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Enregistrement W3111122974 · doi:10.1101/2020.12.10.420489

A traditional medicine, Respiratory Detox Shot (RDS), inhibits the infection of SARS-CoV, SARS-CoV-2, and the Influenza A virus <i>in vitro</i>

2020· preprint· en· W3111122974 sur OpenAlexaff
Brian Hetrick, Dongyang Yu, Adeyemi A. Olanrewaju, Linda Chilin, Sijia He, Deemah Debbagh, Yuanchun Ma, Lewis A. Hofmann, Ramin M. Hakami, Yuntao Wu

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensD-Wave Systems (Canada)
Organismes subventionnairesGeorge Mason University
Mots-clésVirologyPandemicVirusSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CoronavirusMedicineRespiratory systemCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Respiratory infectionImmunologyInfectious disease (medical specialty)BiologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The ongoing global pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has resulted in the infection of over 60 million people and has caused over 1.4 million deaths as of December 2020 in more than 220 countries and territories. Currently, there is no effective treatment for COVID-19 to reduce mortality. We investigated the potential anti-coronavirus activities from an oral liquid of traditional medicine, Respiratory Detox Shot (RDS), which contains mostly herbal ingredients traditionally used to manage lung diseases. Here we report that RDS inhibited the infection of target cells by SARS-CoV and SARS-CoV-2 pseudoviruses, and by infectious wild-type SARS-CoV-2. We further demonstrated that RDS inhibits viral early infection steps. In addition, we found that RDS can also block the infection of target cells by Influenza A virus. These results suggest that RDS may broadly inhibit the infection of respiratory viruses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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