蛋白质、RNA等生物分子是组成生物体的重要物质,其通过相互作用的方式参与了生物体的大部分生理过程。为了理解这些分子在生理过程中的作用与机制,对其分子结构的研究是必要的。对于现阶段的实验技术而言,得到蛋白质与RNA的序列要易于得到其结构,并且得到其单体结构要易于得到其复合体结构。所以发展出了利用已有的序列和结构信息来预测未知的生物分子结构的计算方法。以此为基础在本文中主要研究了三个方面的问题:1.构建新的蛋白质-RNA复合体结构预测的打分函数。目前对于生物分子的复合体结构预测主要分为两个步骤:采样和打分。其中打分部分的打分函数可以分为基于知识的打分函数和基于物理的打分函数。基于知识的打分函数主要受两个因素的影响:统计对象和参考态的选择。本文尝试使用新的统计对象来构建新的打分函数:a)以蛋白质残基与RNA碱基之间的堆积（stacking）现象作为统计对象构建了打分函数Scoreπ。该打分函数在已有的打分函数基础上加入stacking修正项,从而使打分函数更容易得到近天然态结构。b)不同于以往的打分函数通过距离,角度等参数描述配对状态,以蛋白质残基与RNA碱基之间的配对构象本身作为统计对象构建出了新的基于知识的打分函数3dRPC-Score。3dRPC-Score在不同的测试数据集中都有相对稳定的表现。2.利用序列的共进化信息研究固有无序蛋白质的结合态三级结构特征。固有无序蛋白质是一种广泛存在于生物体中的蛋白质,其在生物体内参与了包括分子与细胞调节,信号传导等的多种生理过程（以下简称无序蛋白质）。无序蛋白质的序列中存在着较大比例的亲水和带电氨基酸,这导致其单独在溶液中存在时没有固定的折叠结构。由于结构的特殊性直接通过实验方法得到其结构相对比较困难。尽管无序蛋白质在单独存在时没有一个稳定的折叠态,但是在结构上存在一个包含了不同构象的结构系综,而且部分无序蛋白质在与其配体结合时会折叠成稳定的结构。因此在预测无序蛋白质相关的复合体结构时,确定其结合态结构十分重要。在本文中我们采用直接耦合分析的方法（DCA）从无序蛋白质的多序列比对（MSA）信息中提取其中的共进化配对信息,然后与无序蛋白质的结合态折叠结构的配对（contact）进行比较。结果发现,共进化配对可以预测无序蛋白质结合态结构配对情况,即无序蛋白质的共进化信息可以反映无序蛋白质结合态的三级结构。这一方面说明无序蛋白质也满足蛋白质的序列-结构关系,另一方面无序蛋白质序列的共进化信息也可以为构建其结合态结构提供帮助。3.利用分子动力学模拟方法验证和分析预测到的复合体结构在通过计算方法预测并得到复合体结构后,如何验证其是否是一个合理的结构,如何分析其相互作用机制,也是生物分子复合体预测所面临的难题。在本文中我们使用分子动力学模拟的方法来尝试解决这些问题。并且以此方法与合作者共同进行了以细胞周期蛋白质依赖性激酶（CDK）为靶点的抗HIV-1病毒的药物设计,并取得了部分成果。