El papel biológico de muchas proteínas depende de sus interacciones con sus ligandos, pequeñas moléculas que se unen a lugares específicos de la proteína conocidos como sitios de unión a ligandos. Los sitios de unión a ligandos a menudo se conservan entre las proteínas homólogas, ya que estos sitios son críticos para la función de la proteína.

Los sitios de unión a menudo se encuentran en grandes bolsas, y si se desconoce su ubicación en la superficie de una proteína, se puede predecir utilizando varios enfoques. El método energético analiza computacionalmente la energía de interacción de diferentes residuos de aminoácidos con el ligando y predice aquellos en los que la energía de enlace es mínima como posibles sitios de unión. Sin embargo, el examen de las secuencias conservadas se utiliza a menudo junto con otras metodologías para mejorar aún más esta predicción. Los residuos estructuralmente conservados se pueden utilizar para distinguir entre los sitios de unión y las superficies de proteínas expuestas. Los aminoácidos, Trp, Phe y Met, están altamente conservados en los sitios de unión, y no se observa tal conservación en el caso de las superficies de proteínas expuestas.

Varias herramientas computacionales pueden predecir los sitios de unión utilizando una combinación de metodologías de sitios de unión estructurales, energéticas y conservadas. ConCavity es una herramienta que se puede utilizar para predecir bolsas de unión de ligandos en 3D y residuos de unión de ligandos individuales. El algoritmo utilizado integra directamente las estimaciones de conservación de la secuencia evolutiva con la predicción basada en la estructura. Otra herramienta, MONKEY, se utiliza para identificar sitios de unión de factores de transcripción conservados en alineamientos de múltiples especies. Emplea modelos de especificidad factorial y evolución de sitios de unión para calcular la probabilidad de que los sitios putativos se conserven y asignen significación estadística a cada predicción.