es una familia de virus de ADN grandes, complejos, envueltos y de cadena doble. Los miembros de esta familia son ubicuos y son bien conocidos por causar enfermedades contagiosas en humanos y otros tipos de animales. Taxonómicamente, la familia se clasifica en dos subfamilias, a saber (que afectan a los vertebrados) y (que afectan a los insectos). Los miembros de la subfamilia se dividen además en 18 géneros según la arquitectura del genoma y la relación evolutiva. De estos 18 géneros, cuatro géneros, a saber Molluscipoxvirus, Orthopoxvirus, Parapoxvirus y Yatapoxvirus, son conocidos por infectar a los humanos. Algunos de los miembros más conocidos son el virus de la viruela, el virus de la vacuna, Mpox (anteriormente conocido como viruela símica), vaccinia, etc. Aún existe una demanda urgente de desarrollo de vacunas efectivas contra los poxvirus. Los métodos integrados de inmunoinformática y basados en inteligencia artificial (IA) han surgido como enfoques importantes para diseñar vacunas multi-epítopo contra enfermedades infecciosas emergentes contagiosas. A pesar de los avances significativos en inmunoinformática y técnicas basadas en IA, hay métodos limitados disponibles para predecir los epítopos. En este estudio, hemos propuesto un método único para predecir los antígenos potenciales y los epítopos de células T para múltiples poxvirus. Con PoxiPred, desarrollamos una herramienta basada en IA que fue entrenada y probada con los antígenos y epítopos de los poxvirus. Nuestra herramienta pudo localizar 3191 proteínas antigénicas de 25 poxvirus distintos. De estas proteínas antigénicas, PoxiPred localizó de manera redundante hasta cinco epítopos por proteína, resultando en 16,817 epítopos potenciales de células T que fueron en su mayoría (es decir, 92%) predichos como reactivos a células T CD8+. PoxiPred es capaz de, en una sola ejecución, identificar antígenos y epítopos de células T para poxvirus con una única entrada, es decir, el archivo de proteoma de cualquier poxvirus.