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COVID19 Disease Map, a computational knowledge repository of virus–host interaction mechanisms.

Mol. Syst. Biol. 17:e10387 (2021)
Verlagsversion DOI PMC
Open Access Gold
Creative Commons Lizenzvertrag
We need to effectively combine the knowledge from surging literature with complex datasets to propose mechanistic models of SARS-CoV-2 infection, improving data interpretation and predicting key targets of intervention. Here, we describe a large-scale community effort to build an open access, interoperable and computable repository of COVID-19 molecular mechanisms. The COVID-19 Disease Map (C19DMap) is a graphical, interactive representation of disease-relevant molecular mechanisms linking many knowledge sources. Notably, it is a computational resource for graph-based analyses and disease modelling. To this end, we established a framework of tools, platforms and guidelines necessary for a multifaceted community of biocurators, domain experts, bioinformaticians and computational biologists. The diagrams of the C19DMap, curated from the literature, are integrated with relevant interaction and text mining databases. We demonstrate the application of network analysis and modelling approaches by concrete examples to highlight new testable hypotheses. This framework helps to find signatures of SARS-CoV-2 predisposition, treatment response or prioritisation of drug candidates. Such an approach may help deal with new waves of COVID-19 or similar pandemics in the long-term perspective.
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Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Wissenschaftlicher Artikel
Schlagwörter Computable Knowledge Repository ; Large-scale Biocuration ; Omics Data Analysis ; Open Access Community Effort ; Systems Biomedicine; Nf-kappa-b; Interferon Signaling Pathway; Spike Protein; Sars-cov; Coronavirus; Expression; Sars-cov-2; Beta; Degradation; Environment
Sprache englisch
Veröffentlichungsjahr 2021
HGF-Berichtsjahr 2021
ISSN (print) / ISBN 1744-4292
e-ISSN 1744-4292
Zeitschrift Molecular Systems Biology
Quellenangaben Band: 17, Heft: 10, Seiten: , Artikelnummer: e10387 Supplement: ,
Verlag EMBO Press
Verlagsort 111 River St, Hoboken 07030-5774, Nj Usa
Begutachtungsstatus Peer reviewed
Institut(e) Institute of Experimental Genetics (IEG)
Institute of Computational Biology (ICB)
POF Topic(s) 30201 - Metabolic Health
30205 - Bioengineering and Digital Health
Forschungsfeld(er) Genetics and Epidemiology
Enabling and Novel Technologies
PSP-Element(e) G-500600-007
G-553800-001
Förderungen Bundesministerium fur Bildung und Forschung (BMBF)

Fonds National de la Recherche Luxembourg (FNR)
EC | H2020 | H2020 Priority Industrial Leadership | LEIT | H2020 LEIT Information and Communication Technologies (ICT)
NHGRI NIH HHS
DOI 10.15252/msb.202110387
WOS ID WOS:000711353900001
Scopus ID 85118262224
PubMed ID 34664389
Erfassungsdatum 2021-12-02
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