蛋白質二級結構預測研究，從早期的簡單統計的方法GOV(1978)
開始至少有三十個年頭。在目前蛋白質結構資料仍缺乏之下，開發
預測的工具仍然有人在進行中(Tuping etc., Bioinformatics, 2009 December 9)
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SOV(segment overlap)是測量預測蛋白質二級體結構的一種方法

跟Q3的方法不同的是以片段的觀念比較


以下用例子說明：
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更新時間 2011/12/17
PSIPRED簡介
PSIPRED是一個蛋白質二級結構預測的軟體，使用neural networks的方法來建立預測model。大致上的原理將要預測的蛋白質，是先透過PSI-BLAST工具找出與此相關的蛋白質，藉此得到演化上資訊，如amino acid的改變、insertion或是deletion等等。跟據此結果輸入到neural network，來預測可能的二級預測結構。(詳細的內容，請看Jones DT. (1999) Protein secondary structure prediction based on position-specific scoring matrices. J. Mol. Biol. 292: 195-202.這篇paper)
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