Epigenetikus óra

Az epigenetikus óra DNS epigenetikai jegyek halmaza , amely meghatározza egy szövet, sejt vagy szerv biológiai korát . Az epigenetikus óra legismertebb példája Steve Horváth órája, amely az emberi genom 353 epigenetikai markerét veszi figyelembe [1] [2] [3] . Az epigenetikus óra más változatait is kidolgozták: K. Weidner órája, amely három CpG-dinukleotid metilációján alapul [4] , I. Florat órája [5] , G. Hannum komplex órája [6] és K. Giuliani órája, amelynek indikátorát a dentinből származó DNS-minták három génjének metilációjából számítják [7] .

Felfedezési előzmények

Az életkor jelentős befolyása a DNS-metiláció szintjére az 1960-as évek óta ismert [8] . Számos munka ír le olyan CpG-dinukleotid-készleteket, amelyek metilációja korrelál az életkorral [9] [10] [11] . Számos munka foglalkozik a biológiai életkor meghatározásával nyálban [12] vagy vérben [6] végzett DNS-metiláció segítségével .

Az epigenetikus óra létrehozásának háttere

Az életkor a szervezet egyik alapvető jellemzője, ezért az öregedés biomarkerei számos alkalmazást találnak a biológiai kutatásokban. Az öregedés biológiai órája a következő területeken használható:

Általánosságban elmondható, hogy a biológiai óra hasznos lehet az öregedés okainak feltárásában és leküzdésében.

Kapcsolat a biológiai öregedés okaival

Nem teljesen világos, hogy mit mér pontosan az epigenetikus óra. Horváth professzor hipotézise az volt, hogy a számítási eredményekből kapott életkor a test epigenetikai módosulását bevezető rendszerek összhatását tükrözi. A DNS metilációjában a legtöbb korral összefüggő változás szövetspecifikus, kivéve az ELOVL2 gén promóterének metilációját, amely a többszörösen telítetlen zsírsavak (PUFA) szintézisének (elongációjának) fő szabályozójaként működik, amely szükséges a szervezet hatékony működéséhez. endoplazmatikus retikulum és mitokondriumok [13] [14] . Ezért az epigenetikus óra minden szövetre univerzális egyszerűsített változatát fejlesztették ki, amely az ELOVL2 génben csak egy CpG metilációs foka alapján történt életkor meghatározásán alapul [15] [16] .

A DNS-metilációból számított életkor előrejelzi az időskori halálozást [17] [18] , ami összefüggésre utal a metiláció és az emberi öregedés oka között [17] . Nem valószínű azonban, hogy a 353-as módszerben használt CpG-párok közvetlenül szerepet játszanak az öregedési folyamatban [1] . Valószínűbb, hogy az epigenetikus óra érzékeli az epigenom szisztémás hatását. Lényeges, hogy az epigenetikus óra kimutatta, hogy " az öregedés evolúciósan konzervált, és minden emlősfajban összefügg a fejlődési folyamatokkal". [19] [20]

Az epigenetikus óra lényegének megértéséhez indokolt lenne a transzkriptom alapján összehasonlítani és megtalálni azokat a mögöttes folyamatokat, amelyek az epigenetikus óra leolvasása és az öregedő óra közötti kapcsolatot közvetítik [21] [22] [23] [ 24] [25] , valamint proteomadatok alapján. [26] [27] [28] [29] A proteomikus óra szerzői szerint proteomikus kormodelljük pontosabban jelezte előre a mortalitást, mint a kronológiai életkor és a törékenységi index . [30] [29] A proteomikus óra módszer a SomaScan technológián alapul, amely a célfehérjékhez kötött aptamerek fluoreszcenciáját méri . Ezekkel az aptamerekkel, amelyeket egy sokoldalú kémiai technológiával hoztak létre, amely fehérjeszerű funkciós csoportokkal látja el a nukleotidokat a biomarker fehérjék felfedezéséhez, több ezer fehérje mérhető egyidejűleg (és nagyon olcsón) kis mintatérfogatban (15 µl szérum vagy plazma). [31] A legfontosabb, hogy az öregedés során legerősebben megváltozott fehérjékre vonatkozó adatok elemzésével lehetőség nyílik a célzott öregedésgátló gyógyszerek hatékonyságának megtalálására és értékelésére. [29]

