| Project/Area Number |
20K21827
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | アルゴリズム理論 / プライバシー保護 / 差分プライバシー / データ保護 / 個人ゲノム / プライバシー / 検索技術 / グラフ理論 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、今後の個人ゲノム時代の超大規模ゲノムデータベースを活用して医科学をさらに発展させるため、大規模個人ゲノムデータベースに対し、究極の個人情報ともいわれるゲノムデータの倫理的特性にあった安全かつ効率的な検索・解析手法を実現することを目指す。この実現には、データを棄損しない効率的な匿名化技術の開発が必要である。そのための必要なデータを保持しつつ匿名化が達成できるグラフ匿名化手法の確立をめざすとともに、将来の個人ゲノム研究の基盤として開拓することを狙い、匿名化されたデータに対する検索・解析技術基盤の開拓を狙う。
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| Outline of Final Research Achievements |
We developed differential privacy-based new technologies to publish various statistics of genome wide association study (GWAS), such as Chi-square statistic, Cochran-Armitage trend test, TDT test, and the k-top associated genes. We also developed a method of combining differential privacy and k-anonymization, related graph theory, a graph-based genome compression algorithm, graph feature extraction methods for various databases, data protection methods.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
これらの研究によって公開が可能となったゲノムワイド関連解析における多くの統計値は、大規模個人ゲノム解析におけるもっとも基盤的な重要データであり、これらをプライバシーの保護を図りつつ公開できるようになったことは非常にインパクトのある成果である。特に統計上位遺伝子の公開に関する研究は、プライバシー保護分野のトップ国際会議においてIEEE Outstanding Paper Awardを受賞するなど、国際的にも高い評価を得た。
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