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Genome-wide Association Studies-GWAS01:11

Genome-wide Association Studies-GWAS

15.3K
Genome-wide association studies or GWAS are used to identify whether common SNPs are associated with certain diseases. Suppose specific SNPs are more frequently observed in individuals with a particular disease than those without the disease. In that case, those SNPs are said to be associated with the disease. Chi-square analysis is performed to check the probability of the allele likely to be associated with the disease.
GWAS does not require the identification of the target gene involved in...
15.3K
Genetic Material01:20

Genetic Material

3.2K
Within the human body, a complex and detailed system of trillions of cells works in unison to sustain life. Each cell houses a nucleus, which contains 46 chromosomes divided into 23 pairs. Chromosomes are highly coiled structures made of the genetic material DNA. These chromosomes are essential carriers of genetic information, with half inherited from the mother through her egg and the other half from the father's sperm, combining to create the unique genetic makeup of an individual.
3.2K
Genetic Screens02:46

Genetic Screens

5.6K
Genetic screens are tools used to identify genes and mutations responsible for phenotypes of interest. Genetic screens help identify individuals or a group of people at risk of developing  genetic diseases and help them with early intervention, targeted therapy, and reproductive options.
Forward genetic screens
Forward or “classical” genetic screens involve creating random mutations in an organism’s DNA using radiation, mutagens, or insertion of additional bases, which...
5.6K
Randomized Experiments01:13

Randomized Experiments

8.8K
The randomization process involves assigning study participants randomly to experimental or control groups based on their probability of being equally assigned. Randomization is meant to eliminate selection bias and balance known and unknown confounding factors so that the control group is similar to the treatment group as much as possible. A computer program and a random number generator can be used to assign participants to groups in a way that minimizes bias.
Simple randomization
Simple...
8.8K
Types of Genetic Transfer Between Organisms02:18

Types of Genetic Transfer Between Organisms

6.2K
6.2K
Types of Genetic Transfer Between Organisms02:18

Types of Genetic Transfer Between Organisms

30.5K
Genetic transfer occurs when genetic information is passed from one organism to another. It occurs via two mechanisms: vertical gene transfer and horizontal gene transfer. Vertical gene transfer occurs when genetic information is transferred from one generation to the next, which happens much more frequently than horizontal gene transfer. Both sexual and asexual reproduction are forms of vertical gene transfer, where one or more organisms pass some or all of their genome onto their progeny.
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Generating Strictly Controlled Stimuli for Figure Recognition Experiments

Published on: March 18, 2019

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Generación segura de datos de casos de prueba multipartitos a través de redes generativas adversarias

Zheng Wang1, Liutao Zhao2, Fanyin Meng3

  • 1Institute of Digital Economy, Beijing Academy of Science and Technology, Beijing, 100032, China.

Scientific reports
|January 12, 2026
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta una red generativa adversaria (GAN) federada que preserva la privacidad para la generación de datos de casos de prueba. El método mejora la eficiencia de las pruebas de software y la calidad de los datos en entornos distribuidos.

Palabras clave:
AutoencodersAprendizaje FederadoRedes Generativas AdversariasGeneración de Casos de Prueba

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Last Updated: Jan 14, 2026

Generating Strictly Controlled Stimuli for Figure Recognition Experiments
05:39

Generating Strictly Controlled Stimuli for Figure Recognition Experiments

Published on: March 18, 2019

5.5K

Área de la Ciencia:

  • Ingeniería de Software
  • Inteligencia Artificial
  • Privacidad de Datos

Sus antecedentes:

  • Los desafíos en la generación de datos de casos de prueba de software incluyen baja calidad y dificultades de síntesis.
  • Los datos distribuidos entre organizaciones y las preocupaciones de privacidad dificultan la agregación centralizada de datos.
  • Los entornos de aprendizaje federado son necesarios para el manejo seguro de datos entre organizaciones.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un método basado en Redes Generativas Adversarias (GAN) para la generación de datos de casos de prueba federados y que preserven la privacidad.
  • Abordar los desafíos de calidad, síntesis y privacidad de los datos en las pruebas de software distribuidas.

Principales métodos:

  • Un enfoque basado en GAN que utiliza un marco de aprendizaje profundo de gramática de protocolo.
  • Mecanismos codificador-decodificador de casos de prueba y un generador de caracteres de muestra impulsado por GAN.
  • Entrenamiento local del generador y discriminador con agregación segura de parámetros del modelo en un entorno federado.

Principales resultados:

  • El método propuesto genera datos de casos de prueba diversos y de alta calidad preservando la privacidad.
  • Los datos generados muestran una cobertura y efectividad superiores en comparación con los métodos tradicionales.
  • Mejora significativamente la eficiencia y calidad de las pruebas de software.

Conclusiones:

  • El marco ofrece una solución escalable para generar datos de prueba en entornos federados.
  • Aborda eficazmente los requisitos de soberanía de datos en entornos interorganizacionales.
  • Facilita la identificación de vulnerabilidades latentes en la infraestructura crítica.