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蛋白质的一级序列信息决定了其三维空间结构的形成。因此，研究序列与结构之间的关系有十分重大的意义，了解这些关系将加深我们对蛋白质结构形成机制的认识，为蛋白质分子结构的设计与预测奠定坚实基础，从而为解决各种与蛋白质错误折叠引起的疾病，如痴呆症、帕金森症和瘙痒症，设计出更加高效的治疗方案。在这篇文章中，主要研究该方面的两个基本问题：一个问题是蛋白质结构的对称性问题，使用β三叶草（β-trefoil）、β螺旋桨（β-propeller）和Tim桶（Tim-barrel）为模型蛋白，探讨蛋白质对称结构的检测与形成机制。另一个问题是蛋白质的折叠机制，主要是利用全原子分子动力学模拟，研究蛋白质β发卡（β-hairpin）结构的快速折叠机制。此外，为了提高对称性检测的效率，我们还提出了两种快速的数字倒序算法，用于改善傅里叶变换的效率。
我们首先提出了两种提高数字倒序算法运行效率的新算法。一种是基于同址的交叉和寻址算法。这种方法利用了一个辅助种子表存储预先计算的前缀数数字倒序位置，然后利用有效的递推公式消除了所有的冗余计算，给出了递推公式的两种实现型态：蝶形数据交换与翅形数据交换。后一型态能够保持数据的连续性，因此可以进一步利用向量化技术和并行技术极大改善程序效率。另一种是基于非同址的渐进式寻址算法，这种方法输入数据和输出数据分开存储，占用内存较多，但是利用我们给出的递推关系，也消除了冗余计算，并使得数据的访问具有高度的顺序性和连续性，不仅可以随意进行循环展开，减少循环语句的迭代次数，还可以最大限度地使用向量化技术与并行技术，使得程序运行效率远高于大多数数字倒序算法的运行效率。
第二项工作是从序列、结构和相互作用方面来检测蛋白质的对称性特征，并研究其形成机制。文章对我们原有的方法进行了几个方面的修改，一个是相似性打分方面，结构相似性采用dRmsd-打分值，相互作用采用接触能量进行打分。第二是，相似性打分矩阵需要进行拼图变换这一预处理过程，才能用原有的重现图和皮尔逊关联图来检测对称性强弱。必要时，还可以通过傅里叶变换功率谱法提升检测效果。
最后是蛋白质β发卡结构的折叠机制研究，高精度研究这一问题需要使用全原子分子动力学模拟技术。由于普通蛋白原子数量巨大，对于采用高精度全原子模型的分子动力学模拟是一个巨大挑战。因此，人们常常采用一些具有代表性的较小稳定蛋白质结构片段作为模式结构进行分子模拟，这些常见的模式结构有α螺旋束、β发卡、β面片，以及α/β混合型迷你蛋白等类别，计算难度依次递增，其中α螺旋束折叠机制的研究已经十分透彻。这篇文章以β发卡2GB1为研究对象，用全原子分子动力学方法进行了60次各10ns时间的模拟，获得了7条成功折叠的轨道，发现2GB1疏水核的形成方式影响折叠的速度。