Importance

 Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has resulted in considerable morbidity and mortality worldwide since December 2019. However, information on cardiac injury in patients affected by COVID-19 is limited. 

Objective

 To explore the association between cardiac injury and mortality in patients with COVID-19. 

Design, Setting, and Participants

 This cohort study was conducted from January 20, 2020, to February 10, 2020, in a single center at Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China; the final date of follow-up was February 15, 2020. All consecutive inpatients with laboratory-confirmed COVID-19 were included in this study. 

Main Outcomes and Measures

 Clinical laboratory, radiological, and treatment data were collected and analyzed. Outcomes of patients with and without cardiac injury were compared. The association between cardiac injury and mortality was analyzed. 

Results

 A total of 416 hospitalized patients with COVID-19 were included in the final analysis; the median age was 64 years (range, 21-95 years), and 211 (50.7%) were female. Common symptoms included fever (334 patients [80.3%]), cough (144 [34.6%]), and shortness of breath (117 [28.1%]). A total of 82 patients (19.7%) had cardiac injury, and compared with patients without cardiac injury, these patients were older (median [range] age, 74 [34-95] vs 60 [21-90] years;P < .001); had more comorbidities (eg, hypertension in 49 of 82 [59.8%] vs 78 of 334 [23.4%];P < .001); had higher leukocyte counts (median [interquartile range (IQR)], 9400 [6900-13 800] vs 5500 [4200-7400] cells/μL) and levels of C-reactive protein (median [IQR], 10.2 [6.4-17.0] vs 3.7 [1.0-7.3] mg/dL), procalcitonin (median [IQR], 0.27 [0.10-1.22] vs 0.06 [0.03-0.10] ng/mL), creatinine kinase–myocardial band (median [IQR], 3.2 [1.8-6.2] vs 0.9 [0.6-1.3] ng/mL), myohemoglobin (median [IQR], 128 [68-305] vs 39 [27-65] μg/L), high-sensitivity troponin I (median [IQR], 0.19 [0.08-1.12] vs <0.006 [<0.006-0.009] μg/L), N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (median [IQR], 1689 [698-3327] vs 139 [51-335] pg/mL), aspartate aminotransferase (median [IQR], 40 [27-60] vs 29 [21-40] U/L), and creatinine (median [IQR], 1.15 [0.72-1.92] vs 0.64 [0.54-0.78] mg/dL); and had a higher proportion of multiple mottling and ground-glass opacity in radiographic findings (53 of 82 patients [64.6%] vs 15 of 334 patients [4.5%]). Greater proportions of patients with cardiac injury required noninvasive mechanical ventilation (38 of 82 [46.3%] vs 13 of 334 [3.9%];P < .001) or invasive mechanical ventilation (18 of 82 [22.0%] vs 14 of 334 [4.2%];P < .001) than those without cardiac injury. Complications were more common in patients with cardiac injury than those without cardiac injury and included acute respiratory distress syndrome (48 of 82 [58.5%] vs 49 of 334 [14.7%];P < .001), acute kidney injury (7 of 82 [8.5%] vs 1 of 334 [0.3%];P < .001), electrolyte disturbances (13 of 82 [15.9%] vs 17 of 334 [5.1%];P = .003), hypoproteinemia (11 of 82 [13.4%] vs 16 of 334 [4.8%];P = .01), and coagulation disorders (6 of 82 [7.3%] vs 6 of 334 [1.8%];P = .02). Patients with cardiac injury had higher mortality than those without cardiac injury (42 of 82 [51.2%] vs 15 of 334 [4.5%];P < .001). In a Cox regression model, patients with vs those without cardiac injury were at a higher risk of death, both during the time from symptom onset (hazard ratio, 4.26 [95% CI, 1.92-9.49]) and from admission to end point (hazard ratio, 3.41 [95% CI, 1.62-7.16]). 

Conclusions and Relevance

 Cardiac injury is a common condition among hospitalized patients with COVID-19 in Wuhan, China, and it is associated with higher risk of in-hospital mortality.

Abstract Aims To investigate the characteristics and clinical significance of myocardial injury in patients with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19). Methods and results We enrolled 671 eligible hospitalized patients with severe COVID-19 from 1 January to 23 February 2020, with a median age of 63 years. Clinical, laboratory, and treatment data were collected and compared between patients who died and survivors. Risk factors of death and myocardial injury were analysed using multivariable regression models. A total of 62 patients (9.2%) died, who more often had myocardial injury (75.8% vs. 9.7%; P &lt; 0.001) than survivors. The area under the receiver operating characteristic curve of initial cardiac troponin I (cTnI) for predicting in-hospital mortality was 0.92 [95% confidence interval (CI), 0.87–0.96; sensitivity, 0.86; specificity, 0.86; P &lt; 0.001]. The single cut-off point and high level of cTnI predicted risk of in-hospital death, hazard ratio (HR) was 4.56 (95% CI, 1.28–16.28; P = 0.019) and 1.25 (95% CI, 1.07–1.46; P = 0.004), respectively. In multivariable logistic regression, senior age, comorbidities (e.g. hypertension, coronary heart disease, chronic renal failure, and chronic obstructive pulmonary disease), and high level of C-reactive protein were predictors of myocardial injury. Conclusion The risk of in-hospital death among patients with severe COVID-19 can be predicted by markers of myocardial injury, and was significantly associated with senior age, inflammatory response, and cardiovascular comorbidities.

