敏感的人类蛋白质组学彩易福彩管理彩易福彩:未来的当前做法,建议和观点

  • Nuno Bandeira.
    隶属关系
    加州大学,加州大学(UCSD),La Jolla,CA 92093

    加州大学计算机科学与工程,圣地亚哥(UCSD),La Jolla,CA 92093,USA

    Skaggs药学和药学学院,加州大学,圣地亚哥(UCSD),La Jolla,CA 92093,USA
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  • Eric W. Deutsch.
    隶属关系
    系统生物学研究所,西雅图WA 98109,美国
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  • 奥利弗科尔巴赫
    隶属关系
    德国杜宾根廷根大学生物信息学与医学信息学研究所

    德国杜宾根大学定量生物中心

    生物分子互动,Max Planck发育生物学研究所,德国

    翻译生物信息学研究所,大学医院Tübingen,德国
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  • Lennart Martens.
    隶属关系
    Vib-Ugent Medical Biotechnology,Vib,特跟,比利时

    格伦大学生物分子医学系,格伦,比利时
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  • Juan AntonioVizcaíno.
    一致
    通讯作者:Juan AntonioVizcaíno,欧洲分子生物学实验室,欧洲生物信息学院(Embl-Ebi),Wellcome Trust Genome Campus,Hinxton,Cambridge,英国CB10 1SD。电话:+ 44(0)1223 492686。
    隶属关系
    欧洲分子生物实验室,欧洲生物信息学院(Embl-Ebi),Wellcome Trust Genome Campus,Hinxton,Cambridge,CB10 1SD,英国
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开放访问发布:3月9日,2021年DOI://doi.org/10.1016/j.mcpro.2021.100071

      强调

      • -
        公共存储库(Proteomexchange)中的蛋白质组学彩易福彩的可用性已成为常态。
      • -
        与人类临床蛋白质组学彩易福彩有关的伦理问题和法律要求越来越大。
      • -
        我们审查目前的最先进,并提供了我们对主要蛋白质组学彩易福彩类型的想法。
      • -
        我们制定具体的建议,以解决这些问题,这些问题总结在四个不同的点。
      • -
        其中一个积分涉及受控接入蛋白质组学存储库的发展。

      抽象的

      今天,所有相关的蛋白质组学彩易福彩都在公共蛋白质组学彩易福彩库中提供了支持科学出版物的结论的所有相关蛋白质组学彩易福彩。然而,鉴于临床蛋白质组学研究数量的增加,重要的新兴主题是临床的管理和传播,从而潜在敏感的人类蛋白质组学彩易福彩。在美国和欧洲联盟中,都有法律框架保护个人隐私。在基因组学和转录组织中实施公开发布的研究彩易福彩的隐私标准导致控制谁可以访问彩易福彩,所谓的“controlled access”彩易福彩。与该领域的技术发展平行,很明显,需要正确评估和管理共享蛋白质组学彩易福彩的隐私风险。由于蛋白质组直接来自基因组彩易福彩,因此蛋白质组学彩易福彩可能会揭示与核苷酸测序彩易福彩相似的敏感彩易福彩。在这一稿件中,我们总结了来自2019年举行的两次会议的关于这一主题以及一些后续讨论的结论,主要关注彩易福彩管理实践。
      在我们看来,蛋白质组学社区必须主动解决这些问题。然而,必须保持仔细的平衡。一方面,忽视解决人类蛋白质组学彩易福彩中的可识别性的可能性可能导致场景的声誉损坏,而另一方面,架设屏障对临床蛋白质组学彩易福彩的进入的障碍将不可避免地减少蛋白质组学彩易福彩的重用和在生物医学研究中可能大大延迟关键发现。为了平衡这些明显相互矛盾的彩易福彩隐私和有效的利用需求,并通过分享临床蛋白质组学彩易福彩的共享重复使用研究努力,在不同的水平下需要开发工作,包括生物信息学基础设施,政策制定和监督机制。

      图形概要

      关键词

      缩写:

      广告 (阿尔茨海默氏病), CPTAC. (临床蛋白酶肿瘤分析联盟), DAC. (彩易福彩访问委员会), dbgap. (基因型和表型彩易福彩库), 达达 (彩易福彩相关的采集), DIA (彩易福彩独立获取), eBI. (欧洲生物信息学院), EGA. (欧洲基因型 - 菲尼族档案), FDR. (假发现率), GA4GH (基因组学与健康的全球联盟), GDP. (一般彩易福彩保护规范), 地理学 (基因表达综合), HCD. (更高能源的碰撞解离), HIPAA. (健康保险便携性和问责制), IRB. (机构审查委员会), jga. (日本基因型 - 表型存档), 小姐 (质谱), NIH (国立卫生研究院), NIST (国家标准与技术研究院), pii. (个人身份信息), PRM. (并行反应监测), PSM (肽谱匹配), PTM. (翻译后修改), 萨瓦斯 (单氨基酸变体), 中小学 (中小企业), SRM. (选定的反应监测), VCF. (变体调用格式)

      介绍

      高通量蛋白质组学方法已经显着成熟,成为生物和临床研究中越来越多的工具。目前的主要高通量蛋白质组学方法是偶联至液相色谱的质谱(MS),其基于抗体(例如蛋白质阵列和其他免疫荧光基技术)和使用亲和试剂如适体的蛋白质表达研究,具有较少常用的蛋白质组学方法。 (
      • 太阳B.B.
      • Maranville J.C.
      • 彼得杰尔。
      • 斯泰西D.
      • Staley J.R.
      • Blackshaw J.
      • 伯尼斯特。
      • 姜T.
      • Paige E.
      • Surendran P.
      • Oliver-Williams C.
      • Kamat M.A.
      • PRINS B.P.
      • Wilcox S.K.
      • Zimmerman E.S.
      • Chi A.
      • 西班牙S.L.
      • 伍德上午
      • Morrell N.W.
      • 布拉德利J.R.
      • Janjic N.
      • 罗伯茨D.J.
      • Ouwehand W.H.
      • 托德J.A.
      • Soranzo N.
      • 苏哈克。
      • 保罗D.S.
      • 福克斯C.S.
      • 报酬下午
      • Danesh J.
      • runz h.
      • Butterworth A.。
      人血浆蛋白质组的基因组图。
      )。蛋白质组学通常补充来自其他OMICS技术中获得的信息,例如基因组学和转录组织(蛋白质组织和Proteotranscriptomics),Metagenomics(Metaprootomics),糖类和代谢组学。涉及蛋白质组学方法的多OMICS研究变得越来越普遍,包括在个性化医学的背景下。最高调的例子重点关注癌症,如CPTAC(临床蛋白质组肿瘤分析联盟)的那些(
      • 吴P.
      • 海斯Z.J.
      • Muller J.T.
      • Katsnelson L.
      • de bruijn I.
      • Abeshouse A.A.
      • 舒尔茨德
      • Fenyo D.
      • 高J.
      CBIOPortal癌症基因组学背景下CPPTAC蛋白质组学彩易福彩的整合与分析。
      )。
      与该领域的许多技术开发并行,在过去几年中开发了开放彩易福彩策略。这个过程在很大程度上遵循了邻近学科所设定的趋势,例如基因组学和转录组织。因此,它现在普遍认为,所有获得的蛋白质组学彩易福彩都在公共蛋白质组学彩易福彩存储库中提供了支持科学出版物的结论。这种公共彩易福彩可用性的主要优点之一是它能够实现实验性再现性和对所描述的结果的独立评估,同时也可能使新发现成为更高级的算法可用。实际上,它可以以许多不同的方式重复使用公共彩易福彩集,包括“大彩易福彩”方法,例如基于机器学习的分析物行为的预测因子(

