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J-GLOBAL ID：202402258457029344   整理番号：24A1113410

PPPCT:並列クラスタリングトランスクリプトミクスデータのためのプライバシー保護フレームワーク【JST機械翻訳】

PPPCT: Privacy-Preserving framework for Parallel Clustering Transcriptomics data

著者 (3件)： Tadi Ali Abbasi (University of Windsor, 401 Sunset Ave, Windsor, N9B 3P4, Ontario, Canada) ,  Alhadidi Dima (University of Windsor, 401 Sunset Ave, Windsor, N9B 3P4, Ontario, Canada) ,  Rueda Luis (University of Windsor, 401 Sunset Ave, Windsor, N9B 3P4, Ontario, Canada)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 173  ページ： Null  発行年： 2024年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一細胞トランスクリプトミクスデータは,患者の健康に重要な洞察を提供するが,重要なプライバシー懸念をもたらす。ゲノムデータプライバシー攻撃は,患者の健康情報だけでなく,その家族の妥協に広く拡張することを包含する,深い意味を持つことができる。さらに,漏れデータの永続性は課題を悪化させ,後退を不可能にしている。単一細胞トランスクリプトミクスデータのクラスタリングに向けた広範な努力がなされてきたが,重要な課題,特にプライバシーの分野において取り組んでいるのは,依然として重要である。本論文では,単一細胞RNAシーケンシング(scRNA-seq)データセットをクラスタリングするための効率的で高速なプライバシー保持アプローチを紹介した。鍵となる貢献は,データプライバシーの確保,高品質クラスタリングの達成,データセットに固有の高次元性の調整,および大規模データセットのための妥当な計算時間の維持を含む。提案方式は,集中計算課題に対処して,クラスタリングを並列化するためにマップ削減方式を利用する。Intel Software Guard eXtension(SGX)プロセッサを用いて,処理中の高感度コードとデータのセキュリティを保証した。さらに,提案アプローチでは前処理ステップとして対数変換を組み込み,次元縮小のために非負行列因子分解を採用し,クラスタリングのために並列k-meansを利用した。このアプローチは,安全なプライベートクラウド環境の中で,すべての処理リソースの計算能力を十分に活用する。実験結果は,クラスタリング品質および計算時間の両者において最先端の手法を凌ぐ一方で,患者のプライバシー保持における提案アプローチの有効性を示した。提案手法は,データセットサイズに応じて,既存のアプローチよりも最小7%高い調整済みRandインデックス(ARI)を一貫して達成する。さらに,並列計算と次元縮小により,提案アプローチは効率性を示し,プライバシーを優先順位付けするとき,5000個の遺伝子と6000個のセルを持つscRNA-seqデータセットに対して10秒以内に,プライバシー考慮なしに2秒以内に非常に良好な結果に収束する。アベイラビリティと実装コードとデータ集合のアベイラビリティ https://github.com/University-of-Windsor/PPPCTCopyright 2024 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST機械翻訳】

シソーラス用語： 安全性 ,  遺伝子 ,  *保護 ,  *クラスタ化 ,  アベイラビリティ ,  並列演算 ,  演算プロセッサ ,  高次元 ,  次元縮小 ,  機械学習 ,  サイバー攻撃 ,  *プライバシー保護 ,  単一細胞 ,  高品質 ,  RNA-seq ,  *改変
準シソーラス用語： 健康情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ゲノムプライバシー ,  Intel SGX ,  プライバシー保護クラスタリング ,  プライバシー保護機械学習 ,  単一細胞プライバシー

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： プライバシー ,  フレームワーク