EpigeneticAgePipeline: an R package for comprehensive assessment of epigenetic age metrics from methylation microarrays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epigenetic age is a biological age estimate based on nuclear DNA methylation patterns. Epigenetic clocks measure biological age by analyzing predictable changes in DNA methylation sites associated with aging. This study introduces EpigeneticAgePipeline, an R package that streamlines the estimation of epigenetic age metrics including Horvath, Horvath skin and blood, Hannum, PhenoAge/Levine, GrimAge (V1, and V2), and DunedinPACE plus additional acceleration metrics based on all other clocks. Quality control includes detection p-value filtering (sample- and probe-level), bead-count thresholds, and Illumina quality control intensity checks. EpigeneticAgePipeline supports Illumina Infinium methylation microarrays (HumanMethylation27, HumanMethylation450, HumanMethylationEPIC/EPICv2, and Human Methylation Screening Array). It offers functionalities including data preprocessing, normalization, cell count imputation, residual generation accounting for principal components and batch effects, and extensive visualizations for improved interpretability. Validation was performed using GEO dataset GSE237561, confirming the accuracy of the pipeline. EpigeneticAgePipeline provides an integrated workflow from raw data to advanced statistical analyses and visualizations, improving usability over existing tools. In addition to the traditional clocks mentioned, the package also integrates a set of additional epigenetic age clocks (PedBE, Wu, TL, BLUP, and EN). Future updates will include emerging epigenetic age measures to maintain relevance in this evolving field.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,040 |
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 ».