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一篇题为“使用蛋白质组学和小RNA数据进行人类血浆年龄预测：比较分析”的新研究论文已发表在《Aging》杂志上。
基于综合分子数据构建的衰老时钟已成为医学、法医学和生态研究领域有前景的工具。然而，很少有研究比较不同分子数据类型预测同一队列中年龄的适用性，以及将它们结合起来是否会改善预测。在这项新研究中，加文新南威尔士大学卡罗林斯卡学院的研究人员 Jérôme Salignon、Omid R. Faridani、Tasso Miliotis、Georges E. Janssens、Ping Chen、Bader Zarrouki、Rickard Sandberg、Pia Davidsson 和 Christian G. Riedel医学研究所和阿斯利康在 103 份人类血浆样本中的蛋白质和小 RNA 水平上对此进行了探索。
研究小组写道：“在这里，我们扩大了根据同一队列的不同类型分子数据构建的衰老时钟之间有限的比较组合。”
首先，研究人员使用两步质谱法测量 612 种蛋白质，选择并量化丰度随年龄变化的 21 种蛋白质。值得注意的是，随着年龄的增长，补体系统成分的蛋白质含量也随之增加。接下来，他们使用小 RNA 测序来选择和量化一组 315 个小 RNA，这些小 RNA 的丰度随着年龄的增长而变化。其中大部分是微小RNA (miRNA)，随着年龄的增长而下调，并预测其目标基因与生长、癌症和衰老相关。最后，该团队利用收集到的数据建立了年龄预测模型。
在不同类型的分子中，蛋白质产生的模型最准确(R² = 0.59 ± 0.02)，其次是 miRNA，是表现最好的小 RNA 类别(R² = 0.54 ± 0.02)。有趣的是，蛋白质和 miRNA 数据的结合使用改善了预测 (R² = 0.70 ± 0.01)。未来的工作将需要使用更大的样本量和验证数据集来确认这些结果。
研究人员总结道：“尽管如此，我们的研究表明，结合蛋白质组和 miRNA 数据可以产生更好的年龄预测，这可能是通过捕获更广泛的与年龄相关的生理变化来实现的。确定结合不同分子数据类型是否可以作为一种通用的方法将很有趣。”改善未来老化时钟的策略。”
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