Amaryllidaceae Alkaloids Screen Unveils Potent Anticoronaviral Compounds and Associated Structural Determinants
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Betacoronaviruses encompass a spectrum of respiratory diseases, from common cold caused by the human coronavirus (HCoV)-OC43 to life-threatening severe acute respiratory syndrome (SARS)-CoV-2. Addressing the constant need for novel antiviral compounds, we turned to the exploration of 40 plant-specialized metabolites produced by the medicinal plant family Amaryllidaceae, known to produce lycorine, a strong antiviral alkaloid. The present screen included 35 alkaloids with representatives of 8 ring-type structures. Pancracine, crinamine, hemanthamine, and hemanthidine exhibited potency comparable to lycorine in blocking HCoV–OC43 replication, while amarbellisine demonstrated superior efficacy (SI = 60, EC 50 = 0.2 μM). Their anticoronaviral activity was confirmed using a SARS-CoV-2 replicon system. Time-of-drug-addition experiments established that a postentry step consistent with ribonucleic acid (RNA) replication or translation was targeted. Most antiviral Amaryllidaceae alkaloids selectively induced the expression of transcripts associated with the integrated stress response. Structure–activity relationship analyses elucidated key functional groups contributing to antiviral properties in the crinine- and lycorine-type. This study reveals that Amaryllidaceae produce a diverse repertoire of promising antiviral compounds in addition to lycorine, offering insights for developing new antiviral agents.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».