Vitamin C is an efficient natural product for prevention of SARS-CoV-2 infection by targeting ACE2 in both cell and in vivo mouse models
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY ACE2 is a major receptor for cell entry of SARS-CoV-2. Despite advances in targeting ACE2 to inhibit SARS-CoV-2’s binding, how to efficiently and flexibly control ACE2 levels for prevention of SARS-CoV-2 infection has not been explored. Here, we revealed Vitamin C (VitC) administration as an effective strategy to prevent SARS-CoV-2 infection. VitC reduced ACE2 protein levels in a dose-dependent manner, while partial reduction of ACE2 can greatly restrict SARS-CoV-2 infection. Further studies uncovered that USP50 is a crucial regulator of ACE2 protein levels, and VitC blocks the USP50-ACE2 interaction, thus promoting K48-linked polyubiquitination at Lys788 and degradation of ACE2, without disrupting ACE2 transcriptional expression. Importantly, VitC administration reduced host ACE2 and largely blocked SARS-CoV-2 infection in mice. This study identified an in vivo ACE2 balance controlled by both USP50 and an essential nutrient VitC, and revealed a critical role and application of VitC in daily protection from SARS-CoV-2 infection. Highlights VitC reduces ACE2 protein levels in a dose-dependent manner VitC and USP50 regulate K48-linked ubiquitination at Lys788 of ACE2 VitC blocks the interaction between USP50 and ACE2 VitC administration lowers host ACE2 and prevents SARS-CoV-2 infection in vivo Abstract Figure The deubiquitinase USP50 controls ACE2 protein stability and levels, while Vitamin C blocks the USP50-ACE2 interaction and therefore results in ACE2 degradation, offering a flexible and efficient approach to protection of the host from SARS-CoV-2 infection.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».