Fascinating Furanosteroids and Their Pharmacological Profile
Notice bibliographique
Résumé
This review article delves into the realm of furanosteroids and related isoprenoid lipids derived from diverse terrestrial and marine sources, exploring their wide array of biological activities and potential pharmacological applications. Fungi, fungal endophytes, plants, and various marine organisms, including sponges, corals, molluscs, and other invertebrates, have proven to be abundant reservoirs of these compounds. The biological activities exhibited by furanosteroids and related lipids encompass anticancer, cytotoxic effects against various cancer cell lines, antiviral, and antifungal effects. Notably, the discovery of exceptional compounds such as nakiterpiosin, malabaricol, dysideasterols, and cortistatins has revealed their potent anti-tuberculosis, antibacterial, and anti-hepatitis C attributes. These compounds also exhibit activity in inhibiting protein kinase C, phospholipase A2, and eliciting cytotoxicity against cancer cells. This comprehensive study emphasizes the significance of furanosteroids and related lipids as valuable natural products with promising therapeutic potential. The remarkable biodiversity found in both terrestrial and marine ecosystems offers an extensive resource for unearthing novel biologically active compounds, paving the way for future drug development and advancements in biomedical research. This review presents a compilation of data obtained from various studies conducted by different authors who employed the PASS software 9.1 to evaluate the biological activity of natural furanosteroids and compounds closely related to them. The utilization of the PASS software in this context offers valuable advantages, such as screening large chemical libraries, identifying compounds for subsequent experimental investigations, and gaining insights into potential biological activities based on their structural features. Nevertheless, it is crucial to emphasize that experimental validation remains indispensable for confirming the predicted activities.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».