Genom-omfattande associationsstudier (GWAS) har blivit en populär metod för att analysera uppsättningar av DNA-sekvenser för att upptäcka den genetiska grunden för sjukdomen. Tyvärr kan statistik som publicerats som resultat av GWAS användas för att identifiera individer som deltar i studien. För att förhindra intrång i privatlivet har även tidigare publicerade resultat tagits bort från offentliga databaser, vilket hindrar forskares tillgång till data och hindrar forskningssamverkan. Befintliga tekniker för integritetsbevarande GWAS fokuserar på att besvara specifika frågor, såsom korrelationer mellan ett givet par SNP:er (DNA-sekvensvariationer). Detta passar inte in i den typiska GWAS-processen, där analytikern kanske inte i förväg vet vilka SNP:er som ska beaktas och vilka statistiska tester som ska användas, hur många SNP:er som är betydande för en viss datauppsättning osv. Vi presenterar en uppsättning praktiska, integritetsbevarande data mining algoritmer för GWAS datauppsättningar. Vårt ramverk stöder undersökande dataanalys, där analytikern inte på förhand vet hur många och vilka SNP:er som ska beaktas. Vi utvecklar integritetsbevarande algoritmer för beräkning av antal och plats för SNP:er som är väsentligt förknippade med sjukdomen, betydelsen av alla statistiska tester mellan en given SNP och sjukdomen, alla mått på korrelation mellan SNP:er, och blockstrukturen av korrelationer. Vi utvärderar våra algoritmer på verkliga datauppsättningar och visar att de ger betydligt mer exakta resultat än tidigare tekniker samtidigt som vi garanterar differentialintegritet.
Johnson och Shmatikov REF föreslog integritetsbevarande algoritmer för att stödja undersökande analys, inklusive placeringen av SNPs med stark koppling till specifika sjukdomar, korrelationer mellan SNPs.
Privacy-preserving data exploration in genome-wide association studies
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}