《表1 近年来DNA甲基化年龄推断研究的建模方法》

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《基于DNA甲基化推断年龄的研究进展》

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注：SE表示标准误；MAD表示平均绝对偏差；MAE表示平均绝对偏误差；RMSE表示均方根误差。

在构建DNA甲基化年龄推断的模型方面，近年来法医学研究者们尝试了多元线性回归、支持矢量的模型、基于最小二乘算法的模型、非线性回归模型、基于ANN算法的模型等，并比较了不同模型的年龄推断准确度[79-80]。应用最广泛的是线性回归建模，包括多元线性回归模型[54]、单变量线性回归模型[56，61]。此外，还有许多非线性建模的方法，如多元非线性回归模型[53]、多元分位数回归模型[55，64，79]、加权最小二乘回归模型[79]、普通最小二乘回归模型[79]、支持矢量回归模型[53]、基于ANN算法模型[80]和基于随机森林回归算法模型[81]等。目前主要的模型种类及建模方法见表1。