SOPMA（Self-Optimized Prediction Method with Alignment）是一种用于预测蛋白质二级结构的方法。它通过分析蛋白质的氨基酸序列，预测出蛋白质的α-螺旋、β-折叠和无规卷曲等二级结构元素的位置和比例。SOPMA的预测原理基于两个关键步骤：特征提取和模型训练。首先，SOPMA通过分析氨基酸序列中的物理化学性质，如氨基酸的残基组成、氨基酸的相对位置等，提取出一系列特征。然后，利用这些特征训练机器学习模型，以预测蛋白质中各种二级结构元素的位置和比例。