Low Dose of Ti<sub>3</sub>C<sub>2</sub> MXene Quantum Dots Mitigate SARS‐CoV‐2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MXene QDs (MQDs) have been effectively used in several fields of biomedical research. Considering the role of hyperactivation of immune system in infectious diseases, especially in COVID‐19, MQDs stand as a potential candidate as a nanotherapeutic against viral infections. However, the efficacy of MQDs against SARS‐CoV‐2 infection has not been tested yet. In this study, Ti 3 C 2 MQDs are synthesized and their potential in mitigating SARS‐CoV‐2 infection is investigated. Physicochemical characterization suggests that MQDs are enriched with abundance of bioactive functional groups such as oxygen, hydrogen, fluorine, and chlorine groups as well as surface titanium oxides. The efficacy of MQDs is tested in VeroE6 cells infected with SARS‐CoV‐2. These data demonstrate that the treatment with MQDs is able to mitigate multiplication of virus particles, only at very low doses such as 0,15 µg mL −1 . Furthermore, to understand the mechanisms of MQD‐mediated anti‐COVID properties, global proteomics analysis are performed and determined differentially expressed proteins between MQD‐treated and untreated cells. Data reveal that MQDs interfere with the viral life cycle through different mechanisms including the Ca 2 + signaling pathway, IFN‐ α response, virus internalization, replication, and translation. These findings suggest that MQDs can be employed to develop future immunoengineering‐based nanotherapeutics strategies against SARS‐CoV‐2 and other viral infections.
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 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 ».