Bee products as a source of promising therapeutic and chemoprophylaxis strategies against <scp>COVID</scp>‐19 (<scp>SARS‐CoV</scp>‐2)
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of novel coronavirus (SARS-CoV-2) in 2019 in China marked the third outbreak of a highly pathogenic coronavirus infecting humans. The novel coronavirus disease (COVID-19) spread worldwide, becoming an emergency of major international concern. However, even after a decade of coronavirus research, there are still no licensed vaccines or therapeutic agents to treat the coronavirus infection. In this context, apitherapy presents as a promising source of pharmacological and nutraceutical agents for the treatment and/or prophylaxis of COVID-19. For instance, several honeybee products, such as honey, pollen, propolis, royal jelly, beeswax, and bee venom, have shown potent antiviral activity against pathogens that cause severe respiratory syndromes, including those caused by human coronaviruses. In addition, the benefits of these natural products to the immune system are remarkable, and many of them are involved in the induction of antibody production, maturation of immune cells, and stimulation of the innate and adaptive immune responses. Thus, in the absence of specific antivirals against SARS-CoV-2, apitherapy could offer one hope toward mitigating some of the risks associated with COVID-19.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».