      Bouwmeester,R.,Gabriels,R.,Van den Bossche,T.,Martens,L.和Degoeve,S。(2020)彩易福彩驱动蛋白质组学的年龄:机器学习如何实现新的工作流程。蛋白质组学,E1900351

      )和新知识的提取(
      • Vaudel M.
      • verheggen K.
      • Csordas A.
      • 拉德尔H.
      • 鲍伦森
      • 玛特L.
      • VizCaino J.A.
      • Barsnes H.
      探索公共蛋白质组学彩易福彩的潜力。
      ,
      • 王米
      • 王J.
      • 雕刻师j.
      • 普拉斯B.S.
      • Cha S.W.
      • Bandeira N.
      组装社区规模可发现的人蛋白质组。
      )。科学期刊和资助机构的更严格的彩易福彩可用性要求支持这一传播转向,这些资金和资助机构的要求,这反过来形成了对生物学开放科学实践的更广泛运动的一部分(
      • Bradshaw R.A.
      • 伯灵名A.L.
      • 卡车。
      • Aeberberold R.
      报告蛋白质识别彩易福彩:下一代指南。
      ,
      • Abbatiello S.
      • Ackermann B.L.
      • 博赫斯C.
      • Bradshaw R.A.
      • carr s.a.
      • Chalkley R.
      • 崔m.
      • 德意志E.
      • Domon B.
      • Hoofnagle A.N.
      • Keshishian H.
      • Kuhn E.
      • Liebler D.C.
      • Maccoss M.
      • 麦克莱恩B.
      • MANI D.R.
      • Neubert H.
      • 史密斯D.
      • Vitek O.
      • Zimmerman L.
      发布原稿的新准则,了解肽和蛋白质靶向质谱测量的开发和应用。
      )。
      通过公共蛋白质组学资源的可靠性提供了这些普遍的开放彩易福彩政策的重要基础。虽然本资源的第一个建立在2004 - 2005年左右,但2011年,最突出的人聚集在一起,开始在Proteomexchange(PX)联盟(PX)联盟中正式协作(http://www.proteomexchange.org/)(
      • VizcaínoJ.A.
      • 德意曲e.w.
      • 王R.
      • Csordas A.
      • Reinger F.
      • 里奥斯D.
      • 戴安斯J.A.
      • 太阳Z.
      • Farrah T.
      • Bandeira N.
      • binz p.a.
      • Xenarios I.
      • 艾森凯母线
      • Mayer G.
      • Gatto L.
      • 坎波奥A.
      • Chalkley R.J.
      • Kraus H.J.
      • Albar J.P.
      • 马丁内斯 - Bartolome S.
      • APWEILER R.
      • OPENN G.S.
      • 玛特L.
      • 琼斯A.R.
      • Hermjakob H.
      Proteomexchange提供全球协调的蛋白质组学彩易福彩提交和传播。
      ),导致统一的标准提交和彩易福彩传播措施。 PX自创始以来已经进化并增长,目前由六名成员组成:骄傲彩易福彩库(
      • Perez-Riverol Y.
      • Csordas A.
      • 白j.
      • Bernal-Llinares M.
      • 赫瓦帕·纳拉纳S.
      • kundu d.j.
      • Inuganti A.
      • 怜悯J.
      • Mayer G.
      • 艾森凯母线
      • 佩雷斯E.
      • Uszkoreit J.
      • Pfreuffer J.
      • Sachsenberg T.
      • 伊利马萨斯。
      • Tiwary S.
      • Cox J.
      • 宣传E.
      • Walzer M.
      • Jarnuczak a.f.
      • Ternent T.
      • Brazma A.
      • VizCaino J.A.
      2019年的自豪彩易福彩库和相关工具和资源:提高对量化彩易福彩的支持。
      )(Hinxton,英国),Peptidaidlas / Passel(
      • Farrah T.
      • 德意曲e.w.
      • Kreisberg R.
      • 太阳Z.
      • 坎贝尔D.S.
      • 门多萨L.
      • Kusebauch U.
      • Brusniak M.Y.
      • Huttenhain R.
      • 什因·罗斯
      • selevsek n。
      • Aeberberold R.
      • 莫里茨R.L.
      )(西雅图,美国),大规模(http://massive.ucsd.edu/,圣地亚哥,美国),全景公共(西雅图,美国)(
      • 沙姆达五。
      • eCkels J.
      • 席克宁B.
      • Ludwig C.
      • Jaffe J.D.
      • maccoss m.j.
      • 麦克莱恩B.
      Panorama Public:用于在天际线处理的定量彩易福彩集的公共存储库。
      ),JPOST(JPOST项目,日本)(
      • 莫里亚y.
      • 卡瓦南斯。
      • okuda s.
      • Watanabe Y.
      • Matsumoto M.
      • Takami T.
      • Kobayashi D.
      • Yamanouchi Y.
      • Araaki N.
      • yoshizawa a.c.
      • Tabata T.
      • iwasaki m.
      • Sugiyama N.
      • 田纳卡S.
      • goto s.
      • Ishihama Y.
      JPOST环境:集成素注彩易福彩存储库和彩易福彩库。
      )和iprox(
      • 马杰。
      • 陈T.
      • 吴S.
      • 杨C.
      • 白云
      • 舒克。
      • 李克。
      • 张G.
      • 金Z.
      • Hermjakob H.
      • 朱y
      IPROX:综合蛋白质组资源。
      ) (中国北京)。总的来说,截至2021年2月,超过24,000个PX彩易福彩集已提交给PX资源,平均每月提交500多个新彩易福彩集(
      • 德意曲e.w.
      • Bandeira N.
      • 沙姆达五。
      • Perez-Riverol Y.
      • 雕刻师j.J.
      • kundu d.j.
      • 加西亚 - Seisdedos D.
      • Jarnuczak a.f.
      • 赫瓦帕·纳拉纳S.
      • 普拉斯B.S.
      • Wertz J.
      • 太阳Z.
      • 卡瓦南斯。
      • okuda s.
      • Watanabe Y.
      • Hermjakob H.
      • 麦克莱恩B.
      • maccoss m.j.
      • 朱y
      • Ishihama Y.
      • VizCaino J.A.
      2020年的Proteomexchange联盟:在蛋白质组学中实现“大彩易福彩”方法。
      )。超过45%的彩易福彩集包括来自人类样品的彩易福彩(包括细胞系)。
      随着临床蛋白质组学研究的普及,一个快速的新兴主题是临床,潜在敏感,人类蛋白质组学彩易福彩的管理(
      • Boonen K.
      • 母鸡K.
      • Menschaert G.
      • Baggerman G.
      • Valkenborg D.
      • ertaylan G.
      超越基因:重新识别蛋白质组学彩易福彩的性能及其对个性化医学的影响。
      )。本主题中的一个关键问题是人类样本的蛋白质组学彩易福彩是否威胁到人类捐赠者的隐私和/或家庭成员的隐私(
      • MANN S.P.
      • TREIT P.V.
      • Geyer P.E.
      • OPENN G.S.
      临床蛋白质组学中的道德原则,限制与机遇。
      )。如果是这样,这种潜在隐私风险的严重程度和可能性是什么?欧洲联盟的一般彩易福彩保护规范(GDPR)引入了这一主题的重要触发,最近的出版物强调了考虑临床蛋白质组学中GDPR的重要性(
      • Critselis E.
      一般彩易福彩保护规例对临床蛋白质组学研究的影响。
      )以及公共生物信息学资源(
      • Mascalzoni D.
      • Bentzen H.B.
      • Budin-Ljosne I.
      • Bygrave L.A.
      • 贝尔J。
      • 鸽子E.S.
      • Fuchsberger C.
      • Hveem K.
      • Mayrhofer M.T.
      • Meraviglia V.
      • o'brien d.r.
      • Pattaro C.
      • PramStaller P.P.
      • rakic v.
      • 罗西尼A.
      • Shabani M.
      • svantesson d.j.b.
      • Tomasi M.
      • ursin L.
      • WJST M.
      • Kaye J.
      是否要求将彩易福彩存入与欧盟一般彩易福彩保护规范兼容的研究储存库中的彩易福彩?
      )。在美国,存在几个法律和道德框架,解决彩易福彩隐私,包括1974年的隐私法案(