Abstract With the application and development of high-throughput sequencing technology in life and health sciences, massive multi-omics data brings the problem of efficient management and utilization. Database development and biocuration are the prerequisites for the reuse of these big data. Here, relying on China National GeneBank (CNGB), we present CNGB Sequence Archive (CNSA) for archiving omics data, including raw sequencing data and its further analyzed results which are organized into six objects, namely Project, Sample, Experiment, Run, Assembly and Variation at present. Moreover, CNSA has created a correlation model of living samples, sample information and analytical data on some projects. Both living samples and analytical data are directly correlated with the sample information. From either one, information or data of the other two can be obtained, so that all data can be traced throughout the life cycle from the living sample to the sample information to the analytical data. Complying with the data standards commonly used in the life sciences, CNSA is committed to building a comprehensive and curated data repository for storing, managing and sharing of omics data. We will continue to improve the data standards and provide free access to open-data resources for worldwide scientific communities to support academic research and the bio-industry. Database URL: https://db.cngb.org/cnsa/.

China National GeneBank DataBase (CNGBdb) is a data platform aiming to systematically archiving and sharing of multi-omics data in life science. As the service portal of Bio-informatics Data Center of the core structure, namely, "Three Banks and Two Platforms" of China National GeneBank (CNGB), CNGBdb has the advantages of rich sample resources, data resources, cooperation projects, powerful data computation and analysis capabilities. With the advent of high throughput sequencing technologies, research in life science has entered the big data era, which is in the need of closer international cooperation and data sharing. With the development of China's economy and the increase of investment in life science research, we need to establish a national public platform for data archiving and sharing in life science to promote the systematic management, application and industrial utilization. Currently, CNGBdb can provide genomic data archiving, information search engines, data management and data analysis services. The data schema of CNGBdb has covered projects, samples, experiments, runs, assemblies, variations and sequences. Until May 22, 2020, CNGBdb has archived 2176 research projects and more than 2221 TB sequencing data submitted by researchers globally. In the future, CNGBdb will continue to be dedicated to promoting data sharing in life science research and improving the service capability. CNGBdb website is: https://db.cngb.org/.国家基因库生命大数据平台(China National GeneBank DataBase, CNGBdb)是一个致力于生命科学多组学数据归档和开放共享的数据库平台,是深圳国家基因库的核心功能“三库两平台”中生物信息数据库的对外服务平台,拥有深圳国家基因库丰富的样本资源、数据资源、合作项目资源和强大的数据计算和分析能力等优势。生命科学研究已经进入到了一个以高通量多组学数据为基础的大数据时代,迫切需要加强国际合作和信息共享。随着中国经济的发展和在生命科学研究领域的研究项目投入力度的加大,需要建立相关的生命大数据归档和共享的平台, 来促进我国生命科学研究项目中生成的基因组学数据的系统管理、开放共享与合理利用。目前,CNGBdb主要提供生命科学研究相关的数据归档、知识搜索、数据管理、数据计算和数据服务等服务。其归档和共享的数据类型,主要包括项目、样本、实验、测序、组装、变异、序列等。截止2020年5月22号, CNGBdb已接受了全球生命科学科研工作者提交的研究项目达2176个,归档的基因组学数据量超过2221 TB。未来,CNGBdb将继续推动生命科学研究多组学数据的开放共享和产业应用,完善基因组学数据的归档和共享功能,提升其服务生命科学数据开放共享的能力。CNGBdb的网址是：https://db.cngb.org/。.

This retrospective study aimed to analyze the clinical characteristics and complications in death cases with novel coronavirus disease-19 (COVID-19). We collected the medical records of 92 patients with COVID-19, who died in the time period ranging from 6 January 2020 to 25 February 2020, in Renmin Hospital of Wuhan University and summarized the clinical characteristics of complications. There were 91 death cases in which different complications were developed, including acute respiratory distress syndrome (ARDS) (73/91), myocardial injury (31/91), liver injury (15/91), renal insufficiency (14/91), multiple organ dysfunction syndrome (MODS) (14/91), and pneumothorax (1/91). Among these patients, 83 patients had at least one complication. However, one patient who died of recurrent gastrointestinal bleeding was not directly linked to COVID-19. The main complications of deceased patients with COVID-19 were ARDS, myocardial injury, liver injury, renal insufficiency, and MODS.

