天然変性タンパク質
天然変性タンパク質は、他のタンパク質に特異的に結合した状態でもコンフォメーションの自由度を維持していることがある。結合状態での構造的ディスオーダーは静的なものであることも動的なものであることもある。Fuzzy complexでは、構造的複数性は機能に必須であり、ディスオーダー領域の操作によって活性が変化する。複合体のコンフォメーションのアンサンブルは、翻訳後修飾やタンパク質相互作用によって調節されている。DNA結合タンパク質の特異性はしばしばファジー領域の長さに依存しており、選択的スプライシングによって変化する。一部のfuzzy complexは高い結合親和性を示す可能性があるが、他の研究では外来性の蛍光色素だけでもこのような現象が観察されうることが示されている。
生化学的手法によるディスオーダー領域の決定は、非常にコストが高く時間もかかる。IDPの多様な性質のため、検出できるのはそれらの構造の特定の側面だけであり、十分な特徴づけには多数の異なる手法と実験が必要とされる。このことがIDPの決定のコストをさらに増加させている。この障害を克服するため、計算機ベースの手法がタンパク質の構造と機能の予測のために開発されている。バイオインフォマティクスの主要な目標の1つは予測によって知識を得ることである。IDPの機能の予測法も開発がなされており、linear motif部位などの構造情報を主に利用する。IDPの構造予測には、ニューラルネットワークや行列計算などさまざまなアプローチが存在し、さまざまな構造的・生物物理学的性質に基づいて行われる。
計算的手法の多くは、タンパク質がディスオーダーしているかどうかの予測に配列情報を利用する。こうしたソフトウェアの有名な例としては、IUPREDとDisopredがある。手法によってディスオーダーの定義は異なっている可能性がある。メタ予測は、異なる予測法を組み合わせてより完全で正確な予測を行う新たなコンセプトである。
ディスオーダータンパク質を予測するアプローチが異なるため、予測法の相対的な正確さを見積もることはかなり難しい。例えば、ニューラルネットワークはしばしば異なるデータセットでトレーニングが行われる。ディスオーダー予測分野は隔年のCASP実験の一部であり、三次元構造で観察されてない領域(PDBファイル(英語版)でREMARK465とマークされた、X線構造で電子密度が観察されない領域)を見つける際の正確さによって手法を試験するようデザインされている。
IDPは構造的不均質性が高いため、NMRやSAXSによる実験的パラメータとして得られるのは多数のきわめて多様なディスオーダー状態の平均(ディスオーダー状態のアンサンブル)である。したがって、これらの実験的パラメータの構造的示唆を理解するためには、コンピュータシミュレーションによってアンサンブルを正確に表現する必要がある。全原子分子動力学シミュレーションはこの目的で用いられることもあるが、ディスオーダータンパク質を表す力場の正確さという限界が存在する。しかしながら、一部の力場はディスオーダータンパク質のNMRデータを用いてパラメータが最適化され、ディスオーダータンパク質の研究のために特化した開発がなされている(例としてはCHARMM 22*、CHARMM 32、Amber ff03*など)。
実験的パラメータによって束縛された分子動力学シミュレーション(restrained-MD)もディスオーダータンパク質を特徴づけるために利用されている。基本的に、(正確な力場を用いた)MDシミュレーションによる全コンフォメーション空間のサンプリングは十分長い時間がかかる。IDPは構造的不均一性がきわめて高いため、計算に必要とされるタイムスケールはきわめて大きく、計算能力の限界もある。しかし、加速化MDシミュレーション、レプリカ交換シミュレーション、メタダイナミクス、マルチカノニカルMDシミュレーション、粗視化を用いる手法など、他の計算技術がより広いコンフォメーション空間をより小さなタイムスケールでサンプリングするために利用されている。
さらに、遺伝子や染色体バンドのGC含量の定量分析に基づいた研究など、IDPを分析するさまざまなプロトコルや手法が機能的IDP断片の理解のために用いられている。