key: cord-256872-jekx1czw
authors: Singh, Manvendra; Bansal, Vikas; Feschotte, Cédric
title: A single-cell RNA expression map of human coronavirus entry factors
date: 2020-09-03
journal: Cell Rep
DOI: 10.1016/j.celrep.2020.108175
sha: 
doc_id: 256872
cord_uid: jekx1czw

To predict the tropism of human coronaviruses, we profile 28 SARS-CoV-2 and coronavirus-associated receptors and factors (SCARFs) using single-cell transcriptomics across various healthy human tissues. SCARFs include cellular factors both facilitating and restricting viral entry. Intestinal goblet cells, enterocytes and kidney proximal tubule cells appear highly permissive to SARS-CoV-2, consistent with clinical data. Our analysis also predicts non-canonical entry paths for lung and brain infections. Spermatogonial cells and prostate endocrine cells also appear to be permissive to SARS-CoV-2 infection, suggesting male-specific vulnerabilities. Both pro- and anti-viral factors are highly expressed within the nasal epithelium, with potential age-dependent variation, predicting an important battleground for coronavirus infection. Our analysis also suggests that early embryonic and placental development are at moderate risk of infection. Lastly, SCARF expression appears broadly conserved across a subset of primate organs examined. Our study establishes a resource for investigations of coronavirus biology and pathology.

The zoonotic spillover of the novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in the human population is causing a disease known as coronavirus disease 2019 (COVID-19) Paules et al., 2020) . Since the first case reported in late December 2019, SARS-CoV-2 has spread to 215 countries, infecting more than 20 million humans and claiming over 750,000 lives, primarily among the elderly (John Hopkins University and Medicine, 2020; . SARS-CoV-2 is the third coronavirus, after SARS-CoV and MERS-CoV, causing severe pneumonia in humans (Corman et al., 2018) .

Emerging clinical and molecular biology data from COVID-19 patients have detected SARS-CoV-2 nucleic acids primarily in bronchoalveolar lavage fluid, sputum, and nasal swabs, and less frequently in fibrobronchoscope brush biopsies, pharyngeal swabs and feces; and with even lower positive rates in blood and urine (Ling et al., 2020; Puelles et al., 2020; Yongjian Wu et al., 2020; Young et al., 2020; L. Zou et al., 2020) . Pathological investigations, including postmortem biopsies, have confirmed major pulmonary damage as the most likely cause of death in the cases examined (Bradley et al., 2020; Huang et al., 2020; . There is also evidence that SARS-CoV-2 infection can damage other organ systems including the heart, kidney, liver, and gastrointestinal tract, as documented previously for SARS and MERS (Ding et al., 2003; Gu et al., 2005; Gupta et al., 2020; Ng et al., 2016) . Notably, it has been reported that cardiac and acute kidney injury is common in COVID-19 patients (Braun et al., 2020; Cheng et al., 2020; Diao et al., 2020; Fanelli et al., 2020; Shi et al., 2020; Volunteers et al., 2020; . Severe COVID-19 patients show frequent liver dysfunctions and the gastrointestinal infection has also been reported Xiao et al., 2020) . Evidence of impaired gonadal function in male COVID-19 patients was also recently presented The high level of TMPRSS2, ACE2 and other coronavirus receptors such as ANPEP in the trophectoderm, which gives rise to the placenta, combined with low levels of IFITMs in this lineage (Figure 2A and Figure S1A ) raises the possibility that the developing placenta may be vulnerable to SARS-CoV-2 infection. To investigate this, we turned to the transcriptomes of ~70,000 single cells derived from tissues collected at the MFI during the first trimester of pregnancy (Vento-Tormo et al., 2018) , which include both embryo-derived cells (placenta) as well as maternal blood and decidual cells. Our analysis of this dataset based on unsupervised clustering and examination of known markers recapitulated the major types of trophoblasts, decidua and immune cells ( Figure 2B and S2A). Expression of ACE2 and DPP4 receptors was evident in cytotrophoblasts (CTB) and syncytiotrophoblasts (STB) . ANPEP was abundantly expressed in all fetal lineages, while BSG was broadly expressed in maternal and fetal cells, but at higher density in fetal cells ( Figure 2C -D). Our analysis identified CLEC4M

gene as a strong marker of decidual perivascular cells ( Figure 2C ). Interestingly, extravillous trophoblasts (EVT) showed low level of ACE2 or TMPRSS2 but moderate to high levels of RFs IFITM1-3 and LY6E, which were also expressed by immune and decidual cells ( Figure S2B ). TMPRSS2-expressing cells were comparatively less abundant within any cell types than those expressing receptors ( Figure 2C ). Thus, the maternal-placenta interface displays a complex pattern of SCARF expression.

