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ImAge quantitates aging and rejuvenation
DOI:10.1038/s43587-024-00685-1.png)
摘要
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对于高效,具有成本效益和个性化的医疗保健,捕获功能,生物老化方面的生物标志物,从而比实际年龄更准确,更可靠地预测疾病风险和寿命是必不可少的。我们开发了一种基于成像的染色质和表观遗传年龄 (ImAge),可以捕获小鼠单核中染色质和表观遗传标记的空间组织的固有年龄相关轨迹。我们表明,这种轨迹很容易在每个单独的数据集中以主要变化的形式出现,而不会对时间年龄进行回归,并且可以使用几个表观遗传标记和DNA标记来计算该图像。我们发现已知影响生物衰老的干预措施会对图像产生相应的影响,包括化疗后图像增加,热量限制后图像减少,肝脏和骨骼肌中短暂的OSKM表达导致部分重编程。此外,时间顺序相同的小鼠的图像读数与其运动活动成反比,这表明图像可能捕获了生物学和功能年龄的要素。总而言之,我们开发了图像,这是一种基于成像的衰老生物标志物,其单细胞分辨率植根于表观遗传标记的空间组织分析。Alvarez-kuglen,Ninomiya,Qin,Rodriguez等人证明了单个细胞核中染色质和表观遗传标记的空间组织遵循年龄相关的轨迹,该轨迹可以通过基于成像的衰老生物标志物 (图像) 捕获。
Keyword:
SUPER-ENHANCERS
EPIGENETIC MECHANISMS
HETEROCHROMATIN LOSS
OBJECT-RECOGNITION
CELL IDENTITY
MICE
AGE
CHROMATIN
MEMORY
BIOMARKER
期刊
IF:
19.4
论文数:
1.3K
被引数:
6.4K
机构
引用论文
Estimating breast tissue-specific DNA methylation age using next-generation sequencing data使用下一代测序数据估计乳腺组织特异性DNA甲基化年龄
CLINICAL EPIGENETICS
IF4.4
Estimation of Physicochemical Properties of Ionic Liquid C6MIGaCl4 Using Surface Tension and Density
Age and life expectancy clocks based on machine learning analysis of mouse frailty基于小鼠衰弱的机器学习分析的年龄和预期寿命时钟
NATURE COMMUNICATIONS
IF15.7


