蛋白质折叠类型识别是蛋白质结构研究的重要内容. 以SCOP中的Globin-like折叠为研究对象，选择其中序列同一性小于25%的17个代表性蛋白质为训练集，采用机器和人工结合的办法进行结构比对，产生序列排比，经过训练得到了适合Globin-like折叠的概形隐马尔科夫模型(profileHMM)用于该折叠类型的识别. 以Astral1.65中的68057个结构域样本进行检验，识别敏感度为99.64%，特异性100%. 在折叠类型水平上，与Pfam和SUPERFAMILY单纯使用序列比对构建的