綜合各種分析方法預測
在實際進行蛋白質二級結構預測時，往往會綜合應用各種分析方法和相關數據。綜合方法不僅包括各種預測方法的綜合，而且也包括結構實驗結果、序列對比結果、蛋白質結構分類預測結果等信息的綜合。實際應用中最常見的綜合方法是同時使用多個軟件進行預測，通過分析各個軟件的特點以及各個軟件預測結果，最終形成二級結構一致性的預測結果。將序列比對與二級結構預測相結合也是一種常見的綜合方法。雙重預測是另一類綜合方法，該方法首先預測蛋白質的結構類型，然后根據不同結構類型蛋白質的二級結構形成規律預測新蛋白質的二級結構，并根據結構類型解釋預測結果。這種方法若有光譜測定的二級結構含量作參考，則第一步分類結果更可靠。
就像α螺旋和β折疊片的位置可以預測出來一樣，其它特定的結構或結構特征，如卷曲螺旋和跨膜區也可以預測出來。但這類預測的方法沒有二級結構預測方法多，主要是由于這些結構或結構特征的折疊規律尚不十分清楚。盡管如此，若待預測序列在已知結構數據庫中能搜索到相似蛋白，則可以提高預測的準確性。
早期人們建立的多種二級結構的預測方法，都是建立在假定蛋白質的二級結構主要是由局部氨基酸所決定，準確率都不超過65%。隨著蛋白質進化信息、長程相互作用信息及全局信息的加入，蛋白質二級結構預測的準確率有了較大的提高。由于序列信息和結構信息的不斷增長，通過統計得到的蛋白質序列與二級結構關系及規律更加全面，同時也由于預測方法的不斷改進，使得蛋白質二級結構預測的準確率也在不斷地提高，預測二級結構的準確率已經可以達到80%以上。一般認為，如果蛋白質二級結構預測準確率足夠高的話，就可以基本準確地預測一個蛋白質分子的三維空間結構。但目前所取得的成果還難以達到這一目標。雖然二級結構的預測準確率還不能滿足準確推測蛋白質分子三維空間結構的要求，但其預測結果仍能提供許多有用結構信息，尤其當蛋白質的結構尚未解出時更是如此。通過對多種預測結果的綜合分析，再結合光譜實驗數據，往往可以提高預測的準確度。由于二級結構預測很好地反映了局域序列片段的結構傾向性，因此在進行全新蛋白質設計時，常用二級結構預測的方法來設計二級結構單元。
利用氨基酸殘基之間的距離預測
只要給出所有殘基之間的距離，就可以利用距離幾何或分子動力學方法構建蛋白質的三維結構，這是核磁共振NMR測定分子三維結構的一般方法。那么就蛋白質結構而言，是否能夠得到殘基之間的距離呢？顯然，根據殘基間氫鍵模式可以確定一部分螺旋和折疊的距離。因此成功的二級結構預測預示著可以得到一部分殘基間的距離。然而需要注意的是這些距離僅僅是短程距離，是關于序列中相鄰殘基間的距離。若用距離幾何的方法推測三維結構，還進一步得到關于長程距離的信息。目前預測長程距離的方法還比較少，有兩個問題是這類方法所關心的重點，一是這些方法平均預測準確率是多少，二是是否所有主要的距離都被預測出來了。