Resumen

El retrovirus HTLV–I (Human T-cell lymphotropic virus) pertenece a los virus y es una entidad biológica que invade las células de un ser vivo, produciendo cambios genéticos en ella. Estos cambios, son causantes de trastornos clínicos tales como: la Paraparesia Espástica Tropical y la Leucemia de células-T. EL gen TAX del retrovirus HTLV-I, transforma las células-T inhibiendo la apoptosis y promueve la proliferación celular. Este gen se acopla en las proteínas produciendo los trastornos antes mencionados. Al conocer cuales proteínas se ven implicadas en el proceso de acoplamiento y replicación, permite a los expertos y biólogos enfocar sus investigaciones sobre este grupo de proteínas. Por ello, se desarrolló una herramienta de software, que permite determinar posibles proteínas que pueden ser afectadas por un retrovirus. Para esto la aplicación realiza el proceso de búsqueda de motivos, dada una secuencia ingresada por el usuario. Posteriormente, el usuario puede seleccionar los motivos encontrados, para que la aplicación busque las proteínas que contienen dichos motivos. Después, se realiza interacción de estas proteínas resultantes con otras proteínas que se encuentran en la base de datos BIOGRID. Por último, con este grupo resultante de la interacción, que de algún modo comparten información del TAX, se realiza docking molecular con la secuencia inicial o secuencia del TAX. El resultado el docking indica en qué posición tridimensional de la proteína, se realiza el acoplamiento con la secuencia. Información útil para los biólogos. La aplicación se desarrolló bajo los conceptos de software libre, usando como lenguaje de desarrollo JAVA. Permite que el usuario guarde la información obtenida en la base de datos Postgres, dando la opción para que los resultados se exporten a archivos de texto. También se usa bases de datos de servidores externos como: PDB, UNIPROT, SWISSPROT, MINT y BIOGRID para su funcionamiento, lo que permite un manejo detallado de la información de las proteínas. Esta herramienta contribuye con la comunidad científica, y en particular el grupo de investigación de biología molecular de la Universidad de la Valle (BIOMOL), debido a que ayudará a disminuir el número de pruebas en el laboratorio y aumentará la probabilidad para determinar cuáles proteínas interactúan con el TAX.