NetSurfP-2.0 はタンパク質の二次構造、溶媒露出度、ディスオーダーなどを Convolutional neural networks と Long short-term memory neural networksによって予測するウェブアプリケーションです(原著論文: NetSurfP‐2.0: Improved prediction of protein structural features by integrated deep learning)。デンマークのデンマーク工科大学(Technical University of Denmark: DTU)が提供しています。NetSurfP-2.0では、FASTA 形式で入力されたアミノ酸配列に対して、10アミノ酸未満のときは HHblits 法を、10以上のときは MMseqs を用いてSequence Profile を作成します。そのSequence Profile を入力として、Deep Learning によって二次構造などの特徴を予測し、アミノ酸残基ごとの特徴が図として出力されるのが特長です。