      匿名的(1974)1974年的隐私法案。酒吧。 L. 93-579,88 Stat。 1986年,1974年12月31日制定了5月31日,5 U.S.C. Ch。 5§552A。

      ),1996年的健康保险便携性和问责法(HIPAA)(
      • 匿名的
      1996年健康保险便携性与责任法案,酒吧。 L. No.104-191,110 Stat。 1936年(1996年8月21日)。 45℃
      ),2013年HIPAA隐私法修正案(
      • 匿名的
      美国卫生和人类服务部。在经济和临床卫生法案的健康信息技术下对HIPAA隐私,安全,执行和违反通知通知规则以及遗传信息不分歧法案;对HIPAA规则的其他修改。
      )和联邦法规守则45第46部分(修订后的共同规则)(
      • 匿名的
      联邦政府保护人类主体规则。 45 CFR第46部分。
      )。
      为公开发布的研究彩易福彩实施隐私标准导致控制谁可以访问彩易福彩,从而称为“受控访问”彩易福彩。对于具有潜在识别信息的彩易福彩,例如种系基因组序列彩易福彩,有一种机制,其中潜在的彩易福彩用户必须首先被彩易福彩访问委员会(DAC)批准。该DAC确认申请人是一个 善意 来自认可的研究机构的研究员,并在彩易福彩使用的彩易福彩使用限制下允许建议的彩易福彩使用。支持存储和传播这种受控访问彩易福彩的资源已经开发,并且通常用于DNA和RNA序列,包括欧洲基因型 - 诸如诸如基因型 - 诸如诸如植物 //www.ebi.ac.uk/ega/),基因型和表型(DBGAP)的彩易福彩库(
      • Tryka K.A.
      • Sturcke A.
      • jin y。
      • 王Z.Y.
      • Ziyabari L.
      • lee m.
      • Popova N.
      • Sharopova N.
      • Kimura M.
      • Feolo M.
      NCBI的基因型和表型彩易福彩库:DBGAP。
      )和日本基因型 - 表型存档(JGA)(
      • Kodama Y.
      • Mashima J.
      • Kosuge T.
      • Katayama T.
      • 富士川T.
      • Kaminuma E.
      • ogasawara O.
      • 好的ubo K.
      • Takagi T.
      • Nakamura Y.
      遗传和表型人类彩易福彩的DDBJ日本基因型 - 表型存档。
      )。虽然受控访问彩易福彩无法自由地提供给所有感兴趣的用户,但理想情况下,那些能够真正受益于对这些彩易福彩的访问的研究人员将提供访问权限。然而,无法展示访问这些彩易福彩的公正需求的研究人员将被拒绝访问。甚至给予访问者的研究人员需要遵守有关这些彩易福彩的预设规则,这通常需要研究人员禁止释放或重新分发这些彩易福彩,并且通常需要在设定的时间段内再次删除这些彩易福彩。该受控访问系统旨在启用隐私敏感彩易福彩的合法使用,同时尽可能地减少邪恶的风险。在这方面,GA4GH(全球基因组学和健康联盟, //www.ga4gh.org/)彩易福彩安全工作流已定义一组控制目标,这构成了管理受控访问彩易福彩的原则的基础(//www.ga4gh.org/genomic-data-toolkit/data-security-toolkit/)。
      在研究中,人类受试者的隐私保护的责任依赖于开展研究的机构。作为当前彩易福彩管理实践状态的具体示例,在美国,根据2015年NIH(国家卫生机构)基因组彩易福彩分享政策,研究机构必须为该机构审查委员会的NIH提供保证( IRB)对拟议的研究进行了伦理审查,以验证(见 http:// _grants.nih.gov/Grants/Guide/notice-files/not-od-07-088.html):
      • 彩易福彩提交(已酌情持续适用,国家,部落和国家法律法规以及相关的机构政策。
      • 对彩易福彩的研究使用的任何限制在知情的同意文件中表达。
      • 研究参与者的身份(将通过NIH指定的彩易福彩存储库披露。
      • IRB.和/或隐私委员会和/或相同的机构作为申请(曾)审查了调查员的彩易福彩提交和保证(D)的提案:
        • 收集基因组和表型彩易福彩的方案与45 CFR部分46一致。
        • 彩易福彩提交和后续彩易福彩共享用于研究目的(我们)与所获得彩易福彩的学习参与者的知情同意,重新讨论。
        • 对个人参与者的风险及其与提交给NIH指定的储存库的彩易福彩相关的家庭的审议以及随后的分担。
        • 在相关和可能的程度上,考虑到与向NIH指定彩易福彩存储库提交彩易福彩和随后的分享相关的群体或群体的风险。
        • 调查员的去识别彩易福彩集的计划与政策中的标准轮廓一致。
      由于蛋白质组学技术变得更加主流,技术发展,使得能够检测较大比例的蛋白质组具有较高的覆盖率,包括可靠的单氨基酸变体(SAAVS)的检测,很明显蛋白质组学彩易福彩的隐私风险可以出现,并且这些意志可以出现需要妥善评估和管理。因此,蛋白质组学社区需要制定规则和最佳实践指南来处理此类隐私敏感彩易福彩集,而且需要评估这些蛋白质组学的努力对来自基因组和转录组方法的测序彩易福彩的对准。
      目前,何时需要控制作为生物学研究的一部分的彩易福彩:1)彩易福彩包含受保护的患者信息,或者可能唯一地匹配单个个人; 2)明智的同意书指定了研究彩易福彩将被控制访问;和/或3)需要遵守有关公民的彩易福彩隐私的法律和/或法规(例如,在欧盟的GDPR下)。这三种方案中的任何一个目前是否适用于蛋白质组学彩易福彩?通常,在美国,IRBS已经得出结论,蛋白质组学研究不涉及人类受试者,因为所得的蛋白质组学彩易福彩不被认为是可识别的。这使得蛋白质组学彩易福彩可以自由且公开地共享。但是,如果IRB被视为蛋白质组学彩易福彩可识别,那么所得彩易福彩将受到任何彩易福彩使用限制,如该研究的知情同意书所定义的限制。也就是说,彩易福彩共享计划应与人类受试者同意的彩易福彩相一致,在某些情况下可能包括与公众访问共享彩易福彩的协议(见 //grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/not-od-07-088.html)。
      我们在这里总结了从2019年举行的两次会议上出现了这一主题的结论,以及一些后续讨论,主要关注彩易福彩管理措施。此外,我们还制定关于未来所需发展的具体建议。在我们看来,社区必须主动解决这些问题。一方面,避免解决蛋白质组学彩易福彩中可识别性的潜力可能在我们的观点中导致人类捐赠者和整个领域的声誉损害。另一方面,对公共彩易福彩进行开放获取更加困难将不可避免地降低蛋白质组学彩易福彩的访问和重复使用,从而减慢生物医学研究的进步。因此需要平衡的方法。

