Notre recherche
Les protéines intrinsèquement désordonnées (IDP) jouent un rôle central dans la régulation de fonctions biologiques complexes et dans l’organisation cellulaire. Plutôt que d’adopter une structure tridimensionnelle stable, elles existent sous forme d’ensembles conformationnels hétérogènes qui favorisent les interactions transitoires, la reconnaissance fondée sur des motifs linéaires courts et la condensation biomoléculaire. Ces propriétés permettent l’organisation dynamique des réseaux moléculaires et des systèmes cellulaires, tandis que leur dérégulation contribue au cancer, aux troubles du neurodéveloppement, aux maladies neurodégénératives et à de nombreuses autres pathologies humaines.
Malgré les progrès majeurs accomplis dans la caractérisation moléculaire des IDP, les mécanismes par lesquels leurs propriétés se traduisent en organisation et en fonctions cellulaires restent encore mal compris. Nos recherches visent à relever ce défi en combinant biologie computationnelle, apprentissage automatique, biochimie et biologie cellulaire afin d’identifier les éléments fonctionnels au sein des régions intrinsèquement désordonnées (IDR), de caractériser leurs réseaux d’interactions et de mettre en évidence les principes moléculaires reliant le désordre protéique à la fonction cellulaire.
Nos recherches s’articulent autour de trois axes complémentaires :
Le désordre protéique dans l’organisation cellulaire
Nous étudions comment les protéines intrinsèquement désordonnées organisent des systèmes cellulaires dynamiques grâce à des interactions transitoires, des motifs linéaires courts, des interactions multivalentes et la condensation biomoléculaire. En prenant le système centrosome–cil primaire comme modèle, nous cherchons à comprendre comment ces mécanismes régulent l’architecture cellulaire, la signalisation et les réseaux d’interactions dynamiques.
Méthodes et ressources computationnelles
Prédire les propriétés moléculaires et les fonctions des protéines intrinsèquement désordonnées reste un défi majeur en biologie moléculaire. Nous développons des méthodes computationnelles, des approches d’apprentissage automatique et des logiciels librement accessibles afin de décrypter les déterminants de séquence qui gouvernent la fonction de ces protéines. Nos outils, notamment IUPred and ANCHOR, AIUPred et DisCanVis, sont largement utilisés pour prédire le désordre protéique et les régions désordonnées impliquées dans la liaison, ainsi que pour interpréter les variants génétiques associés aux maladies.
Le désordre protéique dans les maladies humaines
De nombreuses mutations associées aux maladies se situent dans des régions intrinsèquement désordonnées, où leurs conséquences moléculaires restent souvent difficiles à interpréter. Nous combinons des prédictions computationnelles avec des expériences biochimiques et cellulaires afin d’identifier les éléments fonctionnels affectés, de déterminer comment ces mutations modifient les interactions protéiques et les réseaux cellulaires, et d’élucider les mécanismes moléculaires à l’origine des maladies humaines.
À terme, notre objectif est d’établir des cadres prédictifs reliant les différentes échelles du vivant, de la séquence protéique et des interactions moléculaires aux systèmes cellulaires et aux maladies.
En savoir plus
Financements
Publications
2026
- Pathogenic variations illuminate functional constraints in intrinsically disordered proteins. Deutsch N, Erdős G, Dosztányi Z. iScience. 2026 Mar 4;29(4):115215.
- Toward a unified framework for determining conformational ensembles of disordered proteins. Ghafouri H, Kadeřávek P, Melo AM, Aspromonte MC, Bernadó P, Cortés J, Dosztányi Z, Erdős G, Feig M, Janson G, Lindorff-Larsen K, Mulder FAA, Nagy P, Pestell R, Piovesan D, Schiavina M, Schuler B, Sibille N, Tesei G, Tompa P, Vendruscolo M, Vondrasek J, Vranken W, Zidek L, Tosatto SCE, Monzon AM. Nat Methods. 2026 Apr;23(4):705-719.
- DisProt in 2026: enhancing intrinsically disordered proteins accessibility, deposition, and annotation. Nugnes MV, Bouhraoua KEA, Zoubiri M, Pancsa R, Fichó E; DisProt Consortium; Tompa P, Piovesan D, Tosatto SCE, Aspromonte MC. Nucleic Acids Res. 2026 Jan 6;54(D1):D383-D392.
