Evaluation of the potential of botanicals and their constituents against the SARS-CoV-2 virus
Notice bibliographique
Résumé
The critical challenge that natural products research projects seek to address is identifying biologically active constituents in complex mixtures. The gold standard approach towards this goal is bioassay-guided fractionation, whereby mixtures are successively purified and tested for their ability to achieve a desired biological activity. The success of this approach is reflected by the discovery of many essential drugs, including the antibiotics streptomycin and tetracycline, and the anti-cancer drug Taxol. However, the bioassay-guided fractionation approach is limited by i) its inherent bias towards abundant and easily isolable compounds, and ii) the quality of the biological data used to guide isolation. The Center for High-Throughput Functional Annotation of Natural Products (HiFAN) seeks to address these limitations by developing new tools for the comprehensive evaluation of natural product mixtures. These tools enable the collection of multi-dimensional biological datasets, and the application of untargeted spectrometry metabolomics approaches to comprehensively profile the chemical composition of natural product mixtures. We will highlight the application of these approaches to identify natural product extracts and constituents with potential efficacy against SARS-CoV-2. A panel of botanical extracts and pure natural compounds were screened for blockade of authentic SARS-CoV-2 infection in cell culture. Promising activity was demonstrated by extracts and constituents from the botanical Stephania tetrandra, and the chemical and biological datasets were integrated using a multivariate statistical approach to determine which active constituents were most strongly associated with biological activity. We are currently employing HiFAN’s gene expression and cytological profiling platforms to derive insight into potential anti-viral and anti-inflammatory mechanisms of action for the bioactive constituents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».