      实验步骤

       会晤

      本手稿中强调的结论来自于2019年举行的两次会议的广泛讨论,以及一些后续讨论。第一次会议于4月24日举行TH. 在阿姆斯特丹(荷兰),由Elixir资助的,欧洲生命科学彩易福彩的基础设施(//elixir-europe.org/)。在8月25日在Schloss Dagstuhl(德国)的计算蛋白质组学研讨会期间发生了第二次后续会议TH.-30TH.。总体而言,两国会议总共有超过二十个会议,综合蛋白质组学,生物信息学和基因组学领域的不同利益攸关方,包括来自中小企业(中小企业)和行业的学者和代表。与会者的完整列表已包含在致癌中。

      结果与讨论

      蛋白质组学彩易福彩构成个人身份信息(PII)吗?

      美国法律,Hippa,表示为“标识符”的18类信息(
      • 匿名的
      1996年健康保险便携性与责任法案,酒吧。 L. No.104-191,110 Stat。 1936年(1996年8月21日)。 45℃
      )。虽然蛋白质序列(或基因组序列)未明确命名为标识符,但该列表确实包括“生物识别标识符,例如视网膜扫描或指纹或任何其他唯一识别号码或代码”(//www.hipaajournal.com/considered-phi-hipaa/)。蛋白质组学彩易福彩应该被视为HIPAA标识符吗?
      首先,将基因组彩易福彩视为HIPAA标识符。 DNA变体已被纳入多种工业过程中。法医行业目前使用DNA作为证据支持嫌疑人在犯罪现场存在的证据。基因组信息还用于确认父母身份并通过共同的祖先连接遥远的亲属。它还可以揭示存在遗传疾病和个体疾病风险。在研究方上,荷马 等等。 展示了在基因组 - 宽协会研究(GWAs)中的成功攻击,其中只有聚合的基因型彩易福彩是公开可用的,并且控制单个基因型被控制进入(
      • 荷马。
      • Szelinger S.
      • 雷德曼M.
      • Duggan D.
      • Tembe W.
      • Muehling J.
      • Pearson J.v.
      • Stephan D.A.
      • 纳尔逊S.F.
      • 克雷格D.W.
      解决含有使用高密度SNP基因分型微阵列的含有痕量DNA的少量DNA的个体。
      )。攻击是为了证明个人是聚合彩易福彩集的成员。由于本出版物,NIH将GWAS基因型彩易福彩移动到受控访问(
      • Consortium p.3g。
      • 教堂G.
      • Heeney C.
      • 霍金斯N.
      • de Vries J.
      • Boddington P.
      • Kaye J.
      • Bobrow M.
      • 堰B.
      公众访问基因组彩易福彩:有关平衡研究的五个视图,隐私和保护。
      )。另一个相关例子是Myegek的研究 等等。 使用HapMap项目在Y-Chromosome上使用短串联重复与公共遗传族记彩易福彩库一起恢复研究参与者的姓氏(
      • Gymrek M.
      • McGuire A.L.
      • 戈兰D.
      • 洛珀林E.
      • Erlich Y.
      通过姓氏推断识别个人基因组。
      )。显然,研究出版物以及商业上的工业应用展示了基于基因组信息鉴定个人的可能性。
      虽然来自DNA-SEQ和RNA-SEQ的序列通常为75次核苷酸,但确定 德诺维, 并且通常以足够重叠的读取覆盖获取,使得变体调用中的误差率可以容易地非常低,来自MS / MS光谱的肽谱匹配(PSM)通常与从预先存在的序列彩易福彩库的可能答案匹配,并且通常具有低电平蛋白质序列覆盖。与DNA / RNA测序的原始彩易福彩相反,典型的MS / MS频谱不能解释 德诺维 为了给予完整的肽序列,因为在MS / MS期间肽骨架上的碎片化通常是部分的。结果,在可识别性方面基因组和蛋白质组学彩易福彩之间的关键差异是观察变体的数量。对105例乳腺癌肿瘤的2016年研究显示80,093种系DNA变体,49,986个RNA变体,仅为3,620个蛋白质变异(
      • Mertins P.
      • MANI D.R.
      • Ruggles K.v.
      • Gillette M.A.
      • 克劳瑟K.R.
      • 王P.
      • 王X.
      • 乔J.W.
      • Cao S.
      • Petralia F.
      • Kawaler E.
      • Mundt F.
      • 克鲁格克。
      • 涂Z.
      • 雷J.T.
      • Gatza M.L.
      • Wilkerson M.
      • perou c.m.
      • Yellapantula V.
      • 黄克。
      • 林C.
      • McLellan M.D.
      • 闫诗
      • 戴维斯S.R.
      • Townsend R.R.
      • 冰鞋S.J.
      • 王J.
      • 张B.
      • kinsinger c.r.
      • Mesri M.
      • Rodriguez H.
      • 丁L.
      • Paulovich A.G.
      • Fenyo D.
      • 埃利斯M.J.
      • carr s.a.
      • NCI C.
      蛋白质组织将体细胞突变与乳腺癌中的信号传导连接。
      )。可以识别核苷酸序列和蛋白质组学彩易福彩之间检测到的变体之间这种差异的多种原因。首先,在内的内部区域中发生许多DNA变体,所述内肾区不会翻译成蛋白质。其次,一些基因组变体可能破坏翻译过程,使得变体蛋白没有表达。另外,在任何时候 - 并且依赖于组织 - 只能在迄今为止转化为显着程度的基因中只有超过一半的基因。第三,由于一些由多于一种密码子编码的氨基酸,RNA序列平移与氨基酸序列有一些冗余。第四,基因组和蛋白质组学彩易福彩在其序列覆盖范围内不同。全基因组测序多次读取每个核酸基础,导致序列覆盖率大于99%。在蛋白质组学中,通常通过两个或甚至仅仅是一个代表性肽鉴定蛋白质,导致低序列覆盖率。这种覆盖率的巨大差异是由于几个原因。主要是,典型的蛋白质组学工作流程测量8-35个残留型胰蛋白肽,绝大多数含有C末端精氨酸或赖氨酸。尽管这些残留物的患病率很高(赖氨酸和精氨酸各自占人蛋白的平均水平为5%的氨基酸),但是一些蛋白质区域含有数百个残留物而没有精氨酸或赖氨酸。这些地区不适合胰蛋白酶消化,并且普通蛋白质组学工作流程不可检测到。在撰写本文时,NIST(国家标准和技术研究所)人HCD(高能量碰撞解离)TMT肽光谱库,通过组合数十种不同的人类样品而产生的,含有386,224个不同的肽序列的光谱,其占​​A 29.1%蛋白质组序列覆盖率( //chemdata.nist.gov/dokuwiki/doku.php?id=peptidew:lib:human_hcd_tmt)。在另一种持续的努力中,资源Massive-KB占据了50%的人蛋白质组合>210万个不同的前体(
