众包时间转录的冠状病毒宿主感染数据:资源,指南和新的见解

科学领域:

• 病毒学和免疫学 病毒学和免疫学
• 计算生物学和生物信息学
• 基因组学和转录基因组学

背景情况:

• 随着COVID-19的流行,人们迫切需要了解病毒性疾病,并确定有效的治疗方法.
• 对SARS-CoV-2的早期数据有限,阻碍了对严重病例的治疗方法的开发.
• 现有的SARS-CoV-1感染的转录组数据为研究宿主反应提供了宝贵的资源.

研究的目的:

• 使用现有数据,推导出用于SARS-CoV-1感染的时间宿主反应特征.
• 为了确定关键的基因,生物标志物和涉及病毒感染的生物途径.
• 探索COVID-19和未来的冠状病毒爆发的潜在治疗化合物.

主要方法:

• 将现有的SARS-CoV-1转录组数据与众包统计方法结合起来.
• 应用无监督和监督机器学习来识别失调的基因和生物标志物.
• 分析了时间基因表达模式,细胞周期转移和DNA损伤反应途径.

主要成果:

• 识别了关键主机响应元签名,包括持续的CXCL10和STAT信号.
• 观察到细胞周期基因表达从G1/G0转变为G2/M,与DNA修复基因丰富相关.
• 与人类SARS-CoV-2数据相对验证的SARS-CoV-1签名,显示保存的早期免疫反应 (单细胞-巨细胞激活,淋巴细胞增殖).
• 在老年COVID-19死亡人群中发现上腺素水平升高.
• 已识别并部分验证的化合物用于潜在的COVID-19治疗.

结论:

• 利用公共领域的数据可以对新出现的传染病产生新的见解.
• 时间宿主响应签名为理解病毒病变的路线图提供了路线图.
• 已识别的生物标志物和治疗策略需要进一步调查疫情准备.