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연대기적 나이는 노화 과정의 불완전한 척도로, 이는 광범위한 유전적 및 환경적 요인의 영향을 받습니다. 생물학적 나이 추정치는 예측 변수로 바이오마커를 사용하고 연대기적 나이를 출력으로 하는 수학적 모델링을 통해 도출될 수 있습니다. 생물학적 나이와 연대기적 나이의 차이를 "나이 갭"이라고 하며, 이것은 노화의 보완적 지표로 간주됩니다. "나이 갭" 지표의 유용성은 관심 있는 노출과의 연관성을 조사하고 이 지표가 연대기적 나이 단독으로 제공하는 추가 정보를 보여줌으로써 평가됩니다. 이 논문은 생물학적 나이 추정, 나이 갭 지표 및 이 맥락에서 모델 성능 평가 방법의 주요 개념을 리뷰합니다. 우리는 또한 이 분야의 특정한 도전 과제, 특히 나이 갭 지표가 전처리 및 모델 구축 방법에 의존하기 때문에 연구 간 효과 크기의 제한된 일반성에 대해 논의합니다. 논의는 뇌 나이 추정에 중점을 두겠지만, 이 개념은 모든 생물학적 나이 추정에 적용 가능하습니다.
Salih 외. (Sun,)는 이 질문을 연구했습니다.