Differential Private Deep Learning Models for Analyzing Breast Cancer Omics Data
Notice bibliographique
Résumé
Proper analysis of high-dimensional human genomic data is necessary to increase human knowledge about fundamental biological questions such as disease associations and drug sensitivity. However, such data contain sensitive private information about individuals and can be used to identify an individual (i.e., privacy violation) uniquely. Therefore, raw genomic datasets cannot be publicly published or shared with researchers. The recent success of deep learning (DL) in diverse problems proved its suitability for analyzing the high volume of high-dimensional genomic data. Still, DL-based models leak information about the training samples. To overcome this challenge, we can incorporate differential privacy mechanisms into the DL analysis framework as differential privacy can protect individuals' privacy. We proposed a differential privacy based DL framework to solve two biological problems: breast cancer status (BCS) and cancer type (CT) classification, and drug sensitivity prediction. To predict BCS and CT using genomic data, we built a differential private (DP) deep autoencoder (dpAE) using private gene expression datasets that performs low-dimensional data representation learning. We used dpAE features to build multiple DP binary classifiers to predict BCS and CT in any individual. To predict drug sensitivity, we used the Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC) dataset. We extracted GDSC's dpAE features to build our DP drug sensitivity prediction model for 265 drugs. Evaluation of our proposed DP framework shows that it achieves improved prediction performance in predicting BCS, CT, and drug sensitivity than the previously published DP work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».