Motivering: Genomomfattande associationsstudier (GWAS) har i stor utsträckning använts för att upptäcka sambandet mellan genotyper och fenotyper. Människans genomdata innehåller värdefull men mycket känslig information. Oskyddat utlämnande av sådan information kan äventyra individens privatliv. Det är viktigt att skydda mänskliga genomdata. Exakt logistisk regression är en partisk-reducerande metod baserad på en bestraffad sannolikhet att upptäcka sällsynta varianter som är förknippade med sjukdomskänslighet. Vi föreslår HEALER ramverket för att underlätta säkra sällsynta varianter analys med en liten provstorlek. Resultat: Vi riktar oss mot algoritmdesignen som syftar till att minska kostnaderna för beräkning och lagring för att lära oss en homomorfisk exakt logistisk regressionsmodell (dvs. utvärdera P-värden av koefficienter), där kretsdjupet är proportionellt mot datastorlekens logaritmiska skala. Vi utvärderar algoritmprestandan med hjälp av sällsynta Kawasakis sjukdomsdata. Tillgänglighet och genomförande: Ladda ner HEALER på http://research.ucsd-dbmi.org/HEALER/
I en nyligen genomförd studie, infördes en homomorfisk exakt logistisk regressionsläge för att underlätta säkra sällsynta varianter analys i GWASs REF.
HEALER: homomorphic computation of ExAct Logistic rEgRession for secure rare disease variants analysis in GWAS
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}