【服务介绍】DNA甲基化是衰老过程中的一种重要表观遗传改变。随着衰老的加剧，特定CpG位点的甲基化状态展现出与年龄明显相关的动态变化。基于这些年龄相关的甲基化位点，利用机器学习构建出预测生物体甲基化年龄的模型，被称为表观遗传时钟。此模型不仅可以量化生物衰老的速度，还能评估长寿和抗衰老干预措施的效果。

在研究中，俄罗斯专享会294的团队初步分析了100只小鼠血液基因组DNA中数百个与衰老相关的甲基化位点，并建立了一个包含多生物样本和不同衰老相关甲基化位点随小鼠月龄变化的数据库。通过机器学习，筛选出与小鼠月龄显著相关的甲基化位点，并构建了甲基化年龄预测器。使用该预测器，我们成功预测了经历生殖压力的雌性小鼠的甲基化年龄，验证了预测方案的有效性。

【合作方式】技术服务

【检测对象】物种样本类型：小鼠血液（雌性/4只，雄性/3只）

【技术方案】采用甲基化重测序（Hi-Methylseq）作为目标区间，结合亚硫酸盐转化及靶向扩增子高通量测序技术，实现多区段、多位点的精准甲基化定量分析。

【服务流程】

【检测结果展示】

Ø 确定随小鼠月龄变化的显著甲基化位点

Ø 预测经历生殖压力的雌性小鼠甲基化年龄——

甲基化年龄预测模型的示例：
- CpG1
- CpG2
- CpG3
- CpG4

根据预测，衰老加速组小鼠（实际年龄18月龄）的甲基化水平为440596727305，而自然衰老组小鼠的甲基化水平为373525823669。由此可以得出，经过多次生殖压力的雌性小鼠的甲基化年龄为222月龄，相比之下，衰老加速了396个月。

以上研究结果展示出俄罗斯专享会294在生物衰老研究领域的前沿技术实力，为深入了解衰老机制和开发抗衰老方案奠定了重要基础。

【参考文献】
[1] Rivero-Segura NA, Bello-Chavolla OY, Barrera-Vázquez OS, et al. Promising biomarkers of human aging: In search of a multi-omics panel to understand the aging process from a multidimensional perspective. Ageing Research Reviews, 2020, 64:101164
[2] Petkovich DA, Podolskiy DI, Lobanov AV, et al. Using DNA methylation profiling to evaluate biological age and longevity interventions. Cell Metabolism, 2017, 25(4):954-960 e6
[3] Stubbs TM, Bonder MJ, Stark AK, et al. Multi-tissue DNA methylation age predictor in mouse. Genome Biology, 2017, 18:1-14
[4] Wang Y, Karlsson R, Lampa E, et al. Epigenetic influences on aging: A longitudinal genome-wide methylation study in old Swedish twins. Epigenetics, 2018, 13(9):975-987