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基于公平序列数据和微生物组研究中的元数据共享的标准
微生物组研究是生命科学中增长的数据驱动的领域。存在共享微生物组序列数据并使用标准化元数据方案的策略，但研究人员之间的依从性各不相同。为了促进微生物组研究界的开放研究数据最佳实践，我们（1）提出了两个分层的徽章系统来评估数据/元数据共享依从性，（2）展示了一种自动化评估工具，以确定与Amplicon和Metagenome序列数据出版物中数据报告的依从性。在跨越人类肠道微生物组研究的出版物（n〜3000）的系统评估中，我们发现近一半的出版物不符合序列数据可用性的最低标准。此外，元数据的标准化差为统一和跨研究比较创造了很高的障碍。使用此徽章系统和评估工具，我们的概念验证工作暴露了（i）序列数据可用性语句的无效性，以及（ii）缺乏用于注释微生物数据的一致的元数据标准。从这个角度来看，我们强调了改进实践和基础设施的需求，以减少数据提交的障碍并最大程度地提高微生物组研究中的可重复性。我们预计我们的分层徽章框架将促进有关数据共享实践的对话，并促进微生物组的数据再利用，支持使微生物组数据公平的最佳实践。
前列腺癌患者通过退伍军人精确肿瘤学数据共享的分子特征分层
1贝莱诊断，美国伊利诺伊州60607，美国； 2美国芝加哥芝加哥大学转化数据科学中心3伊利诺伊州60637； 4 VA合作研究计划，VA波士顿医疗系统，马萨诸塞州波士顿，美国02130； 5美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院医学院02115； 6美国波士顿大学波士顿大学的Chobanian和Avedisian医学院，美国马萨诸塞州02118； 7美国弗雷德里克癌症研究实验室，美国马里兰州弗雷德里克，美国21701； 8美国马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学医学院西德尼·金梅尔综合癌症中心，美国21287； 9美国马萨诸塞州波士顿的达纳 - 法伯癌症研究所医学肿瘤学系02215； 10公开Commons联盟，伊利诺伊州芝加哥60611，美国
评估SARS-COV-2基因组的数据共享，以跨越19个大流行病的分子流行病学
摘要：在Covid-19于2019年12月出现之后，由冠状病毒SARS-COV-2引起，该疾病在全球范围内广泛传播。使用基因组学来追踪病毒的分散和新变体的识别对于定义含有疾病的措施至关重要。我们旨在评估全球努力，以基于基因组的循环谱系的循环谱系，考虑到Gisaid中存入的数据是Gisaid中的数据，Gisaid是大规模的全球合作企业中数据共享的主要平台。我们将近三年的数据（2020年1月至2022年10月）对主要贡献国家，特征性分离物的百分比以及在全球大流行的背景下进行数据处理的时间的情况进行情境化。在这项合作的工作中，我们还评估了七个主要的SARS-COV-2谱系，G，GR，GH，GH，GK，GV，GRY和GRA。在初始期间，欧洲和美国在测序的情况和数据沉积时间方面表现出了积极的结果，但这种努力在全球范围内是异质的。鉴于当前的免疫接种，主要威胁是逃避获得免疫力的变体的出现。在这种情况下，对这些假设变体的监视仍将发挥至关重要的作用。
物联网系统中的安全且可计算的基于区块链的数据共享方案
摘要：物联网（IoT）设备有望收集大量数据，这些数据支持不同类型的应用程序，例如健康监视器，智能家居和交通管理。然而，其特征（例如资源受限的性质，动态性和大规模增长）带来了确保IoT数据共享的挑战。如今，提出了基于基于区块链的密码 - 基于基于基于区块链的加密（CP-ABE）来实现安全的IoT数据共享。在基于区块链的CP-ABE数据共享方案中，数据被加密并存储在云中。一旦用户想处理数据，他们就应该下载然后在客户端端中解密密文，然后在处理数据后，用户加密并上传密文到云。这超过使用云计算资源的优势。可以采用完全同态加密（FHE）和同型签名技术来实现密文计算和正确检查密文计算结果。在本文中，我们提出了一个安全且可计算的数据共享系统，以确保用户享受云端的计算便利性。特别是，提出的系统集成了CP-ABE和FHE，以实现安全的IoT数据共享和密文计算。此外，我们生成了密文的同态签名，以使用户能够检查密文计算结果的正确性。绩效评估和安全分析表明，提出的计划是实用且安全的。此外，要监督云，为用户提供诚实的物联网数据访问控制，存储和计算服务，我们记录了数据的访问策略，数据的哈希，密文的签名以及区块链上密码的同质签名。
对基于属性的加密进行系统审查，以在物联网环境中进行安全数据共享。
