Human genomic data carry unique information about an individual and offer unprecedented opportunities for healthcare. The clinical interpretations derived from large genomic datasets can greatly improve healthcare and pave the way for personalized medicine. Sharing genomic datasets, however, pose major challenges, as genomic data is different from traditional medical data, indirectly revealing information about descendants and relatives of the data owner and carrying valid information even after the owner passes away. Therefore, stringent data ownership and control measures are required when dealing with genomic data. In order to provide secure and accountable infrastructure, blockchain technologies offer a promising alternative to traditional distributed systems. Indeed, the research on blockchain-based infrastructures tailored to genomics is on the rise. However, there is a lack of a comprehensive literature review that summarizes the current state-of-the-art methods in the applications of blockchain in genomics. In this paper, we systematically look at the existing work both commercial and academic, and discuss the major opportunities and challenges. Our study is driven by five research questions that we aim to answer in our review. We also present our projections of future research directions which we hope the researchers interested in the area can benefit from.


翻译:人类基因组数据包含关于个人的独特信息,并提供了前所未有的医疗保健机会。大型基因组数据集的临床解释可以大大改善医疗保健,为个人医学铺平道路。但是,共享基因组数据集带来了重大挑战,因为基因组数据不同于传统医学数据,间接揭示数据所有人后裔和亲属的信息,甚至在数据所有人去世后也携带有效信息。因此,在处理基因组数据时,需要严格的数据所有权和控制措施。为了提供安全和负责任的基础设施,连锁技术为传统分布系统提供了有希望的替代方法。事实上,针对基因组学的基于链式基础设施的研究正在上升。然而,缺乏全面的文献审查,总结目前基因组系链应用中的最新方法。在这份文件中,我们系统地审视现有的商业和学术工作,并讨论主要机遇和挑战。我们的研究受到五个研究问题的驱动,我们希望在我们的审查中解答这些问题。我们还提出了我们对未来研究方向的预测,我们希望该地区感兴趣的研究人员能够从中获益。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
129+阅读 · 2020年5月14日
经济学中的数据科学,Data Science in Economics,附22页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月1日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月3日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月3日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员