Metabolomic Analysis and Antiviral Screening of a Marine Algae Library Yield Jobosic Acid (2,5-Dimethyltetradecanoic Acid) as a Selective Inhibitor of SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Current small-molecule-based SARS-CoV-2 treatments have limited global accessibility and pose the risk of inducing viral resistance. Therefore, a marine algae and cyanobacteria extract library was screened for natural products that could inhibit two well-defined and validated COVID-19 drug targets, disruption of the spike protein/ACE-2 interaction and the main protease (M pro ) of SARS-CoV-2. Following initial screening of 86 extracts, we performed an untargeted metabolomic analysis of 16 cyanobacterial extracts. This approach led to the isolation of an unusual saturated fatty acid, jobosic acid (2,5-dimethyltetradecanoic acid, 1 ). We confirmed that 1 demonstrated selective inhibitory activity toward both viral targets while retaining some activity against the spike-RBD/ACE-2 interaction of the SARS-CoV-2 omicron variant. To initially explore its structure–activity relationship (SAR), the methyl and benzyl ester derivatives of 1 were semisynthetically accessed and demonstrated acute loss of bioactivity in both SARS-CoV-2 biochemical assays. Our efforts have provided copious amounts of a fatty acid natural product that warrants further investigation in terms of SAR, unambiguous determination of its absolute configuration, and understanding of its specific mechanisms of action and binding site toward new therapeutic avenues for SARS-CoV-2 drug development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».