在本文中，我们旨在对专门为物联网环境中的安全数据共享设计的基于属性的加密技术进行系统评价。本综述的目的是分析和综合现有研究，确定趋势并突出该领域的关键发现。因此，将文档调查选择为研究策略。Prisma框架遵循5个数据库中的合格文献（Springer，ACM数字图书馆，Google Scholar，IEEE，Research Gate，Research Square和Science Direct），并从ACM数字图书馆，IEEE和Science Direct中获取了最后一组30篇文章，所有这些文章都包括用于分析。The results show insights on the several ABE approaches used in implementing a secure data sharing framework with access control (which involves enforcing policies that help data owners determine who can and cannot access their data), data privacy (which involves measures taken to ensure that confidentiality, integrity, and availability of any shared data), and data security (which involves practices that help protect any form of shared data from unauthorized access, tamper, or disclosure) in物联网设备。
使用连续的葡萄糖监测和数据共享来鼓励与1型糖尿病及其护理伙伴的老年人合作：Quali
背景：糖尿病患者使用连续的葡萄糖监测（CGM）来自我管理糖尿病。护理伙伴（CPS）经常参与支持糖尿病患者的糖尿病管理。但是，患有糖尿病和CP二元组的人可能需要有关如何共享和响应CGM数据的更多沟通和解决问题的技能。目的：本研究的目的是描述参加糖尿病和CP的人的经验，他们参与了份额“加”干预措施，该干预措施涉及二元交流策略，解决问题和行动计划，以促进Dyad中CGM数据共享。方法：十个二元组参加了“ Plus”远程医疗干预措施。参与者在份额“加”干预期间和之后接受采访。主题分析用于分析访谈数据。结果：在访谈后，二元组描述了一种共同的责任感，但将糖尿病患者视为最终造成这种疾病的原因。此外，Dyads分享了沟通模式得到了改善，并能够识别先前建立的通信模式的负面方面。二元组报告的沟通集中在低血糖发作上，同时在审查了CGM数据并设置警报的频率上也有所不同。总体而言，二元组对份额“加”干预表示积极反应。结论：共享“ Plus”有助于促进二元组之间与CGM相关的积极沟通，并鼓励更多的CP支持。CP在支持1型糖尿病的老年人中起重要作用。沟通策略有助于支持糖尿病患者中CGM数据共享和自我管理的双重参与。
增加了经济中获取数据的访问
每个杠杆的主要目标是解决特定类型的数据共享问题。但是，所有杠杆也可能对其他类型产生次要影响。数据共享的许多方面都是复杂的，并跨越了上述几个问题。例如，我们已经对某些组织的看法进行了分类，这些组织的看法是数据共享的高风险，这是由杠杆旨在减少相关危险的杠杆解决方案。，如果组织实际上不完全了解所涉及的风险，也可以将其视为“知识”问题。因此，杠杆专注于提高对数据共享的理解将主要解决“缺乏知识”，但也可能对“商业，声誉和道德风险”产生次要影响。图4将杠杆映射到每种类型的数据共享问题：主要效果以蓝色报道，次级效果以黄色为黄。
医疗/保健应用因医疗保健领域训练人工智能算法的偏见而产生的伦理问题以及数据共享作为潜在解决方案
这项研究由 NIH R21 EB026665 赞助。Luke Macyszyn 是 Theseus AI 的董事会成员和投资者。Gaonkar 博士是 Theseus AI 的被动投资者。Theseus AI 是一家从加州大学洛杉矶分校分拆出来的初创公司，旨在将 Macyszyn 实验室的工作商业化。
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需要数据共享。当买方能够通过访问标准化交易数据来改善谈判态势，从而了解支付的价格和有利的合同条款和条件时，合同成本效率就会提高，机构之间的浪费成本差异就会减少。因此，除少数例外情况外，各机构将需要按照 OMB 的指示分阶段共享其采购数据（例如支付的价格和条款和条件）。这是为了确保采用企业方法执行联邦采购功能。提高互操作性的部分挑战是保护每个机构内的数据。机构必须使用适当的协议来防止未经授权的数据泄露。因此，将开发数据共享协议和谅解备忘录 (MOU) 的模板，以帮助促进采购数据共享。明确强调数据保护和安全的标准化数据共享流程将减少互操作性的障碍并大大提高传输速度，同时保持关键的数据保护。