2025
- The non-catalytic DNA polymerase ε subunit is an NPF motif recognition protein.Keskitalo S, Zambo B, Malaymar Pinar D, Tuhkala A, Salokas K, Turunen T, Deutsch N, Davey N, Dosztányi Z, Varjosalo M, Gogl G. Nat Commun. 2025 Dec 13;17(1):586.
- AIUPred – Binding: Energy Embedding to Identify Disordered Binding Regions. Erdős G, Deutsch N, Dosztányi Z. J Mol Biol. 2025 Aug 1;437(15):169071.
2024
- Deep learning for intrinsically disordered proteins: From improved predictions to deciphering conformational ensembles. Erdős G, Dosztányi Z. Curr Opin Struct Biol. 2024 Dec;89:102950.
- ViralPrimer: a web server to monitor viral nucleic acid amplification tests’ primer efficiency during pandemics, with emphasis on SARS-CoV-2 and Mpox. Deutsch N, Dosztányi Z, Csabai I, Medgyes-Horváth A, Pipek OA, Stéger J, Papp K, Visontai D, Erdős G, Mentes A. Bioinformatics. 2024 Nov 1;40(11):btae657.
- Uncovering the BIN1-SH3 interactome underpinning centronuclear myopathy. Zambo B, Edelweiss E, Morlet B, Negroni L, Pajkos M, Dosztanyi Z, Ostergaard S, Trave G, Laporte J, Gogl G. Elife. 2024 Jul 12;13:RP95397.
- AIUPred: combining energy estimation with deep learning for the enhanced prediction of protein disorder. Erdős G, Dosztányi Z. Nucleic Acids Res. 2024 Jul 5;52(W1):W176-W181.
- DisProt in 2024: improving function annotation of intrinsically disordered proteins. Aspromonte MC, Nugnes MV, Quaglia F, Bouharoua A; DisProt Consortium; Tosatto SCE, Piovesan D. Nucleic Acids Res. 2024 Jan 5;52(D1):D434-D441.
2023
- The Origin of Discrepancies between Predictions and Annotations in Intrinsically Disordered Proteins. Pajkos M, Erdős G, Dosztányi Z. Biomolecules. 2023 Sep 25;13(10):1442.
- Tutorial: a guide for the selection of fast and accurate computational tools for the prediction of intrinsic disorder in proteins. Kurgan L, Hu G, Wang K, Ghadermarzi S, Zhao B, Malhis N, Erdős G, Gsponer J, Uversky VN, Dosztányi Z. Nat Protoc. 2023 Nov;18(11):3157-3172.
- Minimum information guidelines for experiments structurally characterizing intrinsically disordered protein regions. Mészáros B, Hatos A, Palopoli N, Quaglia F, Salladini E, Van Roey K, Arthanari H, Dosztányi Z, Felli IC, Fischer PD, Hoch JC, Jeffries CM, Longhi S, Maiani E, Orchard S, Pancsa R, Papaleo E, Pierattelli R, Piovesan D, Pritisanac I, Tenorio L, Viennet T, Tompa P, Vranken W, Tosatto SCE, Davey NE. Nat Methods. 2023 Sep;20(9):1291-1303.
- CAID prediction portal: a comprehensive service for predicting intrinsic disorder and binding regions in proteins. Del Conte A, Bouhraoua A, Mehdiabadi M, Clementel D, Monzon AM; CAID predictors; Tosatto SCE, Piovesan D. Nucleic Acids Res. 2023 Jul 5;51(W1):W62-W69.
- Pipeline for transferring annotations between proteins beyond globular domains. Martínez-Pérez E, Pajkos M, Tosatto SCE, Gibson TJ, Dosztanyi Z, Marino-Buslje C. Protein Sci. 2023 Jul;32(7):e4655.
- Acetylation of nuclear receptors in health and disease: an update. Ashton AW, Dhanjal HK, Rossner B, Mahmood H, Patel VI, Nadim M, Lota M, Shahid F, Li Z, Joyce D, Pajkos M, Dosztányi Z, Jiao X, Pestell RG. FEBS J. 2024 Jan;291(2):217-236.
