MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1038/s41576-022-00511-7

Медицинская библиотека · Nature reviews. Genetics · 2022

Measuring biological age using omics data.

Rutledge Jarod, Oh Hamilton, Wyss-Coray Tony

СтатьяОбзорПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Age is the key risk factor for diseases and disabilities of the elderly. Efforts to tackle age-related diseases and increase healthspan have suggested targeting the ageing process itself to 'rejuvenate' physiological functioning. However, achieving this aim requires measures of biological age and rates of ageing at the molecular level. Spurred by recent advances in high-throughput omics technologies, a new generation of tools to measure biological ageing now enables the quantitative characterization of ageing at molecular resolution. Epigenomic, transcriptomic, proteomic and metabolomic data can be harnessed with machine learning to build 'ageing clocks' with demonstrated capacity to identify new biomarkers of biological ageing.

Для цитирования: Rutledge Jarod, Oh Hamilton, Wyss-Coray Tony. Measuring biological age using omics data.. Nature reviews. Genetics. 2022. DOI: 10.1038/s41576-022-00511-7.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.