Effects of the 5′‐Triphosphate Metabolites of Ribavirin, Sofosbuvir, Vidarabine, and Molnupiravir on CTP Synthase Catalysis and Filament Formation: Implications for Repurposing Antiviral Agents against SARS‐CoV‐2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Repurposing of antiviral drugs affords a rapid and effective strategy to develop therapies to counter pandemics such as COVID‐19. SARS‐CoV‐2 replication is closely linked to the metabolism of cytosine‐containing nucleotides, especially cytidine‐5′‐triphosphate (CTP), such that the integrity of the viral genome is highly sensitive to intracellular CTP levels. CTP synthase (CTPS) catalyzes the rate‐limiting step for the de novo biosynthesis of CTP. Hence, it is of interest to know the effects of the 5′‐triphosphate (TP) metabolites of repurposed antiviral agents on CTPS activity. Using E. coli CTPS as a model enzyme, we show that ribavirin‐5′‐TP is a weak allosteric activator of CTPS, while sofosbuvir‐5′‐TP and adenine−arabinofuranoside‐5′‐TP are both substrates. β‐d‐N4‐Hydroxycytidine‐5′‐TP is a weak competitive inhibitor relative to CTP, but induces filament formation by CTPS. Alternatively, sofosbuvir‐5′‐TP prevented CTP‐induced filament formation. These results reveal the underlying potential for repurposed antivirals to affect the activity of a critical pyrimidine nucleotide biosynthetic enzyme.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».