Flimma：一种用于差异基因表达分析的联邦且隐私保护工具
定量方法
2020-11-24 v3 基因组学
摘要
跨医院聚合转录组学数据可提升差异表达分析的灵敏度与稳健性，从而产生更深入的临床见解。由于数据交换常受隐私法规限制，荟萃分析常被用于汇总本地结果。然而，若类别标签在队列间分布不均，其准确性可能下降。Flimma（https://exbio.wzw.tum.de/flimma/）以隐私保护的方式实现了最先进的工作流 limma voom，从而解决了这一问题，即患者数据从不离开其来源站点。即使在荟萃分析方法失效的不平衡场景下，Flimma 的结果也与在合并数据集上由 limma voom 生成的结果完全一致。
引用
@article{arxiv.2010.16403,
title = {Flimma: a federated and privacy-preserving tool for differential gene expression analysis},
author = {Olga Zolotareva and Reza Nasirigerdeh and Julian Matschinske and Reihaneh Torkzadehmahani and Tobias Frisch and Julian Späth and David B. Blumenthal and Amir Abbasinejad and Paolo Tieri and Nina K. Wenke and Markus List and Jan Baumbach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.16403},
year = {2020}
}
备注
27 pages, 7 figures