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【服务介绍】
DNA甲基化是衰老过程中的表观遗传变化之一。随着衰老程度的加深,某些特定的甲基化位点(CpG)表现出与年龄相关的动态变化。通过将随年龄变化的CpG位点经过机器学习,构建预测甲基化年龄的数学模型,被称为表观遗传时钟。该时钟可以量化生物衰老的速度以及长寿和抗衰老干预措施的效果。
翼和生物初步检测了100只小鼠血液基因组DNA的数百个衰老相关甲基化位点,拥有多生物学样本、多衰老相关甲基化位点随小鼠月龄变化的甲基化频率数据库,之后通过机器学习从中挑选出随小鼠月龄显著变化并且相关性较强的甲基化位点,构建甲基化年龄预测器。通过该甲基化年龄预测器,预测了经过生殖压力雌性小鼠的甲基化年龄,验证了该方案的可行性。
【合作方式】
技术服务
【检测对象】
物种 | 样本类型 | CpG位点 |
小鼠 | 血液 | 雌性/4个 雄性/3个 |
【技术方案】
目标区间甲基化重测序(Hi-Methylseq),结合亚硫酸盐转化,靶向扩增子高通量测序技术,可实现多区段、多位点的甲基化精确定量分析。
【服务流程】
【检测结果展示】
Ø 选定甲基化位点随小鼠月龄变化的显著性
Ø 预测生殖压力雌性小鼠甲基化年龄
— | CpG 1 | CpG 2 | CpG 3 | CpG 4 | 甲基化年龄预测模型 | 甲基化年龄 (month) | 加速效应 (month) |
衰老加速组甲基化水平 (实际年龄18月龄) | 44.0 | 59.6 | 72.7 | 30.5 | y=b+α*CpG 1-β*CpG 2 +γ*CpG 3+δ*CpG 4 | 22.2 | 3.96 |
自然衰老组甲基化水平 (实际年龄18月龄) | 37.352 | 58.236 | 69.172 | 22.168 | 18.24 | —— |
注:
甲基化预测模型为多元一次方程式,在检测小鼠样本甲基化年龄时,只要通过将选定甲基化位点的甲基化水平带入该模型即可得出该生物样本的甲基化年龄。
通过该模型预测自然衰老组小鼠(实际年龄18月龄)的甲基化年龄为18.24月龄,经过多次生殖压力的雌性小鼠(实际年龄18月龄)的甲基化年龄为22.2月龄,衰老加速了3.96个月。
参考文献:
[1] Rivero-Segura N A, Bello-Chavolla O Y, Barrera-Vázquez O S, et al. Promising biomarkers of human aging: In search of a multi-omics panel to understand the aging process from a multidimensional perspective[J]. Ageing research reviews, 2020, 64: 101164.
[2] Petkovich D A, Podolskiy D I, Lobanov A V, et al. Using DNA methylation profiling to evaluate biological age and longevity interventions[J]. Cell metabolism, 2017, 25(4): 954-960. e6.
[3] Stubbs T M, Bonder M J, Stark A K, et al. Multi-tissue DNA methylation age predictor in mouse[J]. 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[J]. Epigenetics, 2018, 13(9): 975-987.
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