MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311347510 · doi:10.29169/1927-5951.2022.12.05

Antiviral Effects and Mechanisms of Action of Water Extracts and Polysaccharides of Microalgae and Cyanobacteria

2022· article· en· W4311347510 sur OpenAlexvenueno aff
Natalya N. Besednova, B. G. Andryukov, Т. А. Кузнецова, Т. С. Запорожец, Sergey P. Kryzhanovsky, Svetlana P. Ermakova

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyanobacteriaPolysaccharideSpirulina (dietary supplement)BiologyChlorellaBiological activityAntimicrobialChlorella vulgarisAlgaeChemistryMicrobiologyBiochemistryBotanyBacteriaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microalgae (MA) and cyanobacteria (CB) are currently attracting much attention from scientists due to the high biological activity of many secondary metabolites of these aquatic organisms. This review presents up-to-date modern data on the prospects for using polysaccharides (PS) of these marine aquatic organisms as effective and practically safe antiviral agents. These natural biopolymers are polyvalent compounds, which allows them to bind to several complementary biological target receptors. Particular emphasis is placed on the exopolysaccharides (EPS) Spirulina sp. (Arthrospira sp.), Porphyridium sp., Chlorella sp., and Euglena sp., whose antiviral activity makes them promising for the creation of drugs, biologically active food supplements, and products for functional nutrition. The mechanisms of the biological action of PS and the targets of these compounds are presented with a brief description of PS's anti-inflammatory, immunomodulatory and antioxidant actions, which make the most significant contribution to the antiviral effects. The authors hope to draw the attention of researchers to the use of water extracts and polysaccharides of microalgae and cyanobacteria as potential broad-spectrum antiviral agents that can become the basis for new antivirus strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Pharmacy and Nutrition SciencesMême sujetAlgal biology and biofuel productionTravaux en français237 207