AI助力医学数据分析01 生物年龄和表型年龄

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一、生物年龄的计算公式

文献表述

生物年龄和表型年龄采用不同的计算方法，并结合不同的生物标志物来测量生物年龄。根据8种生物标志物(Ln-C反应蛋白（CRP)、血清肌酐、糖化血红蛋白、血清白蛋白、血清总胆固醇、血清尿素氮、血清碱性磷酸酶和收缩压）提出了生物学年龄。值j和i分 别表示生物标志物和样本的数量。值k、q和s分别是生物标志物的回归斜率、截距和按实际年龄回归的均方根误差。

具体公式：

AI生成代码

具体实现代码：

 # 加载必要的库
 library(dplyr)
 
 # 计算生物年龄的函数
 calculate_biological_age <- function(data, CA, s_BA) {
   # 从数据框中提取变量
   x <- data$x
   q <- data$q
   k <- data$k
   s <- data$s
   
   # 分子部分
   numerator <- sum((x - q) * (k / s^2)) + CA / s_BA^2
   
   # 分母部分
   denominator <- sum((k / s)^2) + 1 / s_BA^2
   
   # 计算生物年龄
   biological_age <- numerator / denominator
   
   return(biological_age)
 }
 
 # 示例数据框
 data <- data.frame(
   x = c(5, 3, 4),  # 观测值
   q = c(4, 2, 3),  # 理论值
   k = c(0.5, 1.0, 1.5),  # 权重系数
   s = c(1, 1, 1)  # 标准差
 )
 
 # 实际年龄和生物年龄的标准差
 CA <- 30
 s_BA <- 2
 
 # 计算生物年龄
 biological_age <- calculate_biological_age(data, CA, s_BA)
 print(biological_age)
 

二、标星年龄的计算公式

文献表述

生物年龄是通过最佳验证算法来测量的，该算法可以用NHANES中的可用数据PhenoAge来实现。由于PhenoAge算法在NHANES中实现的有效性和可行性很高，因此它被用于临床实验室血液化学。简而言之，PhenoAge算法是由NHANES III中几种生物标志物的弹性净回归构建的。该分析选择了以下临床生物标志物：白蛋白、肌酸酐、葡萄糖、白细胞计数、淋巴细胞百分比、红细胞分布宽度、平均红细胞体积和碱性磷酸酶。使用以下公式来确定表型年龄。

Biological age was measured by the best-validated algorithm that could be implemented with data available in the NHANES,the PhenoAge.Due to its high validity and feasibility of implementation within NHANES,the PhenoAge algorithm was utilized based on clinical laboratory blood chemistries.Briefly,the PhenoAge algorithm was constructed from elastic-net regression on several biomarkers in the NHANES III.This analysis selected following the clinical biomarkers: albumin,creatinine,glucose,white blood cell count, lymphocyte percent,red cell distribution width,mean red cell volume,and alkaline phosphatase.The following formula was used to ascertain the phenotypic age.

AI生成代码

 # 加载必要的库
 library(dplyr)
 
 # 计算PhenoAge的函数
 calculate_pheno_age <- function(data) {
   # 提取数据框中的变量
   albumin <- data$albumin
   alkaline_phosphata <- data$alkaline_phosphata
   creatinine <- data$creatinine
   glycated_hemoglobin <- data$glycated_hemoglobin
   white_blood_cell_count <- data$white_blood_cell_count
   lymphocyte_percentage <- data$lymphocyte_percentage
   mean_corpuscular_volume <- data$mean_corpuscular_volume
   red_cell_distribution_width <- data$red_cell_distribution_width
   chronological_age <- data$chronological_age
   
   # 计算xb
   xb <- -18.311623487 - 0.029197296 * albumin + 0.002285539 * alkaline_phosphata + 
     0.006379140 * creatinine + 0.177752648 * glycated_hemoglobin + 
     0.055248172 * white_blood_cell_count - 0.013502137 * lymphocyte_percentage + 
     0.029331315 * mean_corpuscular_volume + 0.234452108 * red_cell_distribution_width + 
     0.077245523 * chronological_age
   
   # 常量
   gamma <- 0.007354285
   
   # 计算死亡风险
   mortality_risk <- 1 - exp(-exp((xb - (-29.6077)) / gamma))
   
   # 计算PhenoAge
   pheno_age <- 143.5671 + log(-0.005938581 * log(1 - mortality_risk)) / 0.08548908
   
   return(pheno_age)
 }
 
 # 示例数据框
 data <- data.frame(
   albumin = c(4.1, 4.2, 4.3),
   alkaline_phosphata = c(75, 80, 85),
   creatinine = c(0.9, 1.0, 1.1),
   glycated_hemoglobin = c(5.4, 5.5, 5.6),
   white_blood_cell_count = c(6.0, 6.1, 6.2),
   lymphocyte_percentage = c(25, 26, 27),
   mean_corpuscular_volume = c(85, 86, 87),
   red_cell_distribution_width = c(13, 14, 15),
   chronological_age = c(45, 50, 55)
 )
 
 # 计算PhenoAge
 pheno_age <- calculate_pheno_age(data)
 print(pheno_age)
 

三、小结

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