Azt találták, hogy a legtöbb korral összefüggő CpG együtt él a fejlődési génekkel, és az öregedés a fejlődési gének fokozott expressziójával járhat együtt . [32] [29] Ennek megfelelően ezek a CpG-k a bivalens kromatin doménekben és az elnyomott polikombák célpontjaiban találhatók , amelyek olyan elemek, amelyek szabályozzák a fejlődési gének expresszióját . Míg a CpG-k fokozott metilációja az enhanszereknél valószínűleg elnyomja a génexpressziót, a CpG-k metilációja a bivalens kromatin doménekben viszont stimulálhatja a megfelelő downstream lókuszok expresszióját , amelyek gyakran fejlődési gének. [32] [19]

Horváth epigenetikus órája

A Horvath epigenetikus órát Steve Horvath, az UCLA humángenetikai és biostatisztika professzora fejlesztette ki. Ebben a témában először 2013. október 21-én jelent meg cikk a Genome Biology folyóiratban [1] . Horváth több mint 4 éve gyűjt nyílt adatokat az emberi DNS-metilációról, és megfelelő statisztikai módszereket azonosított. Ennek a felfedezésnek a történetével a Nature folyóirat foglalkozott [33] . Az órát az Illumina platform által generált 82 DNS-metilációs adatkészletből származó 8000 minta felhasználásával fejlesztették ki . A Horváth-féle epigenetikus óra fő innovatív tulajdonsága a széleskörű alkalmazhatóság. Lehetővé teszik az életkor előrejelzését a szövettől függetlenül anélkül, hogy további korrekciókat kellene bevezetni [1] . Ez a funkció lehetővé teszi ugyanazon szervezeten belüli különböző szövetek biológiai életkorának összehasonlítását ugyanazon öregedési óra segítségével.

Az "óra" kifejezés ebben az esetben az életkor 353 epigenetikus DNS-markeren alapuló módszere. A beállított index a következő jellemzőkkel rendelkezik: egyrészt nullához közeli az embrionális és indukált őssejtekben , másrészt korrelál a sejtpasszázs számával, harmadrészt a módszer alkalmazható csimpánzszövetekre (amelyek analógjai az emberi szövetekkel). egyes tanulmányokban).

A szervezet növekedése (és az ezzel járó sejtosztódás) az epigenetikus óra nagymértékű „futásához” vezet, amely az ember 20 éves korát követően állandó értékre (lineáris függőség) csökken [1] . Az öregedés számos fiziológiai és mentális mutatója korrelál az epigenetikus órával [34] .

A kormeghatározás átlagos hibája 3,6 év a szövetek és sejttípusok széles körében [1] . A módszer jól működik mind heterogén szövetekben, mind egyedi sejtvonalakban. A Horváth-módszerrel előrejelzett életkor Pearson-féle korrelációs együtthatója r=0,96 a kronológiai életkorral [1] , ami nagyon közel van a maximális értékhez - egy.

Van egy online számológép , amelyben letöltheti a genom metilációs adatait, és a Howarth-módszerrel becslést kaphat az epigenetikai életkorról.

Hannum epigenetikus órája

Ugyanabban az évben, mint a Horváth-féle epigenetikus óráról szóló cikk, egy másik hasonló tanulmány is megjelent [6] . A szerzők, köztük Gregory Hannum, felépítettek egy modellt az öregedés számszerűsítésére, több mint 450 000 CpG-dinukleotid mérésével 19 és 101 év közötti emberek vérsejtjéből. A sok CpG közül 71 pozíciót azonosítottak statisztikai módszerekkel, ezek alapján készült el a végső korszámítási modell. A szerzők szerint az epigenetikus öregedés ütemét befolyásolja az emberi nem és a genom variációja.

Az eredeti mű szerint a modell nem csak a vérsejtekre, hanem más szövetekre is működik. Egyes későbbi munkák azonban kiemelik, hogy Hannum órája a vérre jellemző, míg Horváth órája sokféle mintára alkalmazható [35] . Vannak olyan munkák is, amelyek Horváth és Hannum epigenetikus óráit egyenértékűként említik [36] [37] . Egy százévesek kis csoportján végzett tanulmányban Hannum órája pontosabb becsléseket adott az életkorról a leukocita DNS metilációs adataiból, mint Horvat órája [35] .

Epigenetikus óra, amely kevés CpG-helyen alapul

Bár a több száz CpG-helyet használó órák pontosabban tükrözhetik a biológiai életkort, gyakorlati használatukat nehezíti a költségük. Ezért az epigenetikus óra több változatát is kifejlesztették, amelyek kis számú CpG-helyen alapulnak, ugyanolyan vagy akár megnövelt pontossággal [38] [39] . A CpG helyek számának csökkentése lehetővé teszi a különböző laboratóriumok által kapott eredmények szabványosítását és összehasonlíthatóságát is [40] [41] , valamint gépi tanulási módszerek alkalmazását új, pontosabb órák létrehozásához [42] [43] . Az ilyen órákban leggyakrabban használt gének a következők: ELOVL2 (hely cg16867657) [44] [45] [46] , valamint EDARADD [47] [41] , C1orf132 [48] , TRIM59, FHL2 és KLF14 [49] [38]

A biológiai óra egyéb verziói

Létezik egy biológiai óra, amely a) telomerhosszúságon b) p16INK4a expressziós szintjén [50] c) mikroszatelliták mutációin alapul [51] . Az (a) esetben a korreláció nőknél r=-0,51, férfiaknál r=-0,55 [52] . Korreláció a p16INK4a expressziója között T-sejtekben r=0,56 [53] . Ígéretes biológiai óra a szemfenéki fényképekről készült „eyeAge” retina öregedési óra, amelyet egy mélytanuló számítógépes modellel fejlesztettek ki, amely képes előrejelezni az emberi öregedést egy évnél rövidebb időskálán, 71%-os pontossággal [54] [55] .

Számos tanulmány született (Wang és mtsai [56] , Petkovic és mtsai [57] ), amelyek azt vizsgálták, hogy az egerek metilációs mintázatában az életkor előrehaladtával az emberéhez hasonló változások vannak-e. A kutatók azt találták, hogy az egerek epigenetikai életkora mesterségesen megnövelt élettartammal (kalóriakontroll vagy rapamicin bevitel révén) lényegesen alacsonyabb volt, mint az azonos korú kontrollcsoportoké.

Az egerek életkorának előrejelzésére tervezett epigenetikus óra 329 egyedi CpG-dinukleotidon alapul, és átlagos abszolút hibája 4 hét (az élettartam 5%-a). Az emberi órák egerekben való használatára tett kísérletek azt mutatták, hogy az emberi órák nem teljesen konzervatívak egereknél. Az egér és az emberi órák közötti különbségek arra utalnak, hogy az epigenetikus órákat külön kell kalibrálni a különböző fajokhoz.

Ígéretes iránynak tűnik a vadon élő állatok és háziállatok korának meghatározására alkalmas epigenetikus óra kifejlesztése [58] .

Lásd még

Linkek

  1. ↑ 1 2 3 4 5 6 7 Steve Horváth. Az emberi szövetek és sejttípusok DNS-metilációs kora  (angol)  // BioMed Central. — 2013-12-10. — Vol. 14 . - 3156. o . — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/gb-2013-14-10-r115 .
  2. ↑ Steve Horváth. Erratum to: Az emberi szövetek és sejttípusok DNS-metilációs kora  (angol)  // BioMed Central. — 2015-05-13. — Vol. 16 . — 96. o . — ISSN 1465-6906 . - doi : 10.1186/s13059-015-0649-6 .
  3. ↑ A tudós belső órát fedez fel, amely képes mérni a legtöbb emberi szövet korát; A nők mellszövete gyorsabban öregszik, mint a  test többi része , ScienceDaily . Letöltve: 2017. november 30.
  4. ↑ Carola Ingrid Weidner, Qiong Lin, Carmen Maike Koch, Lewin Eisele, Fabian Beier. A vér öregedése nyomon követhető a DNS metilációs változásaival mindössze három CpG helyen  //  BioMed Central. — 2014-02-03. — Vol. 15 . — P.R24 . — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/gb-2014-15-2-r24 .
  5. ↑ Ines Florath, Katja Butterbach, Heiko Müller, Melanie Bewerunge-Hudler, Hermann Brenner. Keresztmetszeti és longitudinális változások a DNS-metilációban az életkorral: egy epigenomszintű elemzés, amely több mint 60 új, életkorral összefüggő CpG helyet tár fel  // Human Molecular Genetics. — Oxford University Press , 2014-03-01. - T. 23 , sz. 5 . - S. 1186-1201 . — ISSN 0964-6906 . doi : 10.1093 / hmg/ddt531 .
  6. ↑ 1 2 3 Gregory Hannum, Justin Guinney, Ling Zhao, Li Zhang, Guy Hughes. Az egész genomra kiterjedő metilációs profilok kvantitatív képet adnak az emberi öregedési rátákról  // Molecular Cell. - T. 49 , sz. 2 . - S. 359-367 . - doi : 10.1016/j.molcel.2012.10.016 .
  7. ↑ Cristina Giuliani, Elisabetta Cilli, Maria Giulia Bacalini, Chiara Pirazzini, Marco Sazzini. A kronológiai életkor következtetése az emberi fogak DNS-metilációs mintáiból  (angol)  // American Journal of Physical Anthropology. — 2016-04-01. — Vol. 159 , iss. 4 . - P. 585-595 . — ISSN 1096-8644 . - doi : 10.1002/ajpa.22921 .
  8. ↑ GD Berdyshev, GK Korotaev, GV Boiarskikh, BF Vaniushin. [A púpos szomatikus szövetekből származó DNS és RNS nukleotid-összetétele és változásai az ívás során ] // Biokhimiia (Moszkva, Oroszország). - 1967. szeptember - T. 32 , 1. sz. 5 . - S. 988-993 . — ISSN 0320-9725 .
  9. ↑ Steve Horvath, Yafeng Zhang, Peter Langfelder, René S. Kahn, Marco PM Boks. Öregedési hatások a DNS-metilációs modulokra az emberi agyban és a vérszövetben  //  BioMed Central. — 2012-10-03. — Vol. 13 . — P.R97 . — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/gb-2012-13-10-r97 .
  10. ↑ Vardhman K. Rakyan, Thomas A. Down, Siarhei Maslau, Toby Andrew, Tsun-Po Yang. Az emberi öregedéssel összefüggő DNS-hipermetiláció elsősorban a bivalens kromatin doméneknél fordul elő  //  Genome Research. — 2010-04-01. — Vol. 20 , iss. 4 . - P. 434-439 . — ISSN 1549-5469 1088-9051, 1549-5469 . - doi : 10.1101/gr.103101.109 .
  11. ↑ Andrew E. Teschendorff, Usha Menon, Aleksandra Gentry-Maharaj, Susan J. Ramus, Daniel J. Weisenberger. Az őssejtekben elnyomott gének életkorfüggő DNS-metilációja a rák jellemzője  //  Genome Research. — 2010-04-01. — Vol. 20 , iss. 4 . - P. 440-446 . — ISSN 1549-5469 1088-9051, 1549-5469 . - doi : 10.1101/gr.103606.109 .
  12. ↑ Sven Bocklandt, Wen Lin, Mary E. Sehl, Francisco J. Sánchez, Janet S. Sinsheimer. Epigenetic Predictor of Age  (angol)  // PLOS One . - Nyilvános Tudományos Könyvtár , 2011-06-22. — Vol. 6 , iss. 6 . — P. e14821 . — ISSN 1932-6203 . - doi : 10.1371/journal.pone.0014821 .
  13. ↑ Slieker, RC, Relton, CL, Gaunt, TR, Slagboom, PE és Heijmans, BT (2018). Az életkorral összefüggő DNS-metilációs változások szövetspecifikusak, az ELOVL2 promoter-metiláció kivételként. Epigenetics & chromatin, 11(1), 1-11. PMID 29848354 PMC 5975493 doi : 10.1186/s13072-018-0191-3
  14. ↑ Li, X., Wang, J., Wang, L., Gao, Y., Feng, G., Li, G., ... & Zhang, K. (2022). Az életkortól függő DNS-metiláció által kiváltott lipidanyagcsere-diszfunkció felgyorsítja az öregedést. Jelátvitel és célzott terápia, 7(1), 1-12. PMID 35610223 PMC 9130224 doi : 10.1038/s41392-022-00964-6
  15. ↑ Garagnani, P., Bacalini, MG, Pirazzini, C., Gori, D., Giuliani, C., Mari, D., ... & Franceschi, C. (2012). Az ELOVL2 gén metilezése, mint az életkor új epigenetikai markere. Aging cell, 11(6), 1132-1134. PMID 23061750 doi : 10.1111/acel.12005
  16. ↑ Manco, L. és Dias, H.C. (2022). Az ELOVL2 gén DNS-metilációs analízise csepp digitális PCR-rel életkorbecslés céljából. Forensic Science International, 333, 111206. PMID 35131731 doi : 10.1016/j.forscint.2022.111206
  17. ↑ 1 2 Brian H. Chen, Riccardo E. Marioni, Elena Colicino, Marjolein J. Peters, Cavin K. Ward-Caviness. A biológiai életkor DNS-metiláción alapuló mérőszámai: a halálig eltelt időt előrejelző metaanalízis  // Öregedés. - T. 8 , sz. 9 . - S. 1844-1865 . - doi : 10.18632/aging.101020 .
  18. ↑ Riccardo E. Marioni, Sonia Shah, Allan F. McRae, Brian H. Chen, Elena Colicino. A vér DNS-metilációs kora előrejelzi a halálozás minden okát a későbbi életkorban  //  BioMed Central. — 2015-01-30. — Vol. 16 . — 25. o . — ISSN 1465-6906 . - doi : 10.1186/s13059-015-0584-6 .
  19. ↑ 1 2 Ake T. Lu, Zhe Fei, Amin Haghani, Todd R. Robeck és társai és Steve Horvath (2021). Univerzális DNS-metilációs kor az emlősök szöveteiben . biorxiv.org doi : 10.1101/2021.01.18.426733
  20. ↑ Arneson, A., Haghani, A., Thompson, MJ, Pellegrini, M., Kwon, SB, Vu, HT, ... & Horváth, S. (2021). Emlősök metilációs tömbje a konzervált szekvenciák metilációs szintjének profilálására . bioRxiv, 2021-01. doi : 10.1101/2021.01.07.425637
  21. ↑ Meyer, D. és Schumacher, B. (2020). Egy átíráson alapuló öregedési óra, amely az elméleti pontossági határ közelében van . bioRxiv. doi : 10.1101/2020.05.29.123430
  22. ↑ Fleischer, JG, Schulte, R., Tsai, HH, Tyagi, S., Ibarra, A., Shokhirev, MN, ... & Navlakha, S. (2018). Az életkor előrejelzése a humán dermális fibroblasztok transzkriptumából. Genome Biology, 19(1), 221. doi : 10.1186/s13059-018-1599-6 PMC 6300908 PMID 30567591
  23. ↑ Shohirev, MN és Johnson, AA (2021). Az emberi öregedés transzkriptumának modellezése szövetek, egészségi állapot és nem között. Aging cell , 20(1), e13280. PMC 7811842 doi : 10.1111/acel.13280
  24. ↑ Wang, F., Yang, J., Lin, H., Li, Q., Ye, Z., Lu, Q., ... & Tian, ​​​​G. (2020). Több szövetből származó génexpressziós profilok felhasználásával javított az emberi életkor előrejelzése. Frontiers in Genetics, 11. PMC 7546819 doi : 10.3389/fgene.2020.01025
