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Enregistrement W2100068729 · doi:10.1371/journal.pgen.1000665

Public Access to Genome-Wide Data: Five Views on Balancing Research with Privacy and Protection

2009· letter· en· W2100068729 sur OpenAlexfundno aff
George M. Church, Catherine Heeney, Naomi Hawkins, Jantina de Vries, Paula Boddington, Jane Kaye, Martin Bobrow, Bruce S. Weir

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2009
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthEuropean CommissionNational Institute of General Medical SciencesWellcome TrustGenome Canada
Mots-clésBiologyGenomeInformation privacyInternet privacyComputational biologyGeneticsComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introductory paragraph: Just over twelve months ago, PLoS Genetics published a paper [1] demonstrating that, given genome-wide genotype data from an individual, it is, in principle, possible to ascertain whether that individual is a member of a larger group defined solely by aggregate genotype frequencies, such as a forensic sample or a cohort of participants in a genome-wide association study (GWAS). As a consequence, the National Institutes of Health (NIH) and Wellcome Trust agreed to shut down public access not just to individual genotype data but even to aggregate genotype frequency data from each study published using their funding. Reactions to this decision span the full breadth of opinion, from ‘‘too little, too late—the public trust has been breached’’ to ‘‘a heavy-handed bureaucratic response to a practically minimal risk that will unnecessarily inhibit scientific research.’’ Scientific concerns have also been raised over the conditions under which individual identity can truly be accurately determined from GWAS data. These concerns are addressed in two papers published in this month’s issue of PLoS Genetics [2,3]. We received several submissions on this topic and decided to assemble these viewpoints as a contribution to the debate and ask readers to contribute their thoughts through the PLoS online commentary features. Five viewpoints are included. The Public Population Project in Genomics (P3G) is calling for a universal researcher ID with an access permit mechanism for bona fide researchers. The contribution by Catherine Heeney, Naomi Hawkins, Jantina de Vries, Paula Boddington, and Jane Kaye of the University of Oxford Ethox Centre outlines some of the concerns over possible misuse of individual identification in conjunction with medical and family history data, and points out that if geneticists mishandle public trust, it will backfire on their ability to conduct further research. George Church posits that actions directed toward restricting data access are likely to exclude researchers who might provide the most novel insights into the data and instead makes the argument that full disclosure and consent to the release of genomic information should be sought from study participants, rather than making difficult-to-guarantee promises of anonymity. Martin Bobrow weighs the risks and benefits and proposes four steps that represent a middle ground: Retain restricted access for now, make malicious de-identification practices illegal, increase public awareness of the issues, and encourage recognition that scientists have a special professional relationship of trust with study participants. Finally, Bruce Weir provides a commentary on the contribution of the two research articles from Braun et al. [2] and Visscher and Hill [3].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,185
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,185
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,032
Communication savante0,0210,027
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0680,086
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,856
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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