To more finely assess the permissiveness of different placental cell types to SARS-CoV-2 entry, we quantified the fraction of each cell type co-expressing different combinations of receptors with proteases (predicted as more permissive) or with RFs (less permissive). The CTB stood out for having the largest fraction of cells doublepositive for various receptor-protease combinations, including ACE2 + TMPRSS2 + (0.05%), ACE2 + FURIN + (~3%), BSG + TMPRSS2 + (0.8%), BSG + FURIN + (10%), DPP4 + TMPRSS2 + (0.6%), and DPP4 + FURIN + (~10%) ( Figure 2D -E, S2C and Table S4 ). Perivascular tissues also exhibited BSG + TMPRSS2 + and DPP4 + TMPRSS2 + cells, albeit in fewer proportion compared to CTB (0.5 %) ( Figure 2E and S2B).

Interestingly, a substantial fraction of DPP4 + cells (~20-80%) were co-expressing IFITM1-3 and LY6E consistently across the whole dataset, whereas ACE2 + and BSG + cells rarely co-expressed these RFs ( Figure 2E , S2D and Table S4 ). Rather, ACE2 + J o u r n a l P r e -p r o o f cells tend to co-express TMPRSS2 and FURIN, but again this was mostly confined to a small subset of CTB cells ( Figure 2E and S2C). Overall, these results suggest that the CTB is the cell type most susceptible to coronavirus infection within the first trimester placenta.

Of all adult tissues surveyed via bulk RNA-seq by the GTEx consortium (Aguet et al., 2017) , ACE2 showed highest level of expression in human testis ( Figure S4A ). To monitor more finely the expression profile of SCARFs in male and female reproductive tissues, we analyzed scRNA-seq datasets from testis samples collected from two healthy donors (Sohni et al., 2019) and adult ovary from five healthy donors (Wagner et al., 2020) . In adult testis, we were able to recapitulate the clusters identified in the original report (Sohni et al., 2019) , which consisted of early and late stages of spermatogonia (SPG), spermatogonial stem cells (SSCs), spermatids (ST), macrophages, endothelial and immune cells, each defined by a unique set of marker genes ( Figure S3A ). Turning to SCARFs, we observed that TMPRSS2 is strongly expressed in both early and late SSCs, whereas CoV receptors are abundantly expressed in the early stage of SSCs ( Figure 3A ). Early SSCs expressing one of the receptors (ACE2, BSG, DPP4, ANPEP) were found to be consistently enriched for coexpression with TMPRSS2 across the testis dataset ( Figure 3B ). Moreover, other

SCARFs interacting with SARS-CoV-2 proteins and predicted to facilitate virus trafficking or assembly (Table S2 ) also show highest transcript levels in SSC and SPG ( Figure 3C ). In contrast, RFs were lowly expressed in all four clusters of spermatogonial cells ( Figure 3A ). Overall, these observations indicate spermatogonial cells may be highly permissive to SARS-CoV-2 infection.

robustly expressed in all three nasal epithelial cell types ( Figure 5A ) with highest levels in secretory and suprabasal cells (Table S6) . Lastly, we calculated the percentage of double/triple-positive cells for various combinations of ACE2, TMPRSS2 and RFs (Table S6) . We found that 85% and 65% of ACE2 + TMPRSS2 + ciliated cells are also positive for LY6E and IFITM3, respectively (Table S6 ). Together, these data suggest that the nasal epithelium expresses various combinations of factors that in principle, could facilitate SARS-CoV-2 infection, but it also expresses robust basal levels of RFs, which may act as a strong protective barrier in this tissue.

To investigate a possible age-effect in the expression of CoV entry factors within the nasal epithelium, we took advantage of the fact that three of the samples analyzed above were collected from relatively young donors (24-30 years old), while the other three came from older individuals (50-59 years old) ( Figure S7A and Table S3 ). While this is a small sample, this enabled us to split the data into a 'young' and 'old' group and compare the percentage of secretory and ciliated cells positive for entry factors between the two groups (Table S3 ). The percentage of cells positive for either ACE2, TMPRSS2

