Notice bibliographique
Résumé
Viral infections and outbreaks have become a major concern and are one of the main causes of morbidity and mortality worldwide. The development of successful antiviral therapeutics and vaccines remains a daunting challenge. The discovery of novel antiviral agents is a public health emergency, and extraordinary efforts are underway globally to identify safe and effective treatments for different viral diseases. Alkaloids are natural phytochemicals known for their biological activities, many of which have been intensively studied for their broad-spectrum of antiviral activities against different DNA and RNA viruses. The purpose of this review was to summarize the evidence supporting the efficacy of the antiviral activity of plant alkaloids at half-maximum effective concentration (EC50) or half-maximum inhibitory concentration (IC50) below 10 μM and describe the molecular sites most often targeted by natural alkaloids acting against different virus families. This review highlights that considering the devastating effects of virus pandemics on humans, plants, and animals, the development of high efficiency and low-toxicity antiviral drugs targeting these viruses need to be developed. Furthermore, it summarizes the current research status of alkaloids as the source of antiviral drug development, their structural characteristics, and antiviral targets. Overall, the influence of alkaloids at the molecular level suggests a high degree of specificity which means they could serve as potent and safe antiviral agents waiting for evaluation and exploitation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».