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同济大学证实武汉新冠病毒更易感染亚裔男性

以下是他们发表在biorxiv论文汉化版武汉2019-nCov的假定受体ACE2的单细胞RNA表达谱于钊上海东方医院 ， 医学院 ， 同济大学学院赵子贤上海东方医院 ， 医学院 ， 同济大学学院 王玉佳上海东方医院 ， 医学院 ， 同济大学学院周跃清上海东方医院 ， 医学院 ， 同济大学学院韦佐上海东方医院 ， 医学院 ， 同济大学学院 ， 上海200433 ， 中国呼吸疾病 ， 广州医学院第一附属医院国家重点实验室 ， 广州510120 ， 中国· doi：https ： //doi.org/10.1101/2020.01.26.96.919985本文为预印本 ， 未经同行评审认证[ 这是什么意思？] 。 抽象 全文 信息/历史 指标 预览PDF 抽象2019年12月在中国湖北省武汉市发现了一种新型冠状病毒（2019-nCov） 。 这种新的冠状病毒已在中国导致了数千例致死性疾病病例 ， 国际上正在迅速发现更多的患者 。 据报道 ， 2019-nCov与SARS-Cov共享相同的受体血管紧张素转化酶2（ACE2） 。 在此 ， 基于公共数据库和最新的单细胞RNA-Seq技术 ， 我们分析了正常人肺中ACE2 RNA的表达谱 。 结果表明 ， ACE2病毒受体表达集中在少量的II型肺泡细胞（AT2）中 。 令人惊讶地 ， 我们发现该表达ACE2的AT2群体也高度表达了许多正调控病毒繁殖和传播的其他基因 。 八个样本之间的比较表明 ， 亚洲男性一个在肺中具有非常大量的ACE2表达细胞 。 这项研究为2019-nCov感染疾病的流行病调查提供了生物学背景 ， 并且可能为未来抗ACE2治疗策略的发展提供信息 。 到2019年 ， nCov严重感染可导致急性呼吸窘迫综合征（ARDS）和败血症 ， 于感染者约15％ ， 造成死亡1 ， 2 。 一旦与人的呼吸道接触 ， 该病毒的刺突蛋白就可以与敏感细胞的表面受体结合 ， 从而介导病毒进入靶细胞以进一步复制 。 最近 ， Xu等人对刺突蛋白进行了建模 ， 以识别2019-nCov的受体 ， 并指出血管紧张素转化酶2（ACE2）可能是该病毒3的受体 。 ACE2以前被称为SARS-Cov和NL63 4 – 6的受体 。 根据他们的模型 ， 尽管2019-nCov与ACE2之间的结合强度弱于SARS-Cov与ACE2之间的结合强度 ， 但仍远高于病毒感染所需的阈值 。 周等 等 进行了病毒感染性研究 ， 结果表明ACE2对于2019-nCov进入HeLa细胞7至关重要 。 这些数据表明ACE2可能是2019-nCov的受体 。 受体的表达和分布决定了病毒感染的途径 ， 而感染的途径对于理解发病机理和设计治疗策略具有重要意义 。 先前的研究已经调查了ACE2在72个人体组织中的RNA表达8 。 但是 ， 肺是具有多种类型细胞的复杂器官 ， 这种实时PCR RNA谱图基于大量组织分析 ， 无法阐明人肺中每种细胞中ACE2的表达 。 的ACE2蛋白水平也通过在肺和其它器官的免疫染色调查8 ， 9 。 这些研究表明 ， 在正常人肺中 ， ACE2主要由II型和I型肺泡上皮细胞表达 。 内皮细胞也据报道是ACE2阳性的 。 然而 ， 免疫染色分析因缺乏信号特异性而闻名 ， 准确的定量分析也是此类分析的另一挑战 。 最近开发的单细胞RNA测序（scRNA-Seq）技术使我们能够研究每种细胞类型中ACE2的表达 ， 并以单细胞分辨率提供定量信息 。 先前的工作已经建立了在线数据库 ， 用于对8位正常人肺移植供体的scRNA-Seq分析10 。 在当前的工作中 ， 我们使用了更新的生物信息学工具来分析数据 。 总共 ， 我们分析了来自8位成人供体的正常肺组织的43134个细胞 。 我们进行了无监督的基于图的聚类（Seurat版本2.3.4） ， 并针对每个个体 ， 基于其标记基因表达谱鉴定了8〜11个转录不同的细胞簇 。 通常 ， 簇包括II型肺泡细胞（AT2） ， I型肺泡细胞（AT1） ， 气道上皮细胞（纤毛细胞和Club细胞） ， 成纤维细胞 ， 内皮细胞和各种类型的免疫细胞 。 如图1b所示 ， 使用t分布随机邻居嵌入技术（tSNE）可视化了代表性供体（亚洲男性 ， 55岁）的细胞簇图 ， 并在图1b中证明了他的主要细胞类型标志物表达 。 图2 。 Single-cell analysis of normal human lung. a. Characteristics of lung transplant donors for single-cell RNA-Seq analysis. b. Cellular cluster map of the Asian male. All 8 samples were analyzed using the Seurat R package. Cells were clustered using a graph-based shared nearest neighbor clustering approach and visualized using a t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (tSNE) plot. " data-icon-position="" data-hide-link-title="0" style="-webkit-font-smoothing: antialiased; margin: 0px; padding: 8px; border: 0px; outline: 0px; vertical-align: baseline; font-style: inherit; font-variant: inherit; font-stretch: inherit; font-size: 0.857rem; line-height: inherit; font-family: inherit; color: gray; display: block; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.15) 0px 2px 10px 0px; background: rgb(255, 255, 255);">

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