蛋白质二聚体构象预测方法主要包括实验技术和计算模拟两大类。实验方法如X射线晶体学和冷冻电镜能直接解析二聚体结构，但成本高且耗时长。计算方法则利用分子对接、同源建模和分子动力学模拟等技术，通过分析蛋白质序列和已知结构信息预测二聚体构象。近年来，深度学习模型如AlphaFold-Multimer显著提升了预测精度。这些方法在药物设计、酶工程和疾病机制研究中具有重要应用价值，例如通过预测蛋白-蛋白相互作用位点来开发靶向药物。