Sulfated Polysaccharides from Seaweeds: A Promising Strategy for Combatting Viral Diseases—A Review
Notice bibliographique
Résumé
The limited availability of treatments for many infectious diseases highlights the need for new treatments, particularly for viral infections. Natural compounds from seaweed are attracting increasing attention for the treatment of various viral diseases, and thousands of novel compounds have been isolated for the development of pharmaceutical products. Seaweed is a rich source of natural bioactive compounds, including polysaccharides. The discovery of algal polysaccharides with antiviral activity has significantly increased in the past few decades. Furthermore, unique polysaccharides isolated from seaweeds, such as carrageenan, alginates, fucoidans, galactans, laminarians, and ulvans, have been shown to act against viral infections. The antiviral mechanisms of these agents are based on their inhibition of DNA or RNA synthesis, viral entry, and viral replication. In this article, we review and provide an inclusive description of the antiviral activities of algal polysaccharides. Additionally, we discuss the challenges and opportunities for developing polysaccharide-based antiviral therapies, including issues related to drug delivery and formulation. Finally, this review highlights the need for further research for fully understanding the potential of seaweed polysaccharides as a source of antiviral agents and for developing effective treatments for viral diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».