Amaryllidaceae Alkaloids Screen Unveils Potent Anticoronaviral Compounds and Associated Structural Determinants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle