How long will my mouse live? Machine learning approaches for prediction of mouse life span.
How long will my mouse live? Machine learning approaches for prediction of mouse life span.
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DOI：
10.1093/gerona/63.9.895
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发表时间：
2008-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Miller RA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Swindell WR;Harper JM;Miller RA
根据中年时评估的特征预测个体寿命是老龄化研究的一个具有挑战性的目标。在这项研究中，我们使用机器学习算法来构建模型，预测遗传异质性小鼠的寿命。使用交叉验证方法评估了22种算法的寿命预测准确性，其中使用不同的数据子集对模型进行训练和测试。使用2岁之前评估的体重和T细胞亚群测量的组合，我们表明可以预测单个小鼠所属的寿命四分位数，准确度为35.3%（±0.10%）。这一结果为寿命预测模型的发展提供了一个新的基准，但通过确定新的预测变量和发展计算方法，可以预期会有所改善。未来在这一方向的工作可以为衰老研究提供工具，并将揭示表型性状和长寿之间的关联。
Prediction of individual life span based on characteristics evaluated at middle-age represents a challenging objective for aging research. In this study, we used machine learning algorithms to construct models that predict life span in a stock of genetically heterogeneous mice. Life-span prediction accuracy of 22 algorithms was evaluated using a cross-validation approach, in which models were trained and tested with distinct subsets of data. Using a combination of body weight and T-cell subset measures evaluated before 2 years of age, we show that the life-span quartile to which an individual mouse belongs can be predicted with an accuracy of 35.3% (±0.10%). This result provides a new benchmark for the development of life-span–predictive models, but improvement can be expected through identification of new predictor variables and development of computational approaches. Future work in this direction can provide tools for aging research and will shed light on associations between phenotypic traits and longevity.
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DOI：
10.1073/pnas.0403493101
发表时间：
2004-08-31
影响因子：
11.1
作者：
Bauer, JH;Goupil, S;Helfand, SL
通讯作者：
Helfand, SL
DOI：
10.1198/106186006x133933
发表时间：
2006-09-01
影响因子：
2.4
作者：
Hothorn, Torsten;Hornik, Kurt;Zeileis, Achim
通讯作者：
Zeileis, Achim
影响因子：
3.9
作者：
HARRISON, DE;ARCHER, JR
通讯作者：
ARCHER, JR
影响因子：
4
作者：
COSTA, PT;MCCRAE, RR
通讯作者：
MCCRAE, RR
影响因子：
2.4
作者：
Greer, Kimberly A.;Canterberry, Sarah C.;Murphy, Keith E.
通讯作者：
Murphy, Keith E.