在现代生物医疗研究中，DNA甲基化作为一种重要的表观遗传变化，被广泛用于衰老过程的评估。随着年龄的增长，特定的甲基化位点（CpG）会表现出与年龄相关的动态变化。通过机器学习技术，我们可以利用这些随年龄变化的CpG位点来构建预测甲基化年龄的数学模型，这一过程被称为表观遗传时钟。该时钟的应用可以有效量化生物衰老速度，并评估长寿及抗衰老干预措施的效果。

俄罗斯专享会294的研究团队对100只小鼠的血液基因组DNA进行了初步检测，分析了数百个与衰老相关的甲基化位点，建立了一个多生物学样本的数据库，其中记录了随着小鼠月龄变化的甲基化频率。通过机器学习方法，筛选出随小鼠月龄显著变化且相关性较强的甲基化位点，构建了一个精确的甲基化年龄预测器。通过该预测器，我们成功预测了经历生殖压力的雌性小鼠的甲基化年龄，验证了该方法的有效性。

合作方式

我们提供专业的技术服务，以支持各种生物医学研究需求。

检测对象

本项目所涵盖的样本类型包括：小鼠血液中的雌性样本（4只）和雄性样本（3只），重点关注CpG位点的甲基化情况。

技术方案

我们的目标是通过甲基化重测序技术（Hi-Methylseq），结合亚硫酸盐转化及靶向扩增子高通量测序技术，进行多区段、多位点的甲基化定量分析，以实现高精度的检测。

服务流程

我们的服务流程包括样本收集、数据分析、结果验证和报告生成，确保为客户提供全面的服务体验。

检测结果展示

我们选定了随小鼠月龄变化的显著甲基化位点，并成功预测了生殖压力雌性小鼠的甲基化年龄。以下是预测模型及结果：

甲基化年龄预测模型示例：

• CpG1
• CpG2
• CpG3
• CpG4

实际年龄18月龄的小鼠预测结果：

• 自然衰老组预测的甲基化年龄为：18-24月龄
• 经历多次生殖压力的雌性小鼠预测的甲基化年龄为：22-22月龄，衰老加速了396个月。

综上所述，通过利用最新的甲基化预测模型，俄罗斯专享会294在衰老研究领域取得了显著进展，为生物医学研究提供了新的方向。