB实现，然后对FoldIndex算法进行效果改进，方法是将FoldIndex算法与GlobPlot算法两者结合，并对算法中的氨基酸疏水性参数、电荷性参数以及倾向性参数进行优化。然后根据参数之间的相互关系，推导出预测完全无序蛋白质的最佳算法。并用MATLAB进行效果仿真，将改进后的算法与原算法相对比，当数据集为无序时，准确率提高1.41％，当数据集为有序时，准确率提高0.92％，仿真结果证明这种改进是有效的。 预测部分无序蛋白质时，是在原算法的基础上提出对序列进行加窗，根据预测算法选择合适的窗函数。在选择合适的窗口长度时，对不同序列长度的蛋白质分别加窗，找出窗口长度与序列长度的关系。用MATLAB仿真加窗后的预测效果，将原算法与改进的算法进行对比，并分别选择了不同类型的蛋白质，包括完全无序蛋白质、部分无序蛋白质、有序蛋白质。通过仿真图形可以看出，改进的算法比原算法效果更好，证明改进的算法是有效的。