尊龙凯时提供的服务介绍主要围绕DNA甲基化及其在衰老过程中的表观遗传变化。随着年龄的增长，特定的甲基化位点（CpG位点）表现出显著的动态变化。我们利用机器学习技术，基于年龄相关的CpG位点，构建了一种预测甲基化年龄的数学模型，称为表观遗传时钟。该时钟不仅能够量化生物的衰老速度，也可评估长寿与抗衰老干预措施的效果。

在我们的研究中，尊龙凯时首次检测了100只小鼠的血液基因组DNA，分析了数百个与衰老相关的甲基化位点。我们建立了一个包含多种生物样本和衰老相关甲基化位点的数据库，并经过机器学习筛选出那些随小鼠年龄显著变化且相关性强的甲基化位点，以构建甲基化年龄预测器。通过这一模型，我们对经历生殖压力的雌性小鼠的甲基化年龄进行了预测，从而验证了该方法的实际应用价值。

尊龙凯时的合作方式为技术服务，适用的检测对象包括小鼠的雌性和雄性样本（4只雌性和3只雄性）。

技术方案

我们采用的目标技术是甲基化重测序（Hi-Methylseq），结合亚硫酸盐转化和靶向扩增子高通量测序技术，能够实现多区段、多位点的精确甲基化定量分析。

服务流程及检测结果展示

检测过程中，我们重点分析了甲基化位点随小鼠年龄的变化显著性，具体包括：

• 预测生殖压力雌性小鼠的甲基化年龄，例如：CpG1、CpG2、CpG3、CpG4。
• 将甲基化年龄预测模型应用于样本，具体公式为 y = b + α*CpG1 - β*CpG2 + γ*CpG3 + δ*CpG4。

基于这一模型，预测的自然衰老组小鼠（实际年龄18月龄）的甲基化年龄为18至24月龄，而经多次生殖压力雌性小鼠的甲基化年龄则被预测为22至39月龄，显示出衰老加速了396个月。

通过借助尊龙凯时的甲基化年龄预测技术，我们不仅能够提供可靠的生物医学数据，还能为相关研究提供支持和指导，以应对衰老与生物标志物的挑战。