      • 王米
      • 王J.
      • 雕刻师j.
      • 普拉斯B.S.
      • Cha S.W.
      • Bandeira N.
      组装社区规模可发现的人蛋白质组。
      )。作为结论,这留下了未检测到的蛋白质组的重要部分,包括在未检测部分中发生的任何可能识别的变体。
      但是,应该指出的是,与基因组学和转录组织不同,研究蛋白质组学彩易福彩是否实际上是pii或不仍然稀缺(
      • 李S.
      • Bandeira N.
      • 王X.
      • 唐H.
      论共享临床蛋白质组学彩易福彩的隐私风险。
      ,
      • 帕克G.J.
      • 袜子T.
      • Anex D.S.
      • Hilmer J.K.
      • 松下
      • Baird L.
      • 史蒂文斯J.
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      • 德国约翰逊B.P.
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      使用毛轴蛋白质鉴定基于蛋白质的人鉴定。
      ,
      • 楚F.
      • Mason K.E.
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      • 琼斯A.D.
      • 哈特B.R.
      不同体内地点的孕蛋白质组变异对基于蛋白质的人体鉴定的遗传变异肽检测。
      ,
      • 张Z.
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      • 华莱士W.E.
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      敏感方法,用于自信地鉴定人发角蛋白的遗传变异肽。
      ,
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      • MANN S.P.
      • TREIT P.V.
      可以重新识别血浆蛋白质蛋白质,并且可能包含个人敏感和偶然的结果。
      )。尽管如此,正在进行的努力正在触及这个问题,例如“Proteos”程序,具有法医角度( //www.iarpa.gov/index.php/165-research/current-research/cause/proposers-day/979-proteos)。
      没有检测到罕见变种的情况非常难以识别个体。所需的确切数量取决于替代等位基因的频率。实际上,如果一个等位基因非常罕见,那么它可以大大减少那个Saav的人数,并且一个人只需要少量这些,以将给定样品池的大小降低到一个人。另一方面,如果替代等位基因非常常见,那么人们需要更多这些,以制作独特的匹配(
      • 李S.
      • Bandeira N.
      • 王X.
      • 唐H.
      论共享临床蛋白质组学彩易福彩的隐私风险。
      )。在肿瘤样本(例如,在CPTAC彩易福彩集的情况下),关于可识别性的问题变得更加难以回答,因为对于不同的肿瘤,突变速率非常不同。对于其中一些,初级和转移之间并不存在太多的变化。然而,其他人迅速变异,并且具有迅速发散的体细胞签名(
      • 普里斯特利P.
      • 宝贝J.
      • lolkema m.p.
      • 陡峭的n。
      • de bruijn e。
      • Shale C.
      • Duyvesteyn K.
      • Haidari S.
      • van hoock A.
      • onstenk w.
      • 罗斯曼P.
      • voda m.
      • Bloemendal H.J.
      • tjan-heijnen v.c.g.
      • van herpen c.m.l.
      • 刹车M.
      • Witteveen P.O.
      • smit e.f.
      • STEJFER S.
      • voest e.e.
      • Cuppen E.
      泛癌全基因组分析转移性实体瘤。
      )。此外,对于正常或肿瘤组织,关于识别个人所需的变体的数量需要与蛋白质组学分析衍生的FDR(假发现率)计算需要平衡的变体的数量。总体而言,目前个人的“真实”识别仍然非常困难,但是彼此相匹配,或者能够将蛋白质组学彩易福彩集与基因组/转录组彩易福彩集相匹配,因此更合理于鉴定的saavs。
      除了萨瓦斯,最近还报告称,个人可以通过血液血浆中的蛋白质表达水平鉴定个体(
      • Geyer P.E.
      • MANN S.P.
      • TREIT P.V.
      可以重新识别血浆蛋白质蛋白质,并且可能包含个人敏感和偶然的结果。
      )。为了证明这一点,作者使用了血浆蛋白质组学体重减轻研究,其中在一年内在不同时间点获得42个个体的样品。标识性风险背后的原因是两倍:(i)蛋白质表达谱随时间的单独相关性远高于两种不同个体之间任何时间点所获得的相关性; (ii)高度个体特异性蛋白质可以在不同个体之间具有超过100倍的不同浓度,但随着时间的推移是非常恒定的。这种蛋白质的一个实例是载脂蛋白(A)。
      因此,我们希望鼓励社区设计和实施进一步的研究,以获得更广泛的科学证据,就蛋白质组学彩易福彩的可识别性。这应该是为主要蛋白质组学彩易福彩类型和不同类型的蛋白质组学工作流程进行,并将成为未来的重要组成部分,充分通知的政策相关决策。

