Abstract A few animals have been suspected to be intermediate hosts of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). However, a large-scale single-cell screening of SARS-CoV-2 target cells on a wide variety of animals is missing. Here, we constructed the single-cell atlas for 11 representative species in pets, livestock, poultry, and wildlife. Notably, the proportion of SARS-CoV-2 target cells in cat was found considerably higher than other species we investigated and SARS-CoV-2 target cells were detected in multiple cell types of domestic pig, implying the necessity to carefully evaluate the risk of cats during the current COVID-19 pandemic and keep pigs under surveillance for the possibility of becoming intermediate hosts in future coronavirus outbreak. Furthermore, we screened the expression patterns of receptors for 144 viruses, resulting in a comprehensive atlas of virus target cells. Taken together, our work provides a novel and fundamental strategy to screen virus target cells and susceptible species, based on single-cell transcriptomes we generated for domesticated animals and wildlife, which could function as a valuable resource for controlling current pandemics and serve as an early warning system for coping with future infectious disease threats.

Retina is a crucial tissue for the capturing and processing of light stimulus. Characterization of the retina at single cell level is essential for the understanding of its biological functions. A variety of abnormalities in terms of morphology and function were reported in T21 retina. To evaluate the effects of chromosome aneuploidy on retina development, we characterized single cell transcriptional profiles of a T21 fetus and performed comprehensive bioinformatic analyses. Our data revealed the diversity and heterogeneity of cellular compositions in T21 retina. In total, we identified seven major cell types, and detected several subtypes within each cell type, followed by the detection of corresponding molecular markers including previously reported ones and a series of novel markers. Our analyses identified extensive communication networks between distinct cellular types, among which a few ligand-receptor interactions were associated with the development of retina and immunoregulatory interactions. Taken together, our data provided the first single cell transcriptome profile for human T21 retina which facilitates our understanding on the dosage effects of chromosome 21 on the development of retina.

The most important role of variant pathogenicity predictors is to identify the disease-phenotype causative variant in studying monogenic diseases. In the last decade, machine-learning based predictors exhibited a relatively accurate performance for distinguishing the pathogenic variants and contributed a significant role for all disease-spectrums. Yet, few predictors can investigate the phenotypic significance of variants. Here we presented a phenotype-specific framework aimed to directly point out the phenotypic significance of predicted candidates, and showed its advancing performance in eye abnormalities. By training on eye-abnormalities causative variants, our method presented 96.2% accuracy, 96.1% precision, 93.4% recall for pathogenicity identification. Inconsistent with the modeling performance, identifying the single phenotype-causative variant from various sequencing variants is challenging for all predictors. Underlying the phenotype-oriented, our method significantly promoted the precision and reduced the cost for identifying the single causative variant from thousands of candidates. These advances highlight the significance of the phenotype-specific training method for studying disease.### Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest.

Retina, located in the innermost layer of the eye of human, holds the decisive role in visual perception. Dissecting the heterogeneity of retina is essential for understanding the mechanism of vision formation and even the development of central nervous system (CNS). Here, we performed single cell RNA-seq, analyzed 57,832 cells from human infant donors, resulting in 20 distinct clusters representing major cell types in retina: rod photoreceptors, cone photoreceptors, bipolar cells, horizontal cells, amacrine cells, Muller glia cells and microglia. We next constructed extensive networks of intercellular communication and identified ligand-receptor interactions playing crucial roles in regulating neural cell development and immune homeostasis in retina. Though re-clustering, we identified known subtypes in cone PRs and additional unreported subpopulations and corresponding markers in rod PRs as well as bipolar cells. Additionally, we linked inherited retinal disease to certain cell subtypes or subpopulations through enrichment analysis. Intriguingly, we found that status and functions of photoreceptors changed drastically between early and late retina. Overall, our study offers the first retinal cell atlas in human infants, dissecting the heterogeneity of retina and identifying the key molecules in the developmental process, which provides an important resource that will pave the way for retina development mechanism research and regenerative medicine concerning retinal biology.