or TMPRSS4 was comparable between the two groups and these factors were most highly expressed in ciliated cells of both groups. However, the percentage of doublepositive cells (ACE2 + TMPRSS2 + or ACE2 + TMPRSS4 + ) was significantly higher in the 'old' group, within both ciliated and secretory cell populations (Figure 5B, S7C and   Table S6 ). Interestingly, the percentage of ANPEP + TMPRSS2 + /4 + double-positive cells showed the opposite trend: they were significantly more frequent in the 'young' group, within both ciliated and secretory cells ( Figure 5B ). To examine whether these differences were driven by an age-dependent shift in the relative expression of receptors and/or proteases within the nasal epithelium, we conducted a global macaque blastocyst, including TE ( Figure 6E ). Also, ANPEP was downregulated in the macaque TE compared with the rest of the blastocyst lineages, while it was upregulated in the human TE (compare Figure S1A and Figure 6E ). Thus, there may be substantial differences in the susceptibility of human and macaque early embryos to coronavirus infection.

While it is clear that COVID-19 is primarily a respiratory disease that causes death via pneumonia, many unknowns remain as to the extent of tissues and cell types vulnerable to SARS-CoV-2. How host genetic factors interact with the virus and modulate the course of infection also remain poorly understood. Our study, along with several others (Table S1 ) have tapped into vast amount of publicly available scRNA-seq data to profile the expression of host factors thought to be important for entry of SARS-CoV-2 in healthy tissues. Because the basal expression level of these factors determines, at least in part, the tropism of the virus, this information is foundational to predict which tissues are more vulnerable to infection. These data are also important to guide and prioritize clinical interventions and pathological studies, including biopsies. Finally, this type of analysis has the potential to reveal possible routes of infection within and between individuals.

Our study distinguishes itself from all other studies reported thus far (Table S1 ) by the wider range of factors (SCARFs) examined across a large array of tissues. We interrogated a wide and unbiased set of organs, largely conditioned by public availability of raw data (e.g., UMI counts) as to apply uniform normalization procedures across datasets. For instance, we were able to integrate HCL samples that were prepared and processed through a single sequencing facility and platform. Also, it is important to mother to fetus is plausible, but probably rare (Baud et al., 2020; Cui et al., 2020; Hosier et al., 2020; Schoenmakers et al., 2020; Zeng et al., 2020) .

Future studies should be directed at examining SCARF expression at different stages of pregnancy and evaluating whether SARS-CoV-2 infection could compromise pregnancy. (Xu et al., 2006) . These and other observations (Fanelli et al., 2020; , together with our finding that prostate endocrine cells also appear permissive for SARS-CoV-2, call for pathological examination of testes as well as investigation of reproductive functions in male COVID-19 patients.

Because COVID-19 and SARS are primarily respiratory diseases, the lung and airway systems have been extensively profiled for ACE2 and TMPRSS2 expression (Table   S2) , two SCARFs believed to be primary determinant for SARS-CoV-2 tropism.

Paradoxically, healthy lung tissues as a whole show only modest expression for either ACE2 and TMPRSS2, which is readily apparent in a number of expression databases and widely available resources such as GTEx ( Figure S4 ). Nonetheless, a number of studies mining scRNA-seq data reported marked expression of ACE2 and/or TMPRSS2 J o u r n a l P r e -p r o o f in a specific lung cell population called alveolar type II (AT2) cells (Chow and Chen, 2020; Travaglini et al., 2019; . However, these observations have been challenged by more recent studies (Aguiar et al., 2020; Hikmet et al., 2020) . We found that the alternate receptor BSG was abundantly expressed in pericytes and astrocytes, but in those cell types, TMPRSS2/4 was not expressed. However, FURIN and CTSB proteases were often co-expressed with BSG in these cells, suggesting potential alternate routes of viral entry in those cell types. Because pericytes are located in the vicinity of the blood-brain barrier, these cells may act as a gateway to CNS infection.

Whether SARS-CoV-2 can infect the heart is another open question. Severe heart damage and abnormal blood clotting has been reported in a substantial fraction of COVID-19 patients . We and others (Litviňuková et al., 2020) found that ACE2 is expressed in cardiomyocytes, but the same cell population does not appear to express TMPRSS2/4, so it remains unclear how the virus could infiltrate cardiomyocytes. Nonetheless, we observe that FURIN was co-expressed J o u r n a l P r e -p r o o f with ACE2 in a very small fraction (<0.1%) of cardiomyocytes. While it is unclear whether SARS-CoV-2 can use FURIN to prime infection (Litviňuková et al., 2020) , our findings suggest a possible path to heart infection.