      蛋白质组学彩易福彩集的当前彩易福彩传播实践

      目前,所有PX资源都致力于完全打开的彩易福彩,这意味着目前对社区重复使用的彩易福彩没有限制。所有PX资源目前还在正式地移动(至少)默认的CC-0许可证,该许可证相当于发布到公共域(例外是全景公共,它实现了CC-By许可证,需要归因于彩易福彩-用过的)。在主流PX资源之外,已经建立了已经设置了受控访问的蛋白质组学彩易福彩集。描述的大型阿尔茨海默病(AD)彩易福彩集(
      • 约翰逊e.c.b.
      • 毁伤器e.b.
      • Duong D.M.
      • ping l.
      • 周米
      • 尹l。
      • HIGGINBOTHAM L.A.
      • Guajardo A.
      • 白b。
      • Troncoso J.C.
      • Thambisetty M.
      • Montine T.J.
      • 李e.b.
      • Trojanowski J.Q.
      • 海滩T.G.
      • reiman e.m.
      • Haroutunian V.
      • 王米
      • Schadt E.
      • 张B.
      • 迪克森D.W.
      • ertekin-Taner N.
      • Golde T.E.
      • petyuk v.a.
      • De Jager P.L.
      • 贝内特D.A.
      • Wingo T.S.
      • rangaraju s.
      • Hajjar I.
      • Shulman J.M.
      • LAH J.J.
      • Levey A.I.
      • seyfried n.t.
      阿尔茨海默病脑和脑脊液的大规模蛋白质组学分析显示出与小胶质细胞和星形胶质细胞活化相关的能量代谢的早期变化。
      )已在通用彩易福彩共享平台广告知识门户中提供(//adknowledgeportal.synapse.org/)。相比之下,来自CPTAC联盟的蛋白质组织彩易福彩研究的蛋白质组学彩易福彩在蛋白质组学彩易福彩公共场合公开使用(//pdc.cancer.gov/pdc/),而相应的基因组序列彩易福彩可通过基因组彩易福彩公共(//portal.gdc.cancer.gov/)。

      制定蛋白质组学彩易福彩传播政策的建议

      3.1 指导原则

      作为整体指导原则,我们认为敏感临床蛋白质组学彩易福彩集的彩易福彩管理实践永远不会更加限制转录组织RNA-SEQ彩易福彩的当前最先进的。基因表达信息的当前情况是,大量的人类彩易福彩集在不受限制的情况下公开可用 通过 地质(基因表达综合)等资源(
      • 巴雷特T.
      • Wilhite S.E.
      • Ledoux P.
      • Evangelista C.
      • kim i.f.
      • Tomashevsky M.
      • 马歇尔K.A.
      • Phillippy K.H.
      • 谢尔曼下午
      • Holko M.
      • Yefanov A.
      • 李H.
      • 张恩。
      • 罗伯逊C.L.
      • Serova N.
      • 戴维斯S.
      • SoboLeva A.
      ncbi geo:归档功能基因组学彩易福彩集 - 更新。
      ),ArrayExpress(
      • athar a。
      • FullGrabe A.
      • 乔治N.
      • IQBAL H.
      • Huerta L.
      • 阿里A.
      • 雪C.
      • Fonseca N.A.
      • Petryszak R.
      • Papatheodorou I.
      • 萨克斯U.
      • Brazma A.
      ArtrayExpress更新 - 从批量到单个小区表达彩易福彩。
      )和基因组表达存档(
      • Kodama Y.
      • Mashima J.
      • Kosuge T.
      • ogasawara O.
      DDBJ更新:功能基因组学彩易福彩的基因组表达式存档(GEA)。
      )。只有在所需的情况下,在受控访问模式下,在适当的资源中可用敏感的人体临床基因表达彩易福彩(如对应的DAC),例如EGA,DBGAP或JGA。除了基因表达彩易福彩档案外,还有生物信息学资源,始终如一地重新分析彩易福彩集,并将结果公开到公众,如表达式Atlas(
      • Papatheodorou I.
      • 莫雷诺P.
      • Manning J.
      • Fuentes上午
      • 乔治N.
      • Fexova S.
      • Fonseca N.A.
      • FullGrabe A.
      • 绿色m.
      • 黄恩
      • Huerta L.
      • IQBAL H.
      • j
      • 穆罕默德S.
      • 赵L.
      • Jarnuczak a.f.
      • jupp s.
      • Marioni J.
      • 迈耶克。
      • Petryszak R.
      • Prada Medina C.A.
      • talavera-lopez c.
      • Teichmann S.
      • VizCaino J.A.
      • Brazma A.
      表达式Atlas更新:从组织到单个细胞。
      )在欧洲生物信息学院(EBI)。
      在我们看来,类似的情景将完全可转移到蛋白质组学领域。该模型可以以原则为总结为“尽可能开放,如必要的”。这样,将实现两个主要目标:确保蛋白质组学中的开放政策没有受到阻碍(以及该领域的相应福利仍然存在),同时确保适当地考虑和管理个人的潜在风险。此外,重要的是要强调,因为它已经发生在转录组织中,可以通过为社区提供“聚合”彩易福彩来管理与敏感临床彩易福彩集相关的许多风险。下面,我们提供了关于不同彩易福彩类型和不同工作流程的具体建议。

      3.2 不同蛋白质组学彩易福彩类型的建议

      我们认为,典型的蛋白质组学实验中包括的各种彩易福彩类型具有不同的潜力,用于PII,因此具有与受控访问信息标记为不同的要求。这些建议旨在适用于来自人类样本的主要彩易福彩类型,包括标准组体彩易福彩,如下所述。
      • 一种)
        原始彩易福彩 (直接来自质谱仪的MS彩易福彩)。这些具有最高的信息内容,并使用不同的生物信息学方法进行详细再分析的最高潜力,可能甚至在最初生成后几年。因此,在我们看来,这些原始彩易福彩具有最高的潜力是PII。使得这种彩易福彩类型的可能方法更少的风险是提供“去识别的”版本(例如,通过去除质谱的子集),但目前我们目前尚不清楚这是如何在高效的情况下实现的方式,不删除绝大多数光谱。至少在无标签的定量方法的情况下,另一个可能的策略将是汇集来自每个群组中的多个样本的彩易福彩,但这会降低分析的统计功率,并不清楚需要多少样本合并以有效地降低可接受水平的可识别性风险。这不会以与标签方法(例如,TMT)相同的方式适用,因为报告离子将保留有关每个样本的个别信息。在目前没有任何有效的匿名化策略的情况下,应考虑来自人类研究的敏感原料彩易福彩,并通过受控访问机制管理。如上所述,可以开发出不同的改进策略(例如,通过去除光谱的子集,彩易福彩汇集)以避免这种情况。
      • b)
        搜索彩易福彩库(FASTA或PEFF文件 (
        • binz p.a.
        • Shofstahl J.
        • VizCaino J.A.
        • Barsnes H.
        • Chalkley R.J.
        • Menschaert G.
        • alpi E.
        • 克劳瑟K.
        • ENG J.K.
        • Lane L.
        • Seymour S.L.
        • 桑切斯L.F.H.
        • Mayer G.
        • 艾森凯母线
        • Perez-Riverol Y.
        • kapp e.a.
        • 门多萨L.
        • 贝克P.R.
        • 柯林斯A.
        • van den bossche t.
        • 德意曲e.w.
        蛋白质组学标准倡议延伸快速格式。
        ))。仅当这些不包括任何与SAAV相关信息不包括任何相关信息,才能提供特定于样本的蛋白质序列。包含单个人类序列的定制搜索彩易福彩库应被视为PII彩易福彩并通过受控访问机制管理。这是CPTAC彩易福彩门户中的常见做法。然而,在我们看来,含有从整个患者群体的含有蛋白质序列的聚集的Saav不应被认为是pii。
      • C)
        确定的肽和蛋白质序列。如果是通用蛋白质序列彩易福彩库(例如,Uniprotkb(
        Uniprot财团
        UNIPROT:通用蛋白质知识库。
        )参考蛋白质组)用于分析,它们不应该造成任何风险。然而,如果已经使用了包括SAAVS的个人蛋白质,可以潜在地识别特定的序列变体,赋予这些彩易福彩类型的潜力是PII。然而,从结果开始,可以直接去除对应于可能导致各个可识别性的变体的任何序列,允许为这些彩易福彩减轻PII风险。中间方法将仅包括在搜索彩易福彩库中仅包括在群体中存在的一些合适的等位基因频率阈值的那些序列变体,因为如上所述,罕见的等位基因对于识别个体来说更为关键。在任何情况下,肽和蛋白质序列的风险低于原始彩易福彩,如果通过与参考蛋白序列(例如,Uniprotkb参考蛋白质组匹配而获得,则不应考虑它们pii。
      • d)
        PePTIDE和蛋白质表达值。我们认为这些彩易福彩类型类似于基因表达值,因此应采用转录组织中遵循的相同原理。为了解决与单个蛋白质水平相关的可识别性风险,因此可以聚集肽和蛋白质表达值并平均可公开可用。另外,对于上述说明的相同原因,应仅使用作为参考系统的规范蛋白序列的表达值,其潜在包含非常常见的变体来减轻PII风险。但是,在彩易福彩聚合的情况下(例如,报告SAAV频率或每群患者群组中的大量分布),应要求该研究包含最少数量的样本,这是需要适当调查的东西。
      • e)
        改性肽/蛋白的表达谱。用于肽/蛋白质表达值的原理同样适用于具有翻译后修饰(PTMS)的肽/蛋白质。报告用生物学,化学或伪造修改修改的识别不应代表任何问题,除了在有含糊不清的情况下有模糊性(或质量质量的组合)也可能对应于SAAV的质量差异的情况下。在打开修改搜索的具体情况下,如果这是使用过的分析方法,则不应公开可用的推定PTMS的无法解释的Delta质量,因为它们可以代表(组合)saavs。

