Puerarin: A Potential Therapeutic for SARS-CoV-2 and Hantavirus Co-Infection
Notice bibliographique
Résumé
Patients with Hantavirus-caused epidemic hemorrhagic fever (EHF) are at risk of contracting severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). However, there is currently no validated EHF/SARS-CoV-2 strategy. Several studies have recently shown Puerarin, a natural product, has potent antiviral properties. The goal of present study was to determine the mechanism of puerarin in patients with EHF/COVID-19. We use network pharmacology and bioinformatics to investigate the possible pharmacological targets, bioactivities, and molecular mechanisms of puerarin in the treatment of patients with EHF/SARS-CoV-2. The study investigated the pathogenesis of COVID-19 and EHF and the signaling pathway impacted by puerarin. 68 common genes linked to puerarin and EHF/SARS-CoV-2 were discovered during the investigation. By using protein-protein interaction (PPI) network, we identified RELA, JUN, NF-B1, NF-B2, and FOS as potential therapeutic targets. The bioactivity and signaling pathways of puerarin have also been demonstrated in the treatment of EHF and COVID-19. According to present study, puerarin could reduce excessive immune responses and inflammation through the NF-B, TNF, and HIF-1 signaling pathways. This study explored the potential therapeutic targets and mechanisms of Puerarin in the treatment of EHF/COVID-19.
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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 | 0,000 | 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 ».