Bcl-2 (B cell lymphoma 2) family proteins containing Bcl-2 homology (BH) domains have crucial roles in regulation of the intrinsic apoptosis pathway associated with tumorigenesis, host pathogen interaction, and resistance to conventional cancer treatment. Especially, BH3 motif is closely related with significant enhancement of apoptosis. Even though a significant number of studies have been conducted on the Bcl-2 family proteins and the motif prediction, very few attempts have been made at predicting a BH3 motif.
In this study, we proposed a high performance BH3 motif classifier based on support vector machine (SVM). The physicochemical properties of amino acids, the helix propensity and physicochemical moments of BH3 motif, which affect binding affinity to anti-apoptotic proteins or effector proteins, were used as classification features. To sophisticatedly evaluate the classification performance, we selected similar protein sequences as the negative dataset among randomly selected proteins using HMM profile, which was trained with a set of sequences of known BH3 motif. Experiments with various combinations of the classification features revealed that combination of amino acid physicochemical properties and DI-physicochemical properties show high prediction accuracy.
When we compared our BH3 motif classifier with unique BH3 motif classification tool, PROSITE, our BH3 motif classifier is superior to PROSITE in prediction capability. For identification of novel BH motif containing protein in various genomes, we apply this classifier into human, mouse, and rat protein sequences in Swissprot. As a result, known 89 BH3 motifs were correctly identified and 14 BH3 motifs were predicted as novel candidates. The phylogenetic analysis of predicted BH3 motifs reveals that most of the novel candidates might be included in BH3 only protein.
Bcl-2 (B cell lymphoma 2)족 단백질은 Bcl-2 homology (BH) 도메인들을 포함하고 있는 세포 사멸에서 매우 중요한 역할을 담당하는 단백질이다. 여기에 속하는 단백질들은 몸의 항상성 유지, 암 발생, 항암제에 대한 저항 등과 관련을 맺고 있으며 따라서 암 연구에 있어서 중요한 주제가 되고 있다. 특히 BH3 모티프의 경우 BH1, BH2, BH3 도메인이 이루는 홈과 반응하며 이 반응을 통해서 세포 사멸을 촉진하게 된다. 몇몇 연구를 통해서 BH3 모티프 만으로 세포 사멸을 촉진할 수 있음이 밝혀 졌으며, BH3 모티프는 세포 사멸 촉진제로 주목을 받고 있다.
하지만, 모티프 및 단백질 예측과 Bcl-2족 단백질에 대한 많은 연구에도 불구하고 BH3 모티프를 예측하려는 시도는 이뤄지지 않았다. 본문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 BH3 모티프를 예측하는 분류기를 구성하였다. 논문과 PROSITE를 통해서 BH3 모티프를 모은 뒤 임의로 선택한 단백질을 BH3 모티프로 구성한 프로파일을 이용하여 HMMER 검색을 수행하였다. 결과 BH3 모티프와 유사한 서열을 얻을 수 있었으며 선택된 서열들 중에서 Bcl-2족 단백질과 관련이 적은 것들로 부정세트를 구성하였다. BH3 모티프가 그 기능을 수행하는 데에 있어서 중요하다고 알려진 아미노산의 물리 화학적 특징과 나선의 경향도 나선이 갖는 물리 화학적 특징의 모멘트 값을 이용하여 분류기를 구성하였다.
구성된 분류기의 성능을 평가하기 위해서 교차 검증과 Bcl-2족 단백질과 관련이 없는 것으로 구성된 부정 세트를 사용하였다. 다양한 특징 조합으로 실험을 진행하고 여기서 아미노산의 물리 화학 값과 DI 물리 화학 값이 가장 좋은 성능을 보였다. 여기서 구성한 분류기는 기존의 BH3 모티프를 예측한 PROSITE보다 더 좋은 성능을 보였다. 구성된 분류기를 SwissProt에서 예측한 결과 89개의 알려진 BH3 모티프와 14개의 새로운 모티프를 찾을 수 있었다. 새로 찾은 모티프를 다중 서열 정렬과 계통 발생학적 트리를 통하여 분석한 결과 기존의 BH3 모티프와 유사한 것을 알 수 있었다.
