一篇新的研究论文发表在Aging杂志的封面上(MEDLINE/PubMed 列为“Aging (Albany NY)”，Web of Science 列为“Aging-US”)第16 卷第 5 期，标题为“人类大脑中全基因组转录组分析和年龄预测模型的开发”。

之前的工作已经探索了健康人脑各个区域与衰老相关的转录组变化，然而，缺乏基于特定转录组的表达水平开发年龄预测模型的研究。此外，评估衰老大脑中性别二态性基因活性的研究报告了不同的结果，这表明额外的研究将是有利的。此前一项比较人脑不同区域的研究表明，在健康衰老过程中，前额皮质(PFC)区域有特别大量的显着转录组改变。

在这项新研究中，来自哈佛大学陈曾熙公共卫生学院、马萨诸塞州总医院、哈佛医学院和波士顿施赖纳儿童医院的研究人员Joseph A. Zarrella和Amy Tsurumi旨在分析人类健康衰老过程中 PFC 转录组的变化，以及比较女性和男性样本之间的潜在差异，以及通过各种方法开发实际年龄预测模型。

“我们协调了从基因表达综合库(GEO)存储库获得的神经病理学正常 PFC 转录组数据集，年龄范围从 21 岁到 105 岁，发现与年轻样本相比，老年人和老年人中有大量差异调节的转录本，并且比较了女性和男性特有的表达变化。”

研究小组通过本体论、通路和网络分析评估了与年龄相关的基因。此外，他们应用了各种已建立的(最小绝对收缩和选择算子 (Lasso) 和 Elastic Net (EN))和最近的(eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 和 Light Gradient Boosting Machine (LightGBM))机器学习算法来开发准确的预测模型实际年龄并对其进行验证。在其他大型人群中进一步验证这些模型的研究和阐明所识别的转录本可能与衰老表型相关的潜在机制的分子研究将是有利的。

“我们的结果支持这样的观点：PFC 中的特定基因表达变化与年龄高度相关，一些转录本显示出女性和男性特有的差异，并且机器学习算法是基于转录组信息开发年龄预测模型的有用工具。 ”

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