  25. ↑ LaRocca, T.J., Cavalier, A.N. és Wahl, D. (2020). Ismétlődő elemek, mint az öregedés transzkriptomikus markere: bizonyítékok több adatkészletben és modellben. Aging Cell, 19(7), e13167. PMID 32500641 PMC 7412685 doi : 10.1111/acel.13167
  26. ↑ Lehallier, B., Shohirev, MN, Wyss-Coray, T. és Johnson, AA (2020). Az emberi plazmafehérjék adatbányászata nagymértékben prediktív öregedési órákat generál, amelyek az öregedés különböző aspektusait tükrözik. Öregedő sejt, 19(11), e13256. PMID 33031577 PMC 7681068 doi : 10.1111/acel.13256
  27. ↑ Johnson, A. A., Shokhirev, MN, Wyss-Coray, T. és Lehallier, B. (2020). Az emberi proteomikai öregedési tanulmányok szisztematikus áttekintése és elemzése egy új proteomikus öregedési órát tár fel, és azonosítja azokat a kulcsfontosságú folyamatokat, amelyek az életkorral változnak. Öregedéskutatási áttekintések, 101070. PMID 32311500 doi : 10.1016/j.arr.2020.101070
  28. ↑ Moaddel, R., Ubaida-Mohien, C., Tanaka, T., Lyashkov, A., Basisty, N., Schilling, B., ... & Ferrucci, L. (2021). Proteomika az öregedéskutatásban: Útiterv a klinikai, transzlációs kutatáshoz. Öregedő sejt, e13325. PMID 33730416 doi : 10.1111/acel.13325
  29. ↑ 1 2 3 4 Johnson, A. A., Shokhirev, MN és Lehallier, B. (2021). Az ultra-prediktív öregedési óra fehérjebevitele életképes öregedésgátló gyógyszercélpontokat jelent. Aging Research Reviews, 70, 101404. PMID 34242807 doi : 10.1016/j.arr.2021.101404
  30. ↑ Sathyan, S., Ayers, E., Gao, T., Weiss, E.F., Milman, S., Verghese, J. és Barzilai, N. (2020). Az életkor, az egészségi állapot és az összes okból bekövetkező halálozás plazmaproteomikus profilja idősebb felnőtteknél. Öregedő sejt, 19(11), e13250. PMID 33089916 PMC 7681045 doi : 10.1111/acel.13250
  31. ↑ Gold, L., Ayers, D., Bertino, J., Bock, C., Bock, A., Brody, E., ,,, & Zichi, D. (2010). Aptamer alapú multiplex proteomikai technológia a biomarkerek felfedezéséhez. PLOS One. 2010; 5(12): e15004 PMID 21165148 PMC 3000457 doi : 10.1371/journal.pone.0015004
  32. ↑ 1 2 Horvath, S., Haghani, A., Peng, S., Hales, EN, Zoller, JA, Raj, K., ... & Finno, CJ (2021). DNS-metilációs öregedés és transzkriptomikai vizsgálatok lovakban . bioRxiv. doi : 10.1101/2021.03.11.435032
  33. ↑ W. Wayt Gibbs. Biomarkerek és öregedés: Az órafigyelő   // Természet . — 2014-04-10. — Vol. 508 , iss. 7495 . - 168-170 . o . - doi : 10.1038/508168a .
  34. ↑ Riccardo E. Marioni, Sonia Shah, Allan F. McRae, Stuart J. Ritchie, Graciela Muniz-Terrera. Az epigenetikus óra korrelál a fizikai és kognitív alkalmassággal a Lothian Birth Cohort 1936-ban  // International Journal of Epidemiology. — 2015-08-01. - T. 44 , sz. 4 . - S. 1388-1396 . — ISSN 0300-5771 . - doi : 10.1093/ije/dyu277 .
  35. ↑ 1 2 Nicola J Armstrong, Karen A Mather, Anbupalam Thalamuthu, Margaret J Wright, Julian N Trollor. Öregedés, kivételes élettartam és a Hannum és a Horváth epigenetikus órák összehasonlítása  // Epigenomika. — 2017-05-01. - T. 9 , sz. 5 . - S. 689-700 . — ISSN 1750-1911 . - doi : 10.2217/epi-2016-0179 .
  36. ↑ Meaghan J. Jones, Sarah J. Goodman, Michael S. Kobor. A DNS-metiláció és az emberi egészséges öregedés  // Aging Cell  . — 2015-12-01. — Vol. 14 , iss. 6 . - P. 924-932 . — ISSN 1474-9726 . - doi : 10.1111/acel.12349 .
