SCovid: single-cell atlases for exposing molecular characteristics of COVID-19 across 10 human tissues

SCovid: 10개의 인간 조직에서 COVID-19의 분자 특성을 노출하기 위한 단일 세포 지도책

Published on
Journal: Nucleic Acids Research
[저자] Changlu Qi, Chao Wang, Lingling Zhao, Zijun Zhu, Ping Wang, Sainan Zhang, Liang Cheng, Xue Zhang
[Category] 유전자 메커니즘, 진단,
PMC URL    [DOI] 10.1093/nar/gkab881    
[Article Type] AcademicSubjects/SCI00010
[Source] PMC

Abstract SCovid ( http://bio-annotation.cn/scovid ) aims at providing a comprehensive resource of single-cell data for exposing molecular characteristics of coronavirus disease 2019 (COVID-19) across 10 human tissues. COVID-19, an epidemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has been found to be accompanied with multiple-organ failure since its first report in Dec 2019. To reveal tissue-specific molecular characteristics, researches regarding to COVID-19 have been carried out widely, especially at single-cell resolution. However, these researches are still relatively independent and scattered, limiting the comprehensive understanding of the impact of virus on diverse tissues. To this end, we developed a single-cell atlas of COVID-19. Firstly we collected 21 single-cell datasets of COVID-19 across 10 human tissues paired with control datasets. Then we constructed a pipeline for the analysis of these datasets to reveal molecular characteristics of COVID-19 based on manually annotated cell types. The current version of SCovid documents 1 042 227 single cells of 21 single-cell datasets across 10 human tissues, 11 713 stably expressed genes and 3778 significant differentially expressed genes (DEGs). SCovid provides a user-friendly interface for browsing, searching, visualizing and downloading all detailed information.

All Keywords
【초록키워드】 COVID-19, coronavirus disease, SARS-CoV-2, Coronavirus disease 2019, coronavirus, severe acute respiratory syndrome Coronavirus, virus, Epidemic, Characteristics, Single Cell, dataset, molecular, respiratory, information, single-cell, differentially expressed gene, multiple-organ failure, Analysis, cell types, acute respiratory syndrome, acute respiratory syndrome coronavirus, acute respiratory syndrome coronavirus 2, tissues, human tissues, DEGs, datasets, single cells, comprehensive resource, single-cell dataset, independent, collected, caused, carried, human tissue, provide, accompanied, expressed gene, 【제목키워드】 COVID-19, Characteristics, molecular, single-cell, human tissue,
초록 SCovid( http://bio-annotation.cn/scovid )는 10개의 인간 조직에 걸쳐 코로나바이러스 질병 2019(COVID-19)의 분자 특성을 노출하기 위한 단일 세포 데이터의 포괄적인 리소스를 제공하는 것을 목표로 합니다. 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 2(SARS-CoV-2)에 의한 전염병인 COVID-19는 2019년 12월 첫 보고 이후 다발성 장기부전을 동반하는 것으로 밝혀졌습니다. 조직 특이적 분자 특성을 밝히기 위해 연구 COVID-19와 관련하여 특히 단일 세포 해결에서 광범위하게 수행되었습니다. 그러나 이러한 연구는 여전히 상대적으로 독립적이고 분산되어 있어 다양한 조직에 대한 바이러스의 영향에 대한 포괄적인 이해가 제한적입니다. 이를 위해 우리는 COVID-19의 단일 세포 지도를 개발했습니다. 먼저 우리는 대조군 데이터 세트와 짝을 이루는 10개의 인간 조직에서 21개의 COVID-19 단일 세포 데이터 세트를 수집했습니다. 그런 다음 수동으로 주석이 달린 세포 유형을 기반으로 COVID-19의 분자 특성을 밝히기 위해 이러한 데이터 세트의 분석을 위한 파이프라인을 구성했습니다. SCovid의 최신 버전은 10개의 인간 조직, 11,713개의 안정적으로 발현된 유전자 및 3,778개의 유의미한 차등 발현 유전자(DEG)에 걸친 21개의 단일 세포 데이터 세트의 1,042,227개의 단일 세포를 문서화합니다. SCovid는 모든 세부 정보를 탐색, 검색, 시각화 및 다운로드할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.