Privacy-preserving federated genome-wide association studies via dynamic sampling.

Wang, Xinyue; Dervishi, Leonard; Li, Wentao; Ayday, Erman; Jiang, Xiaoqian; Vaidya, Jaideep

Wang, Xinyue; Dervishi, Leonard; Li, Wentao; Ayday, Erman; Jiang, Xiaoqian; Vaidya, Jaideep.

Afiliación

Wang X; Management Science and Information Systems Department, Rutgers University, New Brunswick, NJ 07102, United States.
Dervishi L; Department of Computer and Data Sciences, Cleveland, OH 44106, United States.
Li W; Department of Health Data Science and Artificial Intelligence, Houston, TX 77030, United States.
Ayday E; Department of Computer and Data Sciences, Cleveland, OH 44106, United States.
Jiang X; Department of Health Data Science and Artificial Intelligence, Houston, TX 77030, United States.
Vaidya J; Management Science and Information Systems Department, Rutgers University, New Brunswick, NJ 07102, United States.

Bioinformatics ; 39(10)2023 10 03.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37856329

Asunto(s)

Estudio de Asociación del Genoma Completo; Privacidad; Humanos; Estudio de Asociación del Genoma Completo/métodos; Genómica/métodos; Confidencialidad; Programas Informáticos

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Privacidad / Estudio de Asociación del Genoma Completo Límite: Humans Idioma: En Revista: Bioinformatics Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Reino Unido

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google