COVID-Datathon：基于BALF scRNA-seq数据的COVID-19严重程度生物标志物识别
定量方法
2021-10-12 v1 机器学习
摘要
严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)于2019年底出现，并自此迅速在全球传播。针对这种新兴病毒的呼吸道免疫应答特征尚不清楚。近来，已对支气管肺泡灌洗液(BALF)细胞进行单细胞RNA测序(scRNA-seq)转录组分析，以阐明COVID-19潜在的机制。为了更好地利用这一响应病毒的BALF细胞图谱，本文提出一种生物信息学流程以识别COVID-19严重程度的候选生物标志物，其可能有助于表征BALF细胞，从而更好地理解SARS-CoV-2感染的机制。所提流程以R实现，可在 https://github.com/namini94/scBALF_Hackathon 获取。
引用
@article{arxiv.2110.04986,
title = {COVID-Datathon: Biomarker identification for COVID-19 severity based on BALF scRNA-seq data},
author = {Seyednami Niyakan and Xiaoning Qian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.04986},
year = {2021}
}