  37. ↑ Michele Zampieri, Fabio Ciccarone, Roberta Calabrese, Claudio Franceschi, Alexander Bürkle. A DNS-metiláció újrakonfigurálása az öregedésben  //  Mechanisms of Aging and Development. — Vol. 151 . - 60-70 . - doi : 10.1016/j.mad.2015.02.002 .
  38. ↑ 1 2 Li, A., Mueller, A., English, B., Arena, A., Vera, D., Kane, A.E. és Sinclair, D.A. (2022). Új jellemző kiválasztási módszerek pontos epigenetikus órák készítéséhez. PLoS számítási biológia, 18(8), e1009938. PMID 35984867 PMC 9432708 doi : 10.1371/journal.pcbi.1009938
  39. ↑ Johnson, AA, Torosin, NS, Shokhirev, MN és Cuellar, TL (2022). Gyakori bukkális CpG-k csoportja, amelyek előrejelzik az epigenetikus életkort, és az élettartamot szabályozó génekhez kapcsolódnak . iScience, 105304. doi : 10.1016/j.isci.2022.105304.
  40. ↑ Weidner, CI, Lin, Q., Koch, CM, Eisele, L., Beier, F., Ziegler, P., ... & Wagner, W. (2014). A vér öregedése nyomon követhető a DNS-metiláció változásaival mindössze három CpG-helyen. Genombiológia, 15(2), 1-12. PMID 24490752 PMC 4053864 doi : 10.1186/gb-2014-15-2-r24
  41. ↑ 1 2 Daunay, A., Hardy, LM, Bouyacoub, Y., Sahbatou, M., Touvier, M., Blanché, H., ... & How-Kit, A. (2022). A százévesek következetesen fiatalabb epigenetikai életkort mutatnak be, mint kronológiai életkoruk négy epigenetikai órával, amelyek kevés számú CpG-helyen alapulnak. Aging, 14(19), 7718-7733. PMID 36202132 doi : 10.18632/aging.204316
  42. ↑ Zaguia, A., Pandey, D., Painuly, S., Pal, SK, Garg, VK és Goel, N. (2022). DNS-metilációs biomarkereken alapuló emberi életkor előrejelzés gépi tanulás segítségével. Számítási intelligencia és idegtudomány, 2022. PMID 35111213 PMC 8803417 doi : 10.1155/2022/8393498
  43. ↑ Fan, H., Xie, Q., Zhang, Z., Wang, J., Chen, X. és Qiu, P. (2021). Kronológiai kor előrejelzés: DNS-metiláción alapuló gépi tanulási modellek fejlődési értékelése. A biomérnöki és biotechnológiai határok, 9. PMID 35141217 PMC 8819006 doi : 10.3389/fbioe.2021.819991
  44. ↑ Slieker, RC, Relton, CL, Gaunt, TR, Slagboom, PE és Heijmans, BT (2018). Az életkorral összefüggő DNS-metilációs változások szövetspecifikusak, az ELOVL2 promoter-metiláció kivételként. Epigenetics & chromatin, 11(1), 1-11. PMID 29848354 PMC 5975493 doi : 10.1186/s13072-018-0191-3
  45. ↑ Garagnani, P., Bacalini, MG, Pirazzini, C., Gori, D., Giuliani, C., Mari, D., ... & Franceschi, C. (2012). Az ELOVL 2 gén metilezése, mint az életkor új epigenetikai markere. Aging cell, 11(6), 1132-1134. PMID 23061750 doi : 10.1111/acel.12005
  46. ↑ Manco, L. és Dias, H.C. (2022). Az ELOVL2 gén DNS-metilációs analízise csepp digitális PCR-rel életkorbecslés céljából. Forensic Science International, 333, 111206. PMID 35131731 doi : 10.1016/j.forscint.2022.111206
  47. ↑ Ni, XL, Yuan, HP, Jiao, J., Wang, ZP, Su, HB, Lyu, Y., ... & Yang, Z. (2022). Epigenetikus óramodell az egészséges öregedés emberi biológiai életkorának felmérésére. Zhonghua yi xue za zhi, 102(2), 119-124. PMID 35012300 doi : 10.3760/cma.j.cn112137-20210817-01862
