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Methods for safely sharing dual-use genetic data
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AI
DOI：10.3389/fmicb.2026.1716431.png)
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摘要
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背景某些遗传数据具有军民两用潜力。病原体数据共享已显示出巨大价值，例如在COVID疫情期间用于治疗药物开发和谱系追踪。这种数据共享因这些数据可能被用于恶意目的而变得复杂。病原体的基因组序列可能被用于支持恶意基因工程技术，或通过合成DNA重新创建病原体。标准的数据安全方法可以应用于遗传数据；但在机构间共享数据时，确保适当的安全性可能很困难。在国际上广泛机构间共享的敏感数据尤其难以控制。需要能够安全存储和共享具有军民两用潜力的遗传数据的方法来减轻这种潜在危害。结果在此我们提出新方法，允许在一种数据格式下共享遗传数据，防止恶意行为者访问数据的敏感部分。我们的方法通过混合不同样本的测序读段来混淆原始序列数据。这种方法可以确保数据在存储和电子传输期间的安全性。我们证明，通过混合同一生物体的多个样本的原始序列数据，可以阻止完全重建任何单个样本的能力。在混合数据中，大部分基因组信息得以保留，但测序读段或突变无法直接归属于任何单个样本。为进一步限制信息访问，可以从读段中移除基因组区域。结论我们的方法混淆了原始序列读段中的基因组信息。这种方法可以允许遗传数据被存储和共享，同时防止恶意行为者完美重建生物体。广泛的序列信息得以保留，而关于特定样本的精细尺度细节则难以或无法重建。我们的软件可在 https://github.com/Geneinfosec-Inc/ReadMixer 获取。
Keyword:
genome sequencing
information security
cyberbiosecurity
DNA sequencing security
pathogen sequencing
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
4.5
论文数:
4.0W
被引数:
16.6W
机构
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