Во-первых, большинство расстояний и двугранных угловых ограничении заданной последовательности  рассчитаны с учетом ее выравнивания с эталонными 3D структурами (Рис 2). Форму этих ограничений получают из статистического анализа отношений между многочисленными парами гомологичных структур. Это исследование основывается на базе данных из 105 выравниваний белковых семейств, которые включают 416 белков с известной трехмерной структурой. Просматривая базу данных, таблицы, определяющие количество различных корреляций, были получены, к примеру корреляции между двумя эквивалентными расстояниями Cα – Cα, или между эквивалентными основными цепями образуемыми двумя пересекающимися плоскостями углов двух связанных белков. Эти отношения были выражены как функции молекулярной плотности вероятности (pdf), и могут использоваться непосредственно как пространственные ограничения. Например, вероятности для различных значений основной цепи двугранных углов  вычислены за счет типа остатка, структуры основной цепи эквивалентного остатка и от чередования сходства между этими двумя белками. Другой пример - pdf для подсчета определенного Cα–Cα расстояния, данные эквивалентные расстояния в двух связанных структурах белка (Рис 2).

Важная особенность метода – то, что пространственные ограничения получены опытным путем, из базы данных выравниваний структуры белка. Затем, пространственные ограничения и сроки энергии Charmm, проводящие в жизнь необходимую стереохимию, объединены в объективную функцию. Наконец, модель получена при оптимизации объективной функции в пространстве декартовых координат. Оптимизация выполняется с помощью метода переменной целевой функции, использования методов сопряженных градиентов и молекулярной динамики с модельной "закалкой" (Рис. 3). Некоторые другие модели могут быть рассчитаны, при изменении начальной структуры. Вариабельность у этих моделей может использоваться, для оценки ошибок в соответствующих областях с кладок белка.

Также существуют дополнительные специализированные протоколы моделирования, к примеру для моделирования петель

Рис 1: Сравнительное моделирование белка в Modeller с учетом всех пространственных ограничений. Самый верхний элемент изображения – известный шаблон 3D структуры, выровненный на мишень в последовательности известной модели. Второй эпизод - .пространственные свойства, такие как Cα–Cα расстояния, водородные связи, основные и побочные цепи (а также углы, которые они образуют) и другие. Таким образом, структура получает номер пространственного ограничения. Третий элемент рисунка (самый нижний) отображает 3D модель, полученную в процессе моделирования.

Рис 2: Пример пространственного расположения белка в Modeller. Расстояние между Cα–Cα, d, выражает условно-возможную плотность функции которая зависит от двух других эквивалентных дистанций. (d′= 17.0 andd′′= 23.5): p(d/d′, d′′). Последовательность определяется по формуле наименьших квадратов и подгонкой сумм двух Гауссовских функций гистограммы, при помощи которой происходит вращение вторичных, уже выровненных белковых структур. Как показывает практика, запутанная последовательность также и от дополнительной информации, такой как сходство между белками и промежутками внутри выровненной последовательности

 Рис 3: Оптимизация объективных функций в Modeller.

Перевод с английского - Николай Лян, Николай Энглевский