表觀遺傳時鐘檢測方案
Epigenetic clock
甲基化年齡時鐘不僅是一種評估個體衰老速度的工具，更是預測健康風險、為個性化醫(yī)療提供數據支持的生物標志物。
檢測方案
1. 技術平臺選擇與優(yōu)化
全基因組甲基化分析平臺：選擇能夠覆蓋全基因組70% CG位點的平臺（如XRBS），以確保模型訓練的全面性。
數據兼容性：確保所選平臺能夠與現有的芯片數據和測序數據兼容，以便于模型的廣泛應用。
2. 定制化模型開發(fā)
定制化表觀遺傳時鐘：根據特定需求（如疾病研究、健康監(jiān)測等），構建定制化的表觀遺傳時鐘模型。
機器學習算法：利用機器學習算法（如隨機森林、深度學習等）對全基因組甲基化數據進行分析，提高預測準確性。
3. 數據收集與預處理
樣本收集：收集不同年齡、性別、健康狀況的個體樣本，以確保模型的泛化能力。
數據預處理：對收集到的甲基化數據進行質量控制和標準化處理，以減少技術偏差。
4. 模型訓練與驗證
訓練集構建：使用高質量的甲基化數據構建訓練集，以訓練甲基化時鐘模型。
交叉驗證：采用交叉驗證方法評估模型的預測性能，確保模型的穩(wěn)定性和準確性。
5. 成果輸出與應用
預測健康風險：利用甲基化時鐘預測個體的健康風險，為個性化醫(yī)療提供數據支持。
健康應用：將甲基化時鐘應用于疾病研究、衰老機制探索等領域。
現有甲基化芯片年齡時鐘檢測局限
位點受限：在有限的CG位點上進行模型訓練，限制分析廣度。
芯片受限：隨著芯片更新?lián)Q代，模型內位點丟失導致模型失效。
準確性受限：基于有限位點預測可能存在偏差，影響結果準確性。
平臺受限：芯片數據與測序數據不兼容，限制模型應用范圍。
成本受限：模型位點無法單獨進行panel檢測，增加應用成本。
易基因全基因組范圍甲基化年齡預測技術突破
定制模型：構建定制化表觀遺傳時鐘，滿足特定需求。
全面覆蓋：全基因組70% CG位點參與模型訓練，確保分析全面性。
預測準確：訓練模型使甲基化預測年齡更加準確。
應用靈活：模型位點panel測序的應用更加靈活。
研究案例
（1）基于亞硫酸鹽測序的交集時鐘揭示人類胚胎發(fā)生過程中年輕化事件
本研究使用182個人類血液樣本的可用簡化基因組亞硫酸鹽測序（RRBS）數據進行訓練，開發(fā)針對亞硫酸鹽測序數據優(yōu)化的交集時鐘，最大限度利用未丟失的時鐘CpG位點進行年齡預測。
圖：交集時鐘工作流程示意圖。
（2）表觀遺傳時鐘捕獲的小鼠培養(yǎng)和組織衰老
本研究通過RRBS評估小鼠胚胎成纖維細胞（MEFs）的DNA甲基化水平變化，并開發(fā)體外追蹤細胞衰老方法。
圖：在MEF中檢測DNA甲基化CultureAGE值
參考文獻：
1) Kerepesi C, Gladyshev VN. Intersection clock reveals a rejuvenation event during human embryogenesis. Aging Cell. 2023 Oct;22(10):e13922. doi: 10.1111/acel.13922. PubMed PMID: 37786333.
2) Minteer C, et al. Tick tock, tick tock: Mouse culture and tissue aging captured by an epigenetic clock. Aging Cell. 2022 Feb;21(2):e13553. doi: 10.1111/acel.13553. PubMed PMID: 35104377.
