Traditionella statistiska metoder för sekretessskydd av statistiska databaser är inte tillräckligt omfattande för att hantera GWAS-databaser (genomomfattande föreningsstudier) särskilt när det gäller garantier för skydd från koppling till extern information. Det nyare begreppet "differential privacy", som infördes av den kryptografiska gemenskapen, är ett tillvägagångssätt som ger en strikt definition av integritet med meningsfulla integritetsgarantier i närvaro av godtycklig extern information, även om garantierna kommer till ett allvarligt pris när det gäller datanytta. Med utgångspunkt i sådana begrepp föreslår vi nya metoder för att släppa aggregerade GWAS-data utan att äventyra en individs integritet. Vi presenterar metoder för att släppa differentiellt privata mindre allelfrekvenser, chi-kvadratstatistik och p-värden. Vi jämför dessa metoder på simulerade data och på en GWAS studie av hund hårlängd med 685 hundar. Vi föreslår också en integritetsbevarande metod för att hitta genomomfattande föreningar som bygger på en differentierad privat strategi för bestraffad logistisk regression.
Caroline och Al. I REF föreslogs metoder för differentiell integritet som bevarar utgivningen av GWAS katalogstatistik, inklusive χ 2 - statistik, mindre allelfrekvens, och p- värden.
Privacy-Preserving Data Sharing for Genome-Wide Association Studies
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}