- DisCanVis: Visualizing integrated structural and functional annotations to better understand the effect of cancer mutations located within disordered proteins. Deutsch N, Pajkos M, Erdős G, Dosztányi Z. Protein Sci. 2023 Jan;32(1):e4522.
2022
- Functional Tuning of Intrinsically Disordered Regions in Human Proteins by Composition Bias. Kastano K, Mier P, Dosztányi Z, Promponas VJ, Andrade-Navarro MA. Biomolecules. 2022 Oct 15;12(10):1486.
- The interaction between LC8 and LCA5 reveals a novel oligomerization function of LC8 in the ciliary-centrosome system. Szaniszló T, Fülöp M, Pajkos M, Erdős G, Kovács RÁ, Vadászi H, Kardos J, Dosztányi Z. Sci Rep. 2022 Sep 16;12(1):15623.
- DisProt in 2022: improved quality and accessibility of protein intrinsic disorder annotation. Quaglia F, Mészáros B, Salladini E, Hatos A, Pancsa R, Chemes LB, Pajkos M, Lazar T, Peña-Díaz S, Santos J, Ács V, Farahi N, Fichó E, Aspromonte MC, Bassot C, Chasapi A, Davey NE, Davidović R, Dobson L, Elofsson A, Erdős G, Gaudet P, Giglio M, Glavina J, Iserte J, Iglesias V, Kálmán Z, Lambrughi M, Leonardi E, Longhi S, Macedo-Ribeiro S, Maiani E, Marchetti J, Marino-Buslje C, Mészáros A, Monzon AM, Minervini G, Nadendla S, Nilsson JF, Novotný M, Ouzounis CA, Palopoli N, Papaleo E, Pereira PJB, Pozzati G, Promponas VJ, Pujols J, Rocha ACS, Salas M, Sawicki LR, Schad E, Shenoy A, Szaniszló T, Tsirigos KD, Veljkovic N, Parisi G, Ventura S, Dosztányi Z, Tompa P, Tosatto SCE, Piovesan D. Nucleic Acids Res. 2022 Jan 7;50(D1):D480-D487.
2021
- Functions of intrinsically disordered proteins through evolutionary lenses. Pajkos M, Dosztányi Z. Prog Mol Biol Transl Sci. 2021;183:45-74.
- IUPred3: prediction of protein disorder enhanced with unambiguous experimental annotation and visualization of evolutionary conservation. Erdős G, Pajkos M, Dosztányi Z. Nucleic Acids Res. 2021 Jul 2;49(W1):W297-W303.
- Critical assessment of protein intrinsic disorder prediction. Necci M, Piovesan D; CAID Predictors; DisProt Curators; Tosatto SCE. Nat Methods. 2021 May;18(5):472-481.
- Mutations of Intrinsically Disordered Protein Regions Can Drive Cancer but Lack Therapeutic Strategies. Mészáros B, Hajdu-Soltész B, Zeke A, Dosztányi Z. Biomolecules. 2021 Mar 4;11(3):381.
- MobiDB-lite 3.0: fast consensus annotation of intrinsic disorder flavors in proteins. Necci M, Piovesan D, Clementel D, Dosztányi Z, Tosatto SCE. Bioinformatics. 2021 Apr 1;36(22-23):5533-5534.
- MobiDB: intrinsically disordered proteins in 2021. Piovesan D, Necci M, Escobedo N, Monzon AM, Hatos A, Mičetić I, Quaglia F, Paladin L, Ramasamy P, Dosztányi Z, Vranken WF, Davey NE, Parisi G, Fuxreiter M, Tosatto SCE. Nucleic Acids Res. 2021 Jan 8;49(D1):D361-D367.
- The MemMoRF database for recognizing disordered protein regions interacting with cellular membranes. Csizmadia G, Erdős G, Tordai H, Padányi R, Tosatto S, Dosztányi Z, Hegedűs T. Nucleic Acids Res. 2021 Jan 8;49(D1):D355-D360.
Désordre protéique et fonction cellulaire
Zsuzsanna DOSZTANYI
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