每一種蛋白質也都具有獨特的胺基酸序列。  雖然蛋白質中有些區域的序列即使差異很大，都不會 影響其生物功能。但大多數蛋白質序列中，都具有對功能極為重要的區域，且這些序列具有高度保留性

 以目前所使用的化學反應組合來說，最重要的限制在於每個化學循環的反應效率。我們可由計算不同長度的胜肽， 在每步驟產率為 96.0% 或 99.8%下所得之總產率（表3-8）來說明。任一步驟之反應不完全，將造成下一步驟不純物的產生（即較短之胜肽片段）。 表 3-8 胜肽合成各步驟產率對總產率之影響 許多新的胜肽聯結方法，可供將胜肽組合成大分子蛋白質。藉由這些方法，各種新型式的蛋白質（甚至包含一般在細胞蛋白質中不存在者）都可藉由化學官能基團的精確定位製造出來。這些新型式的蛋白質，有助於我們以新的方法測試酵素催化特性、創造具有新化學性質之蛋白質、以及可摺疊成特定結構之胜肽序列。 胺基酸序列可提供重要的生化資訊  蛋白質家族具有共同的序列與功能特徵，可以藉由精氨酸序列之間的相似性程度加以判斷歸類。

蛋白質之共價結構The Covalent Structure of Proteins  一級結構之差異尤其重要每一種蛋白質都有特定的胺基酸殘基個數與組成序列 蛋白質之功能決定於其胺基酸序列每一種蛋白質均具有獨特的立體構造，而此結構也決定了獨特的功能。每一種蛋白質也都具有獨特的胺基酸序列。  雖然蛋白質中有些區域的序列即使差異很大，都不會 影響其生物功能。但大多數蛋白質序列中，都具有對功能極為重要的區域，且這些序列具有高度保留性。全序列中扮演特定角色的部分在蛋白質之間差異甚大，它們負責決定序列與三級結構之間的關係，以及結構與功能間之關係。 數以百萬計之蛋白質其胺基酸序列已訂定

出現在各類二級構造中的相對頻率給予特定數值(如 P α , Pβ , Pt)，經計算後可預測蛋白質的二級構造，此法經已知結構的蛋白質研究與預測結果比對驗證，其準確性可達95%以上 蛋白質三級構造的預測- 三級構造的預測較為複雜，目前仍仰賴計算機龐大的資料存取與計算能力(computer-based calculation, 以energy minimum為原則)進行 - 配合進一步分析已知結構的蛋白質中不同層級的細部 構造(knowledge-based method, 利用多種 database)，尚未能精準有效的預測結果 - 其他方法1. 分析不同蛋白質的精氨酸序列，可推斷蛋白質是否為同源蛋白，即源自同一個祖先 2. 以肌紅蛋白與血紅素的研究為例

（zwitterion）狀態存在，如圖3-9。一個兩性離子可作為酸（質子予體）：或鹼（質子受體）： 水溶液中未離子化的胺基酸所佔比例很低，在中性 pH 值時胺基酸主要以雙性分子狀態存在。具有兩性（amphoteric）特性的物質通稱為兩性電解質（ampholytes）。一個簡單的單胺基單羧基α-胺基酸，如丙胺酸，當它完全質子化時將成為一雙質子酸，它的兩個基團：－COOH 基與 －NH3+ 基均能釋出質子： 胺基酸具特有之滴定曲線 圖3-10 為雙質子態甘胺酸的滴定曲線，此圖形具有兩個特別顯著的階段，對應於甘胺酸上兩個不同基團的去質子化過程。 為 0.1 M 甘胺酸在 25℃ 時之滴定曲線。滴定過程中各階段重要之離子化物種如圖上方所示

Anfinsen等人獲得1972年諾貝爾化學獎 9. 蛋白質立體構造的摺疊Anfinsen等人的研究結果提出“All of the information necessary for folding the peptidechain into its “native” structure is contained in the amino acid sequence of the peptide” 蛋白質特有構形的形成* Levinthal’s paradox (1968年) - 假設蛋白質A含有100個胺基酸，若每一個胺基酸只有兩種可能的空間分佈情形，則此蛋白質的構形可有 2100個可能性，如測試每一種可能性需10-13秒，則 需4 × 109年才能達到特有構形，但生理狀況(in vivo)下蛋白質A卻只需約5秒即可摺疊成特有的構形 蛋白質摺疊的過程- 以overall energy minimum為準則*- 摺疊的驅動力(driving force)為亂度(entropy)