摘要：针对直方图隐私泄露与分组数难以确定的问题,提出一种基于差分隐私的非等距直方图数据发布算法。首先,提出一种改进的定量化的综合评价指标,将直方图的分组评判标准定量化为特定的计算公式,以确定直方图最优分组数。然后,利用经验分布函数设计隐私预算分配方案,计算得出分组边界,从而构建非等距直方图。最后,根据非等距边界划分的分组,统计组内频数,对频数进行加噪,发布满足差分隐私的非等距直方图。实验结果表明,分组数的最优计算及非等距的实现,保证了直方图发布数据的准确性和隐私性,同时仍能保证直方图的分布特征不受影响,该文所提发布算法的均方误差与同类精确的直方图发布(accurate histogram publication, AHP)算法相比降低了99%。

摘要：针对差分隐私K-means聚类算法中心点选取的盲目性以及隐私预算分配不合理导致聚类效果差的问题,对差分隐私K-means算法进行改进。依据初始中心点选取的两个原则,设计一种新的中心点选取方案。依据原始K-means算法中质心与差分隐私K-means算法中质心的均方差,计算每一次迭代需要的隐私预算的最小值,与二分法结合,建立了一种新的隐私预算分配方案。通过在3个不同特征数据集上的对比实验,改进后的算法F-measure值提升14%,不仅降低了添加噪声对聚类效果的影响,而且保证了聚类效果的可用性。

摘要：程序性死亡受体1(PD-1)/程序性死亡配体1(PD-L1)信号通路主要参与免疫负调控作用,且在许多类型的肿瘤的恶性发展中具有关键作用。PD-L1的高表达可促进肝细胞癌(HCC)的侵袭,提高肿瘤复发的风险。另外,PD-L1常作为免疫检查点的阻断靶点,主要通过单抗将其中和,引发抗肿瘤免疫反应。因此,PD-L1是HCC免疫治疗中极具潜力的靶点之一。本文主要探究纳米级功能化氧化石墨烯(GO-PEI-PEG)携带PD-L1 siRNA对肝癌细胞的恶性生物学行为的影响。研究结果显示,将GO-PEI-PEG/PD-L1 siRNA转染至MHCC97H细胞后,细胞的增殖和迁移均被抑制,细胞周期阻滞在G1期,且细胞凋亡的数目增多。进一步研究发现,GO-PEI-PEG/PD-L1 siRNA对MHCC97H细胞的抑制作用是通过阻碍AKT信号通路激活实现的。这些试验结果表明,GO-PEI-PEG具备优秀的递送性能,携带PD-L1 siRNA可有效干扰PD-L1表达,进而抑制肝癌细胞的恶性生物学行为,这为治疗HCC提供了更安全、有效的递送新策略。