Recently, Sungnak et. al. showed that SARS-CoV-2 entry factors are highly expressed in secretory and ciliated cells of the nasal epithelium (Sungnak et al., 2020) . In agreement, we found that the percentage of ACE2 + or TMPRSS2 + cells was higher among ciliated cells than among secretory or suprabasal cells. Conversely, we found that the percentage of ANPEP + cells was higher among secretory or suprabasal cells than in ciliated cells, while BSG was broadly expressed throughout the nasal epithelium.

We also note that 19% of suprabasal cells expressed TMPRSS2. Yet, the percentage of ACE2 + TMPRSS2 + cells remained rather low across the nasal epithelium, while IFITM3

and LY6E RFs showed high RNA levels throughout this tissue. Collectively these observations point to the nasal epithelium as an early battleground for SARS-CoV-2 infection, the outcome of which may be critical for the pathological development of COVID-19.

It is clear that COVID-19 causes more severe complications in patients with advanced chronological age. One study reported that, paradoxically, TMPRSS2 expression levels tend to mildly decrease with age in human lung tissue (Chow and Chen, 2020) . We found that neither ACE2 nor TMPRSS2/4 on their own were differentially expressed between young and old nasal epithelia, but we observed that the percentage of ACE2 + TMPRSS2 + /4 + double-positive cells was greater in older donors, both within ciliated and secretory cells. Conversely, the percentage of ANPEP + TMPRSS2 + /4 + cells was significantly higher in younger donors. It is tempting to speculate that the opposite susceptibility of old and young people to SARS-CoV and SARS-CoV-2 may relate to the

Consistent with several studies (Hikmet et al., 2020; Sungnak et al., 2020; Ziegler et al., 2020) , we found that the small intestine is one of the 'hottest' tissues for co-expression of TMPRSS2 with ACE2, but also for DPP4 and ANPEP as reported previously (Venkatakrishnan et al., 2020) . Within the small intestine, we found that the jejunum is where highest expression of these factors is achieved. This is in slight deviation from Ziegler et al. who suggested that the ileum had the maximum expression of ACE2 (Ziegler et al., 2020) . Regardless of which section of the small intestine, both studies converge on the finding that expression of these factors is largely driven by enterocytes and their progenitors, which line the inner surface of the intestine and are therefore directly exposed to food and pathogens.

Goblet cells represent another cell type commonly found in the digestive system that we also predict to be permissive for SARS-CoV-2 entry. These are epithelial cells found in the airway, intestine, and colon that specialize in mucosal secretion. We found that goblet cells have some of the highest level of co-expression of TMPRSS2 with one or several receptors, including ACE2, ANPEP, DPP4 and CD147/BSG. Goblet cells within the nasal epithelium have also been identified as potentially vulnerable to SARS-CoV-2 (Sungnak et al., 2020). Overall, our analysis of the digestive system is concordant with several other studies pointing at the lining of the GI tract as common site of SARS-CoV-2 infection (Lamers et al., 2020) . This could explain the digestive symptoms (e.g., diarrhea) presented in COVID-19 cases (D. as well as the detection of viral shedding in feces (Y. . If so, fecal-oral transmission of SARS-CoV-2 may be plausible, but it remains to be rigorously investigated.

While we focused most of our discussion on SARS-CoV-2, our study also provides a valuable resource for exploring the tropism of other human coronaviruses, including SARS-CoV, MERS-CoV, hCoV-229E and hCoV-NL63 (Table 1) . For instance, CLEC4G/M is a potential candidate for mediating SARS-CoV infection of sinusoidal cells of the liver (Xu et al., 2020a) . We found that specific cell types of the placenta, testis, intestine, and kidney co-express ACE2, ANPEP, and DPP4, and therefore seem J o u r n a l P r e -p r o o f permissive for multiple human coronaviruses i.e. SARS-CoV, MERS-CoV, hCoV-229E and hCoV-NL63 entry (see Table 1 ). AT2 and Clara cells of the lungs appear particularly permissive to MERS-CoV, while the secretory cells of the nasal epithelium are likely susceptible to hCoV-229E infections (Table 1) . While hCoV-NL63 is known to use ACE2 as receptor, this virus may not rely on similar proteases as SARS-CoV/CoV-2 for activation (Esposito et al., 2006; Huang et al., 2006) ; thus we are less confident in predicting the tropism of hCoV-NL63 based on our analysis (Table 1) 

Overall, this study provides a valuable resource for future studies of the basic biology of 

Further information and requests for resources and reagents should be directed to and will be fulfilled by the Lead Contact, Cedric Feschotte (cf458@cornell.edu<mailto:cf458@ cornell.edu>).

