本书首先应用深度信念网络与残差网络预测了蛋白质的残基接触, 为同期的领域内其他工作提供了思路参考以及互补性结果。然后, 使用生成对抗网络探索了蛋白质残基间距离的实值预测, 开辟了此领域中一个新方向。最后, 设计并实现了一个几乎完全基于深度学习的蛋白质结构模型搭建框架, 对蛋白质结构的预测、建模及其他相关探索具有较为重要的理论和实践意义。