Количественная биология > Геномика [представлена 22 октября 2026 года] Название: " Нанесение маркировки недавним методам получения синтетических данных в формате OneK1K Dataset View PDF HTML (экспериментальный) резюме: Синтезивное производство данных из одной клетки RNA-seq предлагает многообещающий путь для обмена биомедицинскими данными, которые могут быть получены только при условии конфиденциальности, но наборы данных, увязанные с донорами, требуют тщательного баланса биологической полезности и риска неприкосновенности частной жизни. В этой работе мы сопоставляем синтетические методы производства для программы CAMDA 2026 ELSA Health Security Challenge с помощью набора данных о донорском разделе OneK1K, сравнения данных по СГФТ, СЛДМ и Клетке 2Сентенс в разбивке по видам статистической достоверности, биологической сохранности вниз по течению и уязвимости при определении членского состава. Поскольку полное транскриптомное поколение является вычислительно требовательным, мы фокусируем процесс регенерации моделирования на высокоизменяемых генах и оцениваем альтернативные стратегии восстановления выражения без HVG. Наши результаты свидетельствуют о том, что не связанные с ГВГ операции являются одним из главных факторов конфиденциальности: прямое копирование значений, не связанных с ГТС, приводит к серьезной утечке, в то время как восстановление на базе Пуассона существенно снижает риск вступления в члены. Мы также считаем, что СГФТ и СЛДМ лучше сохраняют биологическую…
Контрольные параметры последних методов получения синтетических данных в рамках единого цикла на базе набора данных OneK1K
arXiv: 261 030,31454v1 Annuate Type: New Humber: Synthetic одноклеточные данные RNA-seq представляют собой многообещающий путь для обмена биомедицинскими данными с учетом конфиденциальности, однако наборы данных, увязанные с донорами, требуют тщательного баланса биологической полезности и риска секретности. В этой работе мы сопоставляем синтетические методы производства для программы CAMDA 2026 ELSA Health Security Challenge с помощью набора данных о донорском разделе OneK1K, сравнения данных по СГФТ, СЛДМ и Клетке 2Сентенс в разбивке по видам статистической достоверности, биологической сохранности вниз по течению и уязвимости при определении членского состава. Поскольку полное транскриптомное поколение является вычислительно требовательным, мы фокусируем процесс регенерации моделирования на высокоизменяемых генах и оцениваем альтернативные стратегии восстановления выражения без HVG. Наши результаты свидетельствуют о том, что не связанные с ГВГ операции являются одним из главных факторов конфиденциальности: прямое копирование значений, не связанных с ГТС, приводит к серьезной утечке, в то время как восстановление на базе Пуассона существенно снижает риск вступления в члены. Далее мы находим, что СГФТ и СЛДМ пари