引言
随着人工智能 (AI) 在生命科学领域的飞速发展，DNA甲基化作为一种生物
特征标记，正被用来预测寿命和其他健康相关信息。近期，研究人员开发了一种新的
系统——甲基化GPT，通过模拟各种组织细胞的非线性模式，提高了预测准确性。
DNA甲基化与寿命预测
DNA甲基化是一种表观
遗传学机制，涉及在DNA分子上添加甲基标记。这些标记会
影响基因表达，并且与衰老密切相关。传统上，寿命预测依赖于线性模型，但这种模型无法捕捉DNA甲基化调控的复杂性。
新的甲基化GPT系统采用了一种称为生成式预训练变换器 (GPT) 的人工智能模型。GPT可以学习复杂的模式，包括生物学上有
意义的表达。通过分析来自22.6万人的多种组织类型的DNA甲基化数据，GPT模型能够捕获局部基因组背景和更高级别的染色体特征。
卓越的预测准确性
使用一个包含1.1万人的数据集，研究人员对甲基化GPT系统
进行了测试。
结果显示出卓越的准确性，中位绝对误差仅为4.5岁。与现有方法相比，这项新系统显著提高了预测精度。
寿命影响因素评估
除了预测寿命外，甲基化GPT系统还可以评估影响寿命的因素。研究人员发现，该模型能够预测60种疾病和
死亡率的风险，包括戒烟、高强度训练和地中海饮食对不同疾病相关寿命干预的效果。
临床应用潜力
甲基化GPT系统在临床应用方面具有巨大潜力。通过了解寿命影响因素，该系统可以帮助个人定制预防计划，降低疾病风险并延长寿命。研究疾病和衰老的机制可能有助于开发新的DNA甲基化逆转策略。
结论
人工智能与DNA甲基化的结合为延寿和预防疾病开辟了新的途径。甲基化GPT系统展示了在寿命预测和评估寿命影响因素方面的非凡准确性。随着人工智
能在生命科学领域的持续发展，我们有望进一步了解衰老和疾病，并为健康和长寿找到新的解决方案。
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