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服務介紹

新葡萄8883官網AMG提供的DNA甲基化分析服務，聚焦于衰老過程中的表觀遺傳變化。隨著年齡的增長，某些特定的甲基化位點（CpG）顯示出與年齡密切相關的動態變化。這些變化可以通過機器學習模型構建，從而形成一種被稱為表觀遺傳時鐘的工具。該時鐘可定量評估生物體的衰老速度，并分析長壽與抗衰老干預措施的效果。

研究案例

在一項初步研究中，新葡萄8883官網AMG對100只小鼠的血液中基因組DNA進行了分析，找到數百個與衰老相關的甲基化位點。通過建立一個多樣本、多衰老相關甲基化位點的甲基化頻率數據庫，我們利用機器學習技術，從中挑選出隨小鼠月齡顯著變化且相關性較強的甲基化位點，以構建一個甲基化年齡預測器。該預測器成功預測了經歷生殖壓力的雌性小鼠的甲基化年齡，驗證了方法的可行性。

合作方式

我們提供技術服務，適用于多種物種樣本類型，包括：

• 小鼠血液樣本
• 雌性小鼠/4只
• 雄性小鼠/3只

技術方案

我們采用的技術方案為甲基化重測序（Hi-Methylseq），結合亞硫酸鹽轉化及靶向擴增子高通量測序，能夠實現多個區域和位點的甲基化精確定量分析。

服務流程

在檢測過程中，選定的甲基化位點會根據小鼠月齡變化的顯著性進行分析。最終結果將包括：

• 預測生殖壓力雌性小鼠的甲基化年齡
• 比較不同組別的甲基化水平變化

檢測結果展示

通過模型，我們能預測小鼠的甲基化年齡：

• 實際年齡18月齡自然衰老組的甲基化年齡預測為18-24月齡
• 經歷多次生殖壓力的雌性小鼠的甲基化年齡為222月齡，顯示衰老加速396個月

這些數據結合指導性的文獻，為未來衰老研究提供了重要的參考。

參考文獻

[1] Rivero-Segura NA, 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.
[2] Petkovich DA, et al. Using DNA methylation profiling to evaluate biological age and longevity interventions. Cell metabolism, 2017.
[3] Stubbs TM, et al. Multi-tissue DNA methylation age predictor in mouse. Genome biology, 2017.
[4] Wang Y, et al. Epigenetic influences on aging: a longitudinal genome-wide methylation study in old Swedish twins. Epigenetics, 2018.