      3.3 不同蛋白质组学方法的建议

      “发现”模式中使用的主要蛋白质组学方法是彩易福彩相关的采集(DDA),彩易福彩无关的采集(DIA)和自上而下的蛋白质组学。此外,存在靶向方法,例如选定的反应监测(SRM)和平行反应监测(PRM)。这些技术是否有不同的潜力?在我们看来,尽管目前的最先进的不同技术是不同的,但对于整个潜在风险的差异没有差异。
      然而,有针对性的方法是不同的,并且可能存在不同的场景,具体取决于每个具体研究。例如,显然,如果在给定的研究中靶向特定的变异肽(特别是那些罕见的那些),则分析将占据对非变异肽的类似靶向分析的pII的较高风险。

      3.4 实验元彩易福彩

      目前可用于每个最初提交的PX彩易福彩集的元彩易福彩信息被定义为仅描述高级实验信息,并且不包含样本的详细描述,研究组或患者特征。因此,PX资源中的当前元彩易福彩不会构成PII的任何风险。如果提交更详细的元彩易福彩或特定的样本/临床信息,则需要首先去识别此信息,或者应作为受控访问彩易福彩提供。这已经是DNA / RNA测序研究中的常见做法,因此相同的类似建议适用于蛋白质组学研究的类似元彩易福彩。然而,应该注意,至少目前,在临床敏感人类研究的样本/临床元彩易福彩规定中几乎没有标准化。实际上,存在不同的标准。在不同国家,联盟等作为说明性示例中,可以访问EGA的元彩易福彩要求 //www.ebi.ac.uk/ega/submission/sequence/metadata.

      3.5 人类彩易福彩集和光谱库的重新分析

      公共蛋白质组学彩易福彩集的重新分析变得越来越普遍。例如,通过使用用于彩易福彩集的RPXD标识符(例如,PX Resources(例如,PeptiDAlas和Massive)开始跟踪重新分析的彩易福彩集(
      • 德意曲e.w.
      • Bandeira N.
      • 沙姆达五。
      • Perez-Riverol Y.
      • 雕刻师j.J.
      • kundu d.j.
      • 加西亚 - Seisdedos D.
      • Jarnuczak a.f.
      • 赫瓦帕·纳拉纳S.
      • 普拉斯B.S.
      • Wertz J.
      • 太阳Z.
      • 卡瓦南斯。
      • okuda s.
      • Watanabe Y.
      • Hermjakob H.
      • 麦克莱恩B.
      • maccoss m.j.
      • 朱y
      • Ishihama Y.
      • VizCaino J.A.
      2020年的Proteomexchange联盟:在蛋白质组学中实现“大彩易福彩”方法。
      ),而不是用于最初提交的彩易福彩集的PXD标识符。如果为相关彩易福彩集实现受控访问,则这些生物信息学资源还需要在重新分析之前应用于DAC以访问彩易福彩集。这样的应用应该包含将执行的实际分析协议,以及任何结果将呈现给科学界的方式。
      上面提供的肽/蛋白表达值的处方也适用于这里,这意味着最终结果应该仅使用规范蛋白作为参考系统,不包含SAAV信息。还应在公开可用之前聚合和平均来自不同个人的彩易福彩。此过程再次类似于转录组资源发生的事情,该资源执行RNA-SEQ彩易福彩集的重新分析,例如EBI的表达式地图集。
      彩易福彩重新分析和重用的一个特定用例是频谱库的创建。如上所述,原始彩易福彩具有最高的潜力是pii。因此,创建来自受控访问彩易福彩集的频谱库的目的应包括在应用程序中的应用程序中,并且应该始终在聚合到足够大的频谱集中(理想的来自多个彩易福彩集)之后仅完成。

      执行彩易福彩提交的具体建议

      建议将其DAC或法律顾问将蛋白质组学彩易福彩作为PII分类为PII所要求的作者找到 替代方式 为了使社区可用的彩易福彩,因为目前的PX资源不能为DataSets提供控制访问,例如EGA,DBGAP和/或JGA用于DNA / RNA测序彩易福彩。这提出了两个问题:
      1)目前是否有替代资源?据我们所知,蛋白质组学彩易福彩目前不支持EGA,DBGAP和/或JGA,因为这些资源集中在核苷酸测序实验中。机构存储库(例如,一些大学和/或研究机构提供的机构储存库可能为某些研究人员提供当地的替代方案。另外,如上所述,协作彩易福彩共享平台广告知识门户已经包含一个受控接入蛋白质组学彩易福彩集。然而,目前根本没有提交产生的​​临床蛋白质组学彩易福彩的大量比例,尽管很难估计这个数字是非常困难的。因此,矛盾的情况是,具有大量PII风险的受控访问分享相关基础设施的可用性可能会增加这些彩易福彩的可用性而不是减少它。
      2)蛋白质组学科学家是否要求此功能?绝大多数领域目前并不担心这些潜在的问题。特别是,CPTAC计划是迄今为止人类受试者的最大蛋白质组学研究,并且如上所述,蛋白质组学彩易福彩由NIH IRB归类于NIH IRB而不是PII - 这是美国机构决定如何考虑的先例分类自己的蛋白质组学彩易福彩。在国际规模,骄傲,最使用过的蛋白质组学彩易福彩库,仅在2020年期间存储大约5,300个彩易福彩集,在过去几年中只收到了围绕本主题的少数查询。虽然它没有被公开发布,但只导致这些查询中的其中一个触发已经提交的彩易福彩集删除。

      未来需要的发展:前进的方式是什么?

