Can phytotherapy with polyphenols serve as a powerful approach for the prevention and therapy tool of novel coronavirus disease 2019 (COVID-19)?
Notice bibliographique
Résumé
Much more serious than the previous severe acute respiratory syndrome (SARS) coronavirus (CoV) outbreaks, the novel SARS-CoV-2 infection has spread speedily, affecting 213 countries and causing ∼17,300,000 cases and ∼672,000 (∼+1,500/day) deaths globally (as of July 31, 2020). The potentially fatal coronavirus disease (COVID-19), caused by air droplets and airborne as the main transmission modes, clearly induces a spectrum of respiratory clinical manifestations, but it also affects the immune, gastrointestinal, hematological, nervous, and renal systems. The dramatic scale of disorders and complications arises from the inadequacy of current treatments and absence of a vaccine and specific anti-COVID-19 drugs to suppress viral replication, inflammation, and additional pathogenic conditions. This highlights the importance of understanding the SARS-CoV-2 mechanisms of actions and the urgent need of prospecting for new or alternative treatment options. The main objective of the present review is to discuss the challenging issue relative to the clinical utility of plants-derived polyphenols in fighting viral infections. Not only is the strong capacity of polyphenols highlighted in magnifying health benefits, but the underlying mechanisms are also stressed. Finally, emphasis is placed on the potential ability of polyphenols to combat SARS-CoV-2 infection via the regulation of its molecular targets of human cellular binding and replication, as well as through the resulting host inflammation, oxidative stress, and signaling pathways.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».