全基因组关联研究(Genome-wide association study,GWAS)是人类复杂疾病研究的重要组成部分之一,在群体水平检测全基因组范围的遗传变异与可观测性状间的遗传关联。传统的GWAS是以芯片(Array)技术获得高密度的遗传变异,尽管硕果累累,但...全基因组关联研究(Genome-wide association study,GWAS)是人类复杂疾病研究的重要组成部分之一,在群体水平检测全基因组范围的遗传变异与可观测性状间的遗传关联。传统的GWAS是以芯片(Array)技术获得高密度的遗传变异,尽管硕果累累,但也存在不少问题。如:所谓的"缺失的遗传力",即利用关联分析检测达到全基因组水平显著的遗传变异位点只能解释小部分遗传力;在某些性状上不同研究的结果一致性较弱;显著关联的遗传变异位点的功能较难解释等。高通量测序技术,也称第二代测序(Next-generation sequencing,NGS)技术,可以快速、准确地产出高通量的变异位点数据,为解决以上问题提供了可行的方案。基于NGS技术的GWAS方法(NGS-GWAS)可在一定程度上弥补传统GWAS的不足。文章对NGS-GWAS策略和方法进行了系统性调研,提出了目前较为可行的NGS-GWAS的实施策略和方法,并对NGS-GWAS如何应用于个体化医疗(Personalized medicine,PM)进行了展望。展开更多
大规模的用户口令集因可用于评估口令猜测算法的效率、检测现有用户口令保护机制的缺陷等,而广受系统安全研究领域的重视.然而,尽管可以通过一些渠道,譬如网站口令泄露、用户自愿征集或者个别网站出于研究目的的共享等,获取真实的大规...大规模的用户口令集因可用于评估口令猜测算法的效率、检测现有用户口令保护机制的缺陷等,而广受系统安全研究领域的重视.然而,尽管可以通过一些渠道,譬如网站口令泄露、用户自愿征集或者个别网站出于研究目的的共享等,获取真实的大规模用户明文口令对当前研究人员来说仍然非常困难.为应对上述问题,该文提出了一种基于样本的模拟口令集生成算法(Sample Perturbation Based Password Generation,SPPG).该算法利用较容易获得的小规模真实口令样本,通过学习生成概率模型,并产生大规模用户口令集合.为评估这一算法的效能,该文提出了一组模拟口令集质量的检测指标,包括真实口令覆盖率、Zipf分布拟合度等.最后,论文对比了SPPG算法与当前常见的用户口令猜测概率模型,包括概率上下文无关文法和多种马尔科夫模型,在生成用户口令集上的效能差异.结果显示,SPPG算法产生的模拟口令集在各指标下都有更好的表现.平均地,在真实口令覆盖率上,相对上下文无关文法和四阶马尔科夫模型分别提高了9.58%和72.79%,相对三阶和一阶马尔科夫模型分别提高了10.34倍和13.41倍,并且Zipf分布的拟合度保持在0.9及以上的水平.同时,其口令结构分布和特殊模式的使用也更符合真实用户生成口令的情况.展开更多
文摘全基因组关联研究(Genome-wide association study,GWAS)是人类复杂疾病研究的重要组成部分之一,在群体水平检测全基因组范围的遗传变异与可观测性状间的遗传关联。传统的GWAS是以芯片(Array)技术获得高密度的遗传变异,尽管硕果累累,但也存在不少问题。如:所谓的"缺失的遗传力",即利用关联分析检测达到全基因组水平显著的遗传变异位点只能解释小部分遗传力;在某些性状上不同研究的结果一致性较弱;显著关联的遗传变异位点的功能较难解释等。高通量测序技术,也称第二代测序(Next-generation sequencing,NGS)技术,可以快速、准确地产出高通量的变异位点数据,为解决以上问题提供了可行的方案。基于NGS技术的GWAS方法(NGS-GWAS)可在一定程度上弥补传统GWAS的不足。文章对NGS-GWAS策略和方法进行了系统性调研,提出了目前较为可行的NGS-GWAS的实施策略和方法,并对NGS-GWAS如何应用于个体化医疗(Personalized medicine,PM)进行了展望。
文摘大规模的用户口令集因可用于评估口令猜测算法的效率、检测现有用户口令保护机制的缺陷等,而广受系统安全研究领域的重视.然而,尽管可以通过一些渠道,譬如网站口令泄露、用户自愿征集或者个别网站出于研究目的的共享等,获取真实的大规模用户明文口令对当前研究人员来说仍然非常困难.为应对上述问题,该文提出了一种基于样本的模拟口令集生成算法(Sample Perturbation Based Password Generation,SPPG).该算法利用较容易获得的小规模真实口令样本,通过学习生成概率模型,并产生大规模用户口令集合.为评估这一算法的效能,该文提出了一组模拟口令集质量的检测指标,包括真实口令覆盖率、Zipf分布拟合度等.最后,论文对比了SPPG算法与当前常见的用户口令猜测概率模型,包括概率上下文无关文法和多种马尔科夫模型,在生成用户口令集上的效能差异.结果显示,SPPG算法产生的模拟口令集在各指标下都有更好的表现.平均地,在真实口令覆盖率上,相对上下文无关文法和四阶马尔科夫模型分别提高了9.58%和72.79%,相对三阶和一阶马尔科夫模型分别提高了10.34倍和13.41倍,并且Zipf分布的拟合度保持在0.9及以上的水平.同时,其口令结构分布和特殊模式的使用也更符合真实用户生成口令的情况.
