基于甲基化的年龄推断模型构建与效能评估

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目的:筛选与中国北方汉族男性个体年龄显著相关的DNA甲基化位点并构建年龄推断模型。方法:结合现有文献和基于前期研究筛选位点,从中筛选出21个与年龄高度相关的甲基化候选位点。并通过UCSC genome browser下载21个DNA甲基化位点所在的21个DNA片段,对这21个DNA片段序列运用Agena Bioscience EpiDesigner software进行引物设计,共获得153个DNA甲基化位点数据。最后运用EpiTYPER技术平台,在476个北方汉族男性血液DNA中检测21个扩增片段在内的153个DNA甲基化位点,并将所有数据结果进行年龄Pearson相关性分析,运用相关系数r值(|r|>0.5),依据AIC值,和显著水平P(P<0.005)值,拟合线性回归方程构建年龄推断模型。结果:通过关联性分析,从153个DNA甲基化位点中,最终筛选出8个与年龄高度相关的DNA甲基化位点,CpG1、CpG2、CpG4、CpG7、CpG8这5个位点分别位于TRIM59、RASSF5、Clorf132、CSNK1D、ELOVL2基因上,CpG5、CpG6均位于PDE4C上,CpG3位于chr17:21452808上。其中352份样本用于模型构建,基于这8个位点构建的多元线性回归年龄推断模型,R~2=0.93,平均绝对偏差(mean absolute deviation,MAD)为2.69岁;并用109份样本对所建立的年龄推断模型进行验证,MAD为3.80岁。用15份新的血液样本DNA对模型进行三次重复检测,验证模型重复性,MAD分别为4.08岁、4.68岁和3.93岁,15份血斑样本验证模型,MAD为3.99岁。结论:本研究筛选了8个与中国北方汉族男性个体年龄高度相关的DNA甲基化位点,并构建年龄推断模型,可用于公安实战中受害者和嫌疑人的年龄推断,缩小案件的侦查范围,具有实际应用价值。
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