This retrospective study aimed to analysis clinical characteristics and outcomes of cancer patients with novel coronavirus disease-19 (COVID-19). Medical records, laboratory results and radiologic findings of 52 cancer patients with COVID-19 were collected, clinical characteristics and outcomes were summarized. A total of 52 cancer patients with COVID-19 were included. Median age of 52 cancer patients with COVID-19 was 63 years (34-98). Thirty-three (63.5%) patients were mild and 19 (36.5%) were severe/critical. Lung cancer was the most frequent cancer type (10, 19.2%). The common symptoms were as follows: fever (25%), dry cough (17.3%), chest distress (11.5%), and fatigue (9.6%). There were 33 (63.5%) patients had comorbidities, the most common symptom was hypertension (17, 51.5%). Twenty-six (78.8%) patients developed pneumonia on admission. Lymphocytes (0.6 × 109/L) decreased in both mild and severe/critical patients. Median levels of D-dimer, C-reactive protein, procalcitonin, and lactate dehydrogenase were 2.8 mg/L, 70.5 mg/L, 0.3 ng/mL, and 318 U/L, respectively, which increased significantly in severe/critical patients compared with the mild patients. Interleukin-6 (12.6 pg/mL) increased in both mild and severe/critical patients, there was a significant difference between them. Complications were observed in 29 (55.8%) patients, such as liver injury (19, 36.5%), acute respiratory distress syndrome (9, 17.3%), sepsis (8, 15.4%), myocardial injury (8, 15.4%), renal insufficiency (4, 7.7%), and multiple organ dysfunction syndrome (3, 5.8%). Eleven (21.2%) patients with cancer died. The infection rate of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 in patients with cancer was higher than the general population, cancer patients with COVID-19 showed deteriorating conditions and poor outcomes.

Abstract Motivation The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic poses a huge threat to human public health. Viral sequence data plays an important role in the scientific prevention and control of epidemics. A comprehensive virus database will be vital useful for virus data retrieval and deep analysis. To promote sharing of virus data, several virus databases and related analyzing tools have been created. Results To facilitate virus research and promote the global sharing of virus data, we present here VirusDIP, a one-stop service platform for archive, integration, access, analysis of virus data. It accepts the submission of viral sequence data from all over the world and currently integrates data resources from the National GeneBank Database (CNGBdb), Global initiative on sharing all influenza data (GISAID), and National Center for Biotechnology Information (NCBI). Moreover, based on the comprehensive data resources, BLAST sequence alignment tool and multi-party security computing tools are deployed for multi-sequence alignment, phylogenetic tree building and global trusted sharing. VirusDIP is gradually establishing cooperation with more databases, and paving the way for the analysis of virus origin and evolution. All public data in VirusDIP are freely available for all researchers worldwide. Availability https://db.cngb.org/virus/ Contact weixiaofeng@cngb.org

Abstract With the application and development of high-throughput sequencing technology in life and health sciences, massive multi-dimensional biological data brings the problem of efficient management and utilization. Database development and biocuration are the prerequisites for the reuse of these big data. Here, relying on China National GeneBank (CNGB), we present CNGB Sequence Archive (CNSA) for archiving omics data, including raw sequencing data and its analytical data and related metadata which are organized into six objects, namely Project, Sample, Experiment, Run, Assembly, and Variation at present. Moreover, CNSA has created the correlation model of living samples, sample information, and analytical data on some projects, so that all data can be traced throughout the life cycle from the living sample to the sample information to the analytical data. Complying with the data standards commonly used in the life sciences, CNSA is committed to building a comprehensive and curated data repository for the storage, management and sharing of omics data, improving the data standards, and providing free access to open data resources for worldwide scientific communities to support academic research and the bio-industry. Database URL: https://db.cngb.org/cnsa/

Motivation T and B cell receptors (TCRs and BCRs) play a pivotal role in the adaptive immune system by recognizing an enormous variety of external and internal antigens. Understanding these receptors is critical for exploring the process of immunoreaction and exploiting potential applications in immunotherapy and antibody drug design. Although a large number of samples have had their TCR and BCR repertoires sequenced using high-throughput sequencing in recent years, very few databases have been constructed to store these kinds of data. To resolve this issue, we developed a database.Results We developed a database, the Pan Immune Repertoire Database (PIRD), located in China National GeneBank (CNGBdb), to collect and store annotated TCR and BCR sequencing data, including from Homo sapiens and other species. In addition to data storage, PIRD also provides functions of data visualisation and interactive online analysis. Additionally, a manually curated database of TCRs and BCRs targeting known antigens (TBAdb) was also deposited in PIRD.Availability and Implementation PIRD can be freely accessed at .