  48. ↑ Spólnicka, M., Pośpiech, E., Pepłońska, B., Zbieć-Piekarska, R., Makowska, Ż., Pięta, A., ... & Branicki, W. (2018). Az ELOVL2 és C1orf132 DNS-metilációja helyesen jósolta meg három betegségcsoportból származó egyének kronológiai életkorát. International Journal of Law Medicine, 132(1), 1-11. PMID 28725932 PMC 5748441 doi : 10.1007/s00414-017-1636-0
  49. ↑ Jung, SE, Lim, SM, Hong, SR, Lee, EH, Shin, KJ és Lee, HY (2019). Az ELOVL2, FHL2, KLF14, C1orf132/MIR29B2C és TRIM59 gének DNS-metilációja az életkor előrejelzéséhez vér-, nyál- és bukkális tamponmintákból. Forensic Science International: Genetics, 38, 1-8. PMID 30300865 doi : 10.1016/j.fsigen.2018.09.010
  50. ↑ Manuel Collado, Maria A. Blasco, Manuel Serrano. Cellular Senescence in Cancer and Aging  (angol)  // Sejt . — Cell Nyomja meg a gombot . — Vol. 130 , iss. 2 . - P. 223-233 . - doi : 10.1016/j.cell.2007.07.003 .
  51. ↑ Peter Forster, Carsten Hohoff, Bettina Dunkelmann, Marianne Schürenkamp, ​​Heidi Pfeiffer. Emelkedett csíravonal mutációs ráta tizenéves apáknál   // Proc . R. Soc. B. - 2015-03-22. — Vol. 282 , iss. 1803 . — P. 20142898 . — ISSN 1471-2954 0962-8452, 1471-2954 . - doi : 10.1098/rspb.2014.2898 .
  52. ↑ Katarina Nordfjäll, Ulrika Svenson, Karl-Fredrik Norrback, Rolf Adolfsson, Göran Roos. A nagyszabású szülő-gyermek összehasonlítás megerősíti, hogy az apa erősen befolyásolja a telomerek hosszát  //  European Journal of Human Genetics. - 2010/03. - T. 18 , sz. 3 . - S. 385-389 . — ISSN 1476-5438 . - doi : 10.1038/ejhg.2009.178 .
  53. ↑ Wang, Ye, Zang, Xinjie, Wang, Yao, Chen, Peng. A p16INK4a magas expressziója és a Bmi1 alacsony expressziója összefüggésbe hozható az endothel sejtes öregedéssel a humán szaruhártyában . www.molvis.org (2012. április 3.). Letöltve: 2017. december 1.
  54. ↑ Ahadi S, Wilson KA., Babenko B et al. (2022). A longitudinális szemfenéki képalkotás és annak genomszintű asszociációs elemzése bizonyítékot szolgáltat az emberi retina öregedési órájára . bioRxiv. doi : 10.1101/2022.07.25.501485
  55. ↑ Le Goallec, A., Diai, S., Collin, S., Vincent, T. és Patel, CJ (2021). A felgyorsult szemöregedéshez kapcsolódó genetikai és nem genetikai tényezők azonosítása mély tanulás segítségével az életkor előrejelzésére szemfenéki és optikai koherencia tomográfiás képek alapján . medRxiv.
  56. ↑ Tina Wang, Brian Tsui, Jason F. Kreisberg, Neil A. Robertson, Andrew M. Gross. Az egerek májában az epigenetikai öregedést lelassítja a törpeség, a kalóriakorlátozás és a rapamicin-kezelés  //  BioMed Central. — 2017-03-28. — Vol. 18 . — 57. o . — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/s13059-017-1186-2 .
  57. ↑ Daniel A. Petkovich, Dmitrij I. Podolskiy, Aleksei V. Lobanov, Sang-Goo Lee, Richard A. Miller. A DNS-metilációs profilozás használata a biológiai életkor és az élettartam közötti beavatkozások értékelésére  // Sejtanyagcsere. - T. 25 , sz. 4 . - P. 954-960.e6 . - doi : 10.1016/j.cmet.2017.03.016 .
  58. ↑ Ricardo De Paoli-Iseppi, Bruce E. Deagle, Clive R. McMahon, Mark A. Hindell, Joanne L. Dickinson. Az állatok életkorának mérése DNS-metilációval: az emberektől a vadon élő állatokig  //  Határok a genetikában. - 2017. - Kt. 8 . - ISSN 1664-8021 . - doi : 10.3389/fgene.2017.00106 .

Irodalom

  Ugrás a Wikidata elemre  Szótárak és enciklopédiák