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一种代谢生理年龄预测和衰老评估方法 

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摘要:本发明提供了一种代谢生理年龄预测方法。本发明基于液相色谱和质谱技术对样品提取液测定获得代谢组学数据,进一步构建代谢物特征与实际年龄之间的多元线性回归模型,对构建的多元线性回归模型的回归系数和自变量组合进行优化,从而获得代谢生理年龄预测值。本发明使用血浆代谢物的特征值,相较于其他方法更加全面,更接近表型,可以更加全面地反映个体衰老状况并解释衰老程度;多元线性回归分析方法在面对数据量大的数据集时建模速度快,计算方法不繁琐,且善于获取数据集中的线性关系,因此结合多元线性回归分析的方法对代谢生理年龄预测具有较高的准确度。

主权项:1.一种代谢生理年龄预测方法,其特征在于,包括如下步骤:1)制备样品提取液,分别获得样品的有机相待测液和水相待测液;2)对有机相待测液和水相待测液分别进行液相色谱和质谱检测,获得样品代谢组学数据;3)代谢组学数据处理和代谢产物鉴定;4)构建代谢物特征与实际年龄之间的多元线性回归模型:利用R语言的拟合线性模型函数(linearmodel,lm)构建回归模型,所述拟合线性模型函数数学公式如下: ;其中:y是因变量,x1,x2,…,xk是k个自变量,β0是截距项,即当所有自变量都为零时,因变量的预期值,β1,β2,…,βk是回归系数,表示每个自变量对因变量的影响,ϵ是误差项,表示因变量与自变量之间的未解释部分,通常假设其服从均值为零的标准正态分布;其中,自变量是代谢组谱图的代谢物特征,因变量是实际年龄;5)对构建的多元线性回归模型的回归系数和自变量组合进行优化,获得优化的多元线性回归模型;6)基于优化的多元线性回归模型,获得代谢生理年龄预测值。

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