The approximate formulas predicting personal somatic telomere length using patient blood test data
Notice bibliographique
Résumé
Biological aging underlies lifestyle-related diseases. It can be assessed by measuring personal somatic cell telomere length. However, measuring the telomere length is laborious, and its clinical surrogate parameters have not been developed. This study analyzed the correlation between telomere length in peripheral leukocytes and laboratory data to select test items relating closely to biological aging. We established formulas from these clinical data to predict the personal telomere length. The subjects were patients having visited Kyushu University Beppu Hospital from 2012 to 2015. Two hundred and thirty-two patients were enrolled. The blood data were collected and telomere lengths were measured by Southern blotting method. The patients showed significant correlations between the telomere length and several blood test data with a sex-related difference. Candidate formulas are as follows: Predicted telomere length (kb) in men = 8.59 − 0.037 × Age (years) + 0.024 × Hemoglobin (g/dL); Predicted telomere length (kb) in women = 4.83 − 0.019 × Age (years) + 0.23 × Albumin (g/dL) + 0.0001 × White blood cells (/mm3) + 0.0020 × Red blood cells (× 104/mm3) + 0.0032 × Total cholesterol (mg/dL). Thus, the derived formulas allow for the accurate differential prediction of telomeric length in male and female patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».