Inhibition of influenza A virus infection by ginsenosides
Notice bibliographique
Résumé
Influenza viruses cause mild to severe respiratory infections in humans. Due to efficient means of transmission, the viruses infect human population on a large scale. Apart from vaccines, antiviral drugs are used to control infection; neuraminidase inhibitors are thought to be the first choice of treatment, particularly for severe cases. Rapidly evolving and emerging influenza viruses with increased frequency of viral resistance to these drugs stress the need to explore novel antiviral compounds. In this study, we investigated antiviral activity of ginseng extract and ginsenosides, the ginseng-derived triterpene and saponin compounds, against 2009 pandemic H1N1 virus in vitro and in vivo. Our data showed that treatment of mice with ginsenosides protected the animals from lethal 2009 pandemic H1N1 infection and lowered viral titers in animal lungs. Mechanistic studies revealed that ginsenosides interact with viral hemagglutinin protein and prevent the attachment of virus with α 2-3' sialic acid receptors present on host cell surfaces. The interference in the viral attachment process subsequently minimizes viral entry into the cells and decreases the severity of the viral infection. We also describe that sugar moieties present in ginsenosides are indispensible for their attachment with viral HA protein. On the basis of our observations, we can say that ginsenosides are promising candidates for the development of antiviral drugs for influenza viruses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».