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Enregistrement W4385442640 · doi:10.1080/14786419.2023.2239995

Antiviral activity and active components of the leaves from <i>Sabia parviflora</i> Wall. ex Roxb

2023· article· en· W4385442640 sur OpenAlexaff
Yongqiang Zhou, Sumei Li, Bo‐Wen Pan, Junwei Xiao, Tingting Tang, Shouxia Xie, Xin Yang, G Wu, Jian Yang, Ying Zhou, Yuxin Pang, Ying Wei

Notice bibliographique

RevueNatural Product Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraditional medicineIC50ProteaseHIV-1 proteaseHuman immunodeficiency virus (HIV)ChemistryBiologyVirologyEnzymeIn vitroMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sabia parviflora (SP, “xiao hua qing feng teng” in Chinese) was recorded as an important ethnic medicine to be used for treating viral hepatitis. The antiviral activity of four SP extracts and potent antiviral compounds evaluated with cathepsin L protease (Cat L PR) and HIV-1 protease (HIV-1 PR). UPLC-HRMS was used for identifying the bioactive components. In addition, the possible inhibitory mechanism of the identified compounds on viral protease was further discussed by molecular docking. As a result, four extracts of SP exhibited inhibitory activity of HIV-1 PR and Cat L PR with IC50 range from 0.015 to 0.80 mg/mL. Meanwhile, six compounds inhibited HIV-1 PR with IC50 range from 0.032 to 0.80 mg/mL. Moreover, procyanidin B2 had good affinity for HIV-1 PR and CatL PR protein, respectively. These findings suggest S. parviflora leaves can be used for treating HIV and procyanidin B2 may play a role in antiviral protease.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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