Hufsky, F., Lamkiewicz, K., Almeida, A., Aouacheria, A., Arighi, C., Bateman, A., Baumbach, J., Beerenwinkel, N., Brandt, C., Cacciabue, M., Chuguransky, S., Drechsel, O., Finn, R., Fritz, A., Fuchs, S., Hattab, G., Hauschild, A., Heider, D., Hoffmann, M., Hölzer, M., Hoops, S., Kaderali, L., Kalvari, I., von Kleist, M., Kmiecinski, R., Kühnert, D., Lasso, G., Libin, P., List, M., Löchel, H., Martin, M., Martin, R., Matschinske, J., McHardy, A., Mendes, P., Mistry, J., Navratil, V., Nawrocki, E., O'Toole, Á., Ontiveros-Palacios, N., Petrov, A., Rangel-Pineros, G., Redaschi, N., Reimering, S., Reinert, K., Reyes, A., Richardson, L., Robertson, D., Sadegh, S., Singer, J., Theys, K., Upton, C., Welzel, M., Williams, L. & Marz, M. 2020, 'Computational strategies to combat COVID-19: useful tools to accelerate SARS-CoV-2 and coronavirus research', Briefings in Bioinformatics, 22(2), pp. 642-663. https://doi.org/10.1093/bib/bbaa232