《表2 基于DNA甲基化的法医学年龄预测模型总结[29]》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《DNA甲基化检测与生物物证时间关联性研究进展》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：MLRM为多元线性回归模型（Multivariate linear regression model），MQDRM为多元二次回归模型（multivariate quadratic regression model），MQTRM为多远分位数回归模型（multivariate quantile regression model），ANN为人工神经网络模型 （ANN）

在法医学中，个体年龄推断一直是法医学研究的重点和难点，年龄的确定可以缩小嫌疑人的范围，为案件侦查提供重要的线索[19-20]。当前推断个体年龄主要是通过检测骨骼、牙齿等骨性指征，并运用法医人类学模型计算进行[21-22]。但实际案例中，法医人类学技术的应用会由于骨骼检材的缺失而受限，此时通过其他生物组织来推断个体年龄就显得尤为重要。近年来，表观遗传学研究发现，DNA甲基化与衰老之间存在着密切相关性[23]。早期研究表明，全基因组DNA甲基化水平在个体的最初几年是随年龄而增加的，在成年后开始下降[24]。基因芯片和新一代测序技术的出现，促进了大样本全基因组范围的甲基化检测，发现一些特定的CpG位点与年龄呈现出高度的关联性，可据此建立模型而预测个体年龄[25-26]。针对法医遗传学应用的预测模型目前也有了大量研究报道。Freire-Aradas等[27]研究725个欧洲个体DNA甲基化水平，发现7个DNA甲基化位点与年龄具有高度关联性，并建立了多元分位数回归模型，误差为±3.07岁，其中3个位点DNA甲基化与年龄成正相关，而另外4个成负相关，预测年龄与实际年龄之间的偏差随着实验对象年龄的增加而增加。Zbiec-Piekarska等[28]用焦磷酸测序技术分析了Hannum等人报道的8个候选基因座，检测了420份个体样本的41个CpG位点的DNA甲基化水平，并用其中300份样本建立了基于5个DNA甲基化位点的年龄预测模式的线性回归方程，R2=0.94，用剩下的120份样本验证该模型，平均绝对偏差为±3.9岁，将样本按年龄大小分为4组：2～19、20～39、40～59、60～75岁，四个年龄组的平均绝对偏差随着年龄的增加而增大，且预测正确性能随着年龄增加而下降，其中误差在±5岁以内的准确性为86.7%（2～19岁样本）和50%（60～75岁样本）。就亚洲样本而言，韩国Park等[19]通过对公用数据库中1415份450K DNA甲基化芯片数据进行统计分析，筛选出3个DNA甲基化位点，并在535份样本中构建多元线性回归模型，使用230份样本进行验证，误差为±6.853岁，对于60岁以下的个体年龄推断的准确性为77.3%。表2是最近几年有关DNA甲基化与个体年龄之间的相关研究。