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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2023
  4. 2023-BIO-73

プライバシー保護技術を用いた遺伝子発現差異解析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225259
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225259
e531d29d-12d7-4561-8131-0d8958a47c26
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO23073036.pdf IPSJ-BIO23073036.pdf (924.0 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-03-02
タイトル
タイトル プライバシー保護技術を用いた遺伝子発現差異解析
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
慶應義塾大学大学院理工学研究科
著者所属
慶應義塾大学大学院理工学研究科
著者所属
東京電機大学システムデザイン工学部
著者名 川口, 開登

× 川口, 開登

川口, 開登

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榊原, 康文

× 榊原, 康文

榊原, 康文

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佐藤, 健吾

× 佐藤, 健吾

佐藤, 健吾

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 遺伝子発現差異解析は,2 つ以上のサンプルの遺伝子の発現を比較し,統計的に有意な差があるかを調べる方法である.このような解析には,個人情報(性別,年齢,体重,民族,疾病の状態など)が付加されていることがあり,プライバシー保護が必要である.差分プライバシーは,個人データを使った統計解析の結果を公開する際に,ランダムなノイズを加えることで,個人を特定することを防ぐ.本研究では,差分プライバシーを使ってプライバシーを保護しながら遺伝子発現差異解析を行うことを目的とした.具体的には,遺伝子発現差異解析に使われる検定手法を,差分プライバシーと Federated Learning の枠組みを使ってプライバシー保護を伴った状態で実装した.ポアソン回帰モデルと負の二項回帰モデルにより,2 つのサンプル間の遺伝子の発現量の差を調べ,有意な差がある遺伝子を特定することができた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2023-BIO-73, 号 36, p. 1-2, 発行日 2023-03-02
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 12:51:48.796235
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