防止作物感染植物病毒的困难促使人们寻找新型有效的抗病毒
化学品,而这需要通过精确的筛选方法来加速。基于荧光的方法最近被用作创新和快速的工具,用于可视化监测病毒的复制和筛选抗病毒药物,而荧光信号的量化主要依赖于手动计算荧光点,这既耗时又不精确。在目前的工作中,荧光点是自动识别的,荧光区域由我们小组开发的程序直接量化,避免了操作者的主观错误。我们进一步采用这种数字和视觉筛选试验来鉴定使用烟草花叶病毒-绿色荧光蛋白 (TMV-GFP) 构建体的抗病毒药物,其中GFP的表达直观地反映了抗病毒药物的功效。该测定的准确性通过量化商业抗病毒
抑制剂利巴韦林和宁南霉素的活性来验证,然后用于评估一系列新合成的
咔唑和 β-咔啉
生物碱衍
生物的细微活性差异。其中,化合物5 (76%) 和11 (63%) 在 50 μM 时表现出与宁南霉素 (65%) 相当的抗 TMV 活性,并且它们在感染的早期阶段延迟了 TMV 的