This study did not generate new unique reagents.

Links of the original/source data used in this paper are available in 

The current study did not produce any experimental data. Links of the original/source data used in this paper are available in Table S3 . 

We obtained the processed expression matrix (counts) from ((Vento-Tormo et al.,

2018), E-MTAB-6701) for ~ 70,000 single cells representing the MFI. We then used Seurat (v3.1.1) (https://github.com/satija.lab/seurat) (Stuart et al., 2019) within the R environment (v3.6.0) for the processing the dataset. We kept the cells with minimum and maximum of 1,000 and 5,000 genes expressed (≥1 count), respectively. Moreover, cells with more than 5% of counts on mitochondrial genes were filtered out. After filtering, 64,782 cells remained. The data normalization was achieved by scaling it with a factor of 10,000 followed by natural-log transformation. Clustering was performed using the "FindClusters" function with default parameters, except the resolution was set uniformly and processed through the same sequencing platform and raw counts for unique molecular identifiers (UMI) were publicly available, which enabled adequate normalization using our scRNA-seq analysis pipeline. To avoid the cross-platform batch biasedness, we independently processed the samples taken from different studies.

Datasets corresponding to the same tissue were merged into one before the downstream processing. We scaled and normalized the datasets using Seurat (v3.1.1) (https://github.com/satija.lab/seurat) within the R environment (v3.6.0) as described in the previous section. We used a similar pipeline for the downstream analysis, except for merging of the HCL samples. We fed the first 50 PCs as input to cluster and visualize the single cells using SNN graphs and UMAP methods. The top marker genes distinguishing the cell types were calculated using the "FindAllMarkers" function implemented in Seurat, (adjusted p-value < 0.01 and log(fold-change) > 0.25) using a Wilcoxon Rank Sum test. We annotated the cell types using the markers obtained in this study and cross-referenced with the original article.

To compare young and old nasal tissue cells, we defined samples with age ≤ 30 as young and with age ≥ 50 as old. We found no study that included healthy old and young Table   S3 ). Note that cell annotations were used as provided by the original publications except for the sample D318 (a raw count matrix was available). Unless explicitly mentioned, broad annotation terms as ciliated and secretory have been used for the sake of consistency.

Processing of samples "4", "6", "D353", "D363" and "D367": Normalized counts and celltype annotations provided by the original publications were used. "CellType"

annotations with ≥ 100 cells were considered, giving "Ciliated_2" (n=1,513), "Goblet_2" (n=1,463) and "Goblet_1" (n=4,017) for old samples "4" and "6", and "LT/NK" (n=185), "Multiciliated_N" (n=855), "Secretory_N" (n=7,138) and "Suprabasal_N" (n=1,640) for young samples "D353", "D363" and "D367". Finally, we used Seurat (v3.1.1) within the R environment (v3.6.0) for filtering, normalization and cell-type identification for sample D318. The following data processing was performed: (1) Filtering. We kept the cells with a minimum and maximum of 1,000 and 5,000 genes expressed (≥1 count), respectively. Moreover, cells with more than 10% of counts on mitochondrial genes were filtered out. After filtering, 2,987 cells remained.

(2) Data normalization. Gene UMI counts for each cell were divided by the total number of counts in that cell and multiplied by 10,000. These values generate 2-dimensional embeddings for data visualization using UMAP. Cell types were assigned based on the annotations provided by the original publication of samples "D353", "D363" and "D367", giving "LT/NK" (n=110), "Multiciliated_N" (n=62), "Secretory_N" (n=1,354) and "Suprabasal_N" (n=1,461). Differential expression analysis: We used the "FindAllMarkers" function with default parameters, except the minimum percentage was set to 5%. Default cutoffs were used to identify significant DE genes with log FC of |0.25| and adjusted p-value of less than 0.01. Genes below these cutoffs are shown in volcano plots for visualization purposes only. All detected genes are plotted in a two-dimensional graph with x-axis representing the log-fold change in transcript levels (calculated with the 'Seurat' package) and the yaxis representing the significance level (-log 10 adjusted p-value, Wilcoxon Rank Sum test, adjusted with Bonferroni correction). Higher value on the y-axis denotes stronger significance levels. .0 

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Function of

HAb18G/CD147 in Invasion of Host Cells by Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus

Kidney disease is associated with in-hospital death of patients with J o u r n a l P r e -p r o o f COVID-19

