한나눔 예제

한나눔 예제

2) Hannum 외. (2013)[9] 보고 여러 연령 추정기: 각 조직 유형에 대 한 하나. 이러한 각 추정기에는 동변량 정보(예: 성별, 체질량 지수, 배치)가 필요합니다. 저자는 각 조직이 명확한 선형 오프셋 (절편 및 경사)로 이어졌다고 언급합니다. 따라서, 저자는 선형 모델을 사용하여 각 조직 유형에 대한 혈액 기반 연령 추정기를 조정해야 했다. 한눔 추정기가 다른 조직에 적용될 때, 한눔 외(2013)의 도 4A에서 볼 수 있는 바와 같이 높은 오차(불량 교정로 인한)로 이어집니다. Hannum 등은 다른 조직 유형에 적용하기 위해 혈액 기반 연령 추정기(경사 및 절편 기간을 조정하여)를 조정했습니다. 이 조정 단계는 조직 사이 다름을 제거하기 때문에, Hannum 등에서 혈액 기지를 둔 추정기는 다른 조직/기관의 나이를 비교하기 위하여 이용될 수 없습니다. 대조적으로, 후성 유전학 시계의 현저한 특성은 이러한 교정 단계를 수행 할 필요가 없다는 것입니다:[10] 항상 동일한 CpGs와 동일한 계수 값을 사용합니다. 따라서 Horvath의 후생 유전학 시계는 동일한 개인의 다른 조직 / 세포 / 장기의 나이를 비교하는 데 사용할 수 있습니다. Hannum 외.

에서 나이 추정기는 다른 정상 조직의 나이를 비교하기 위하여 이용될 수 없더라도, 그(것)들은 대응하는 정상 (비암성) 조직의 그것과 암 조직의 나이를 비교하기 위하여 이용될 수 있습니다. Hannum 외. 모든 암에 발음 된 나이 가속 효과 보고. 대조적으로, Horvath의 후생 유전학 시계[34][58]는 몇몇 암 모형 (예를 들면 삼중 음성 유방암 또는 자궁 내막 암)가 부정적인 나이 가속을 나타낸다는 것을, 즉 암 조직이 예상보다 훨씬 젊을 수 있다는 것을 제시합니다. 중요한 차이점은 추가 동변량과 관련이 있습니다. 한눔의 연령 추정기는 성별, 체질량 지수, 당뇨병 상태, 인종 및 배치와 같은 공변량을 사용합니다. 새 데이터에는 서로 다른 일괄 처리가 포함되므로 새 데이터에 직접 적용할 수 없습니다. 그러나 저자는 연대순 연령과 밀접한 상관 관계가 있지만 제대로 보정되지 않는 집계 측정값을 정의하는 데 사용할 수 있는 보충 테이블에서 CpG에 대한 계수 값을 제시합니다(예: 높은 오류로 이어질 수 있음). 두 후생 유전학 연령 측정에 대 한, Δage 거의 모든 코호트에서 감소 추세를 보였다.

파도에 걸친 Δage 간의 상관관계는 호르바스의 경우 0.22에서 0.82, 한눔의 경우 0.25에서 0.71사이였으며, 더 강한 시료 연관성은 시간에 더 가깝게 수집되었습니다.