      毫无疑问,整个领域无疑需要转型,以潜在的伦理和隐私问题正式考虑。否则,对参与临床蛋白质组学研究的患者存在声誉损害的真正风险和潜在的负面影响。可以预期,标准彩易福彩管理和传播实践将并行地发展,因为了解这些问题的意识增长。然而,预期某些敏感的蛋白质组学彩易福彩集将在受控访问模式下可用的是不存在的,因此也是安全的,因此必须通过公共资源开发替代彩易福彩提交和传播机制来支持那些替代彩易福彩提交和传播机制。用例。事实上,在蛋白质组学中的PII问题来到头部之前,必要的基础设施可以获得必要的基础设施,因为这将使该领域能够更顺利地转变蛋白质组学彩易福彩的更大可用性,具有大量的PII风险。因此,在我们看来,在不同层面需要发展:
      • 1)
        研究。如上所述,重要的是要进行更大规模的研究,以了解不同蛋白质组学彩易福彩类型和方法的可识别性风险,以允许将来提供知情的决策。
      • 2)
        政策制作。生物彩易福彩政策中的专家需要了解蛋白质组学实验中包含的不同彩易福彩类型以及具有DNA / RNA测序彩易福彩的固有差异。具体而言,将某些人类蛋白质组学彩易福彩分配为PII对从人类捐赠者获得知情同意的影响,因为要求人类研究的蛋白质组学研究的调查人员将需要确保样品通过该研究同意产生潜在识别信息。 DAC的成员还必须获得足够的培训,同样考虑到相同的整体目标。
      • 3)
        生物信息学基础设施。必要的基础设施(彩易福彩存储库,提交管道,访问受控彩易福彩的接口,这些彩易福彩符合今天用于DNA / RNA测序彩易福彩的现有实践,并且可能定制的彩易福彩格式)需要到解,以便控制访问蛋白质组学彩易福彩可以是充分支持。资金机构还必须意识到,将需要大量的投资来创造和支持这一整个生态系统。
      • 4)
        蛋白质组学团体参与GA4GH的活动,以了解基因组学社区在技术(基础设施)和政策层面都是如何处理这些类型的问题。作为具体示例,一种可能性可以是适应现有信标框架的方法,最初为DNA序列变体信息开发(
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        ),还支持蛋白质组水平的变体级别信息。正如它所致,蛋白质组学变化信息已经可以在信标框架的当前版本中表示,使用翻译的VCF(变体调用格式)文件。因此,信标技术基础设施可能会通知蛋白质组学资源如何扩展到这种目标,即使它不会解决所有可能的识别风险(
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        解决信标重新识别攻击:量化和防护风险缓解。
        )。

      结论

      在为PII提供足够的保护之间,需要找到合适的平衡,同时仍然允许分享临床蛋白质组学彩易福彩的巨大潜在益处。在最极端的情景中,大多数人类敏感蛋白质组学彩易福彩集应该被视为受控访问彩易福彩的建议将破坏在蛋白质组学社区中创造开放彩易福彩共享文化的多年。伴随的彩易福彩分享损失会急剧阻碍蛋白质组学的进展,特别是其在生物医学应用中的效用。另一方面,对蛋白质组学彩易福彩共享的完全开放模型最终将导致样本捐赠者的隐私问题。高调展示违反隐私将导致彩易福彩分享政策中的严重反弹,并对蛋白质组学研究中的公众信任造成大量侵蚀。
      我们在这里提出了一个 通过媒体 在这些极端之间通过遵守原则“尽可能开放,必要时”。应该指出的是,我们不自称为这些问题提供完整和完整的解决方案。但是,应该清楚的是,应该在不久的将来发生三个主要阶段。首先,需要开发明确的政策。其次,需要为蛋白质组学彩易福彩开发受控彩易福彩共享的额外基础设施,这反过来将需要筹集专用资金。第三,将通过开发的基础设施采用所产生的政策。期间,应该指出的是,在明确的政策中投资和适当的传播基础设施,(临床)蛋白质组学彩易福彩的危险的危险性的子集实际上能够分享这些彩易福彩,否则可能会被锁定,又带来了这种共享的许多益处,临床蛋白质组学努力。
      我们希望本文可用于记录当前的最先进,并且它代表社区适当处理与PII相关问题的第一步。

      致谢

      在阿姆斯特丹(2019年4月)举行的会议由H2020欧盟项目屈服[Grant Number 676559]提供的资金资助。 2019年8月在Schloss Dagstuhl(德国)的计算蛋白质组学研讨会期间发生了第二次后续会议。
      除了这份手稿的作者外,这些两次会议的服务员是:Pascal Borry(莱鲁瓦文大学,比利时),彼得·克林瑟(曼彻斯特大学)&Melandra Limited,曼彻斯特,英国),伯纳德·德朗厄&Christoph Henrich(Thermo Fischer Scientific,Germany),Henning Hermjakob(Embl-Ebi,英国,英国,英国,英国),Jean Pierre Hubaux&Mathias Humbert(瑞士联邦理工学院,瑞士,瑞士),克里斯托弗·辛格(国家癌症学院,美国),Benoîtkunath(卢森堡大学),Yasset Perez-Riverol(Embl-Ebi,英国,英国),Fabian Prasser (德国慕尼黑技术大学)Jordi Rambla and Eduard Sabido(西班牙基因组法规科学中心),Timo Sachsenberg(Tuebingen大学,德国Tuebingen大学),加里桑德斯(Elixir Hub,Hinxton,英国),迪伦斯派瓦( Henk Van Denorn(Utrecht大学Utrecht,荷兰大学),Nico Weber(Tuebingen大学,德国Tuebingen大学)。
      作者还希望承认H2020 EU Grant Epic-XS [Grant Number 823839],Wellcome Trust [208391 / z / 17 / z],BBSRC Grant BB / P024599 / 1,根特大学授予BOF21 / GOA / 033,NIH奖1R01LM013115,NIH P41GM103484,R24GM127667,R01GM087221,U19AG023122和NSF奖ABI 1759980,DBI-1933311。我们还希望承认Rhian Howells(Embl-Ebi)在编制在阿姆斯特丹举行的会议的结论方面。此外,作者希望感谢国家癌症研究所的Vivian Ota-Wang博士NIH,有助于讨论与隐私和彩易福彩共享有关的政策。

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