Una base de datos basada en un modelo conceptual para la interpretación del proteoma del SARS.COV-2

Abstract

[ES] Desde que el SARS-COV-2 se convirtió en pandemia, la comunidad científica ha hecho un gran esfuerzo global para descifrar la genética del virus y entender de esta forma los mecanismos que llevan a la infección y la respuesta del huésped, conocida como Covid-19. Todo este conocimiento generado se ha ido almacenando en repositorios específicos como el Covid19 UniProtKB, donde se puede encontrar información sobre la secuencia del virus y las proteínas que los constituyen. El estudio de estas proteínas y sus interacciones con las proteínas del huésped son las que pueden explicar los mecanismos que el virus utiliza para entrar en las células y predecir la intensidad de la respuesta inmunológica que se puede producir en el organismo infectado. Pero para poder almacenar, analizar y comprender toda esta complejidad de datos de forma correcta es necesario disponer de una base de datos que permita su estructuración en base a una definición ontológica precisa del dominio. Utilizando como base, un modelo conceptual sobre las proteínas desarrollado en el centro de investigación PROS, este trabajo plantea la implementación de una base de datos que permita almacenar de forma estructurada la información actualmente disponibles sobre el proteoma del SARS-Cov-2,y relacionar los datos de forma que las consultas realizadas sobre dicha base de datos permitan dar respuesta a problemas y preguntas de investigación actualmente abiertas.

Artefacto: Base de datos con información sobre las proteínas involucradas en la infección por SARS-CoV-2 Contexto: Estudio del proteoma del SARS-CoV-2 y los mecanismos que producen la infección COVID-19 Stakeholders: Investigadores, genetistas, clínicos y empresas de desarrollo de test de diagnóstico genético Metodología: Design Science - Ciclo de diseño

[EN] Since SARS-COV-2 became a pandemic, the scientific community has made a great global effort to decipher the genetics of the virus and understanding in this way the mechanisms that lead to infection and the host response, known as Covid-19. All this generated knowledge has been stored in specific repositories such as the Covid19 UniProtKB, where you can find information about the sequence of the virus and the proteins that make it up. The study of these proteins and their interactions with host proteins are those that can explain the mechanisms that the virus uses to enter cells and predict the intensity of the immune response that can occur in the infected organism. But to be able to store, analyze and understand all this complexity of data correctly, it is necessary to have a database that allows its structuring based on a precise ontological definition of the domain. Using as a basis, a conceptual model on proteins developed at the PROS research center, this work proposes the implementation of a database that allows the information currently available on the SARS-Cov-2 proteome to be stored in a structured way, and to relate the data so that the queries made on that database allow us to respond to problems and research questions that are currently open.

Artifact: Database with information on the proteins involved in SARS-CoV-2 infection Context: Study of the SARS-CoV-2 proteome and the mechanisms that cause COVID-19 infection Stakeholders: Researchers, geneticists, clinicians and companies developing genetic diagnostic tests Methodology: Design Science - Design cycle