The aging transcriptome and cellular landscape of the human lung in relation to SARS-CoV-2

Hosts and Sources of Endemic Human Coronaviruses

Clinical features and sexual transmission potential of SARS-CoV-2 infected female patients: a descriptive study in Wuhan

Broad Host Range of SARS-CoV-2 Predicted by Comparative and Structural Analysis of ACE2 in Vertebrates

Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and the Central Nervous System

Molecular Interactions in the Assembly of Coronaviruses

Human Kidney is a Target for Novel Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus

The clinical pathology of severe acute respiratory syndrome (SARS): A report from

STAR: Ultrafast universal RNA-seq aligner

The pathogen receptor liver and lymph node sinusoidal endotelial cell C-type lectin is expressed in human Kupffer cells and regulated by PU

Acute kidney injury in SARS-CoV-2 infected patients

A SARS-CoV-2 protein interaction map reveals targets for drug repurposing

Molecular pathology of emerging coronavirus infections

LSECtin interacts with filovirus glycoproteins and the spike protein of SARS coronavirus

Multiple organ infection and the pathogenesis of SARS

Extrapulmonary manifestations of COVID-19

Tissue distribution of ACE2 protein, the functional receptor for SARS coronavirus

Construction of a human cell landscape at single-cell level

The protein expression profile of ACE2 in human tissues

SARS-CoV-2 Cell Entry Depends on ACE2 and TMPRSS2

SARS-CoV-2 infection of the placenta

Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan

Pluripotency and the endogenous retrovirus HERVH: Conflict or serendipity?

ACE2 Receptor Expression and Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus Infection Depend on Differentiation of Human Airway Epithelia

The N-Terminal Region of IFITM3 Modulates Its Antiviral Activity by Regulating IFITM3

Cellular Localization

COVID-19 Map -Johns Hopkins Coronavirus Resource Center

Cleavage of the SARS Coronavirus Spike Glycoprotein by Airway Proteases Enhances Virus Entry into Human Bronchial Epithelial Cells In Vitro

Persistence and clearance of viral RNA in 2019 novel coronavirus disease rehabilitation patients

Cells and gene expression programs in the adult human heart

Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus: implications for virus origins and receptor binding

Effect of SARS-CoV-2 infection upon male gonadal function: A single center-based study

SARS-CoV-2 placental infection and inflammation leading to fetal distress and neonatal multi-organ failure in an asymptomatic woman

Association of Cardiac Injury with Mortality in Hospitalized Patients with COVID-19 in Wuhan

Proteolytic activation of the SARS-coronavirus spike protein: Cutting enzymes at the cutting edge of antiviral research

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The Neonatal and Adult Human Testis Defined at the Single-Cell Level

SARS-CoV-2 invades host cells via a novel route: CD147-spike protein

The need for urogenital tract monitoring in COVID-19

Detection of SARS-CoV-2 in Different Types of Clinical Specimens

2020. scRNA-seq Profiling of Human Testes Reveals the Presence of the ACE2 Receptor, A Target for SARS-CoV-2 Infection in Spermatogonia

Scrublet: Computational Identification of Cell Doublets in Single-Cell Transcriptomic Data

Cryo-EM structure of the 2019-nCoV spike in the prefusion conformation

Single-cell RNA expression profiling of ACE2, the putative receptor of Wuhan 2019-nCoV, in the nasal tissue

Prolonged presence of SARS-CoV-2 viral RNA in faecal samples

Nervous system involvement after infection with COVID-19 and other coronaviruses

Bulk and single-cell gene expression profiling of SARS-CoV-2 infected human cell lines identifies molecular targets for therapeutic intervention

Evidence for Gastrointestinal Infection of SARS-CoV-2

Orchitis: A Complication of Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS)1

Beware of the second wave of COVID-19

Characteristics of pediatric SARS-CoV-2 infection and potential evidence for persistent fecal viral shedding

Pathological findings of COVID-19 associated with acute respiratory distress syndrome

We would like to thank members of the Feschotte Lab and of the Cornell Virology community, also to Prof. Dr. Peter Heutink (Tuebingen), Prof. Dr. Hannelore Ehrenreich (Goettingen) as well as Dr. Ankit Arora (Heidelberg) for helpful advice and discussions.M.S. is supported by a Presidential Postdoctoral Fellowship from Cornell University. V.B. is supported by a Career Development Fellowship at DZNE Tuebingen. Work on host-virus interactions in the Feschotte lab is funded by R35 GM122550 from the National Institutes of Health. Figure 1 was created with BioRender.com.