巴尔的摩老化追踪研究的纵向表型老化指标

在巴尔的摩衰老纵向研究（BLSA）中作者基于BLSA数据（该数据由巴尔的摩长寿研究（Baltimore Longitudinal Study of Aging），是美国国家老龄化研究所（National Institute on Aging）的一个持续招募的队列研究，旨在研究健康老化的过程，数据为非公开数据需要申请）提出一个基于生物学、表型和功能三个层次的衰老概念框架，以及一个基于四个表型领域（身体成分、能量代谢、稳态机制和神经退行性/神经可塑性）的衰老表型框架，作者纵向收集了四个领域（身体成分、能量学、稳态机制和神经退行性/神经可塑性）和功能结果的表型综合列表，证明加速纵向表型老化与更快的身体和认知衰退、更快的多病积累和更短的生存期有关。作者认为纵向数据相比于横断面数据更能解释个体的差异，且之前的分析衰老速度的方法对对没有疾病临床证据的年轻人的信息量要小得多，生物学水平的损伤积累与衰老的表型和功能表现的出现之间存在相当大的延迟，为了改善这些问题推进老年科学研究作者提出了上文所述的分层框架来研究身体机能变化，认知功能变化，多病等对纵向表型衰老评分的影响。值得一提的是调整基线年龄、性别和性别与时间之间的相互作用，以及基线年龄和时间，整体纵向表型评分降低一分（即衰老表型的减速下降）。最后作者发现整体纵向表型评分>0（红色）的组包括经历加速表型衰老轨迹的受试者，与总体纵向表型评分≤0的组相比，死亡率更高。
在该文中纵向表型衰老指标的构建方法是利用了巴尔的摩长寿研究（BLSA）的数据对35个表型特征进行了纵向追踪，计算了每个个体的表型变化速率与同龄人群的平均速率的差异，并将其标准化和平均，得到了一个全局的纵向表型衰老指标。纵向表型衰老指标的验证方法是文章分析了纵向表型衰老指标与身体和认知功能的变化、多发性疾病的累积和生存期的关系，发现纵向表型衰老指标能够独立地预测功能衰退、疾病负担和死亡风险，且比单一领域的表型指标或横断面的表型或表观遗传指标更具优势。
该文使用以下数学方法：多项式回归，用于拟合各种老化表型的年龄轨迹，包括线性和非线性的模型，得出一些年龄轨迹是线性的（白细胞介素-6、C 反应蛋白、白蛋白、红细胞分布宽度），而另一些是非线性的（腰围、腰围/身高比、体重指数、瘦体重）；混合效应模型，用于评估全局纵向表型评分和各个领域的纵向表型评分与身体和认知功能的变化之间的关系，以及多发病指数的变化；生存分析，用于评估全局纵向表型评分和死亡风险之间的关系，使用 Cox 比例风险模型和 Kaplan-Meier 曲线；相关分析：用于评估不同领域的纵向表型评分之间的相关性，以及纵向表型评分和表观遗传年龄加速度之间的相关性，得出四个领域特异性纵向表型评分之间的相关性适中（范围在 0.03 到 0.10 之间），表明跨表型结构域的衰老率存在显着的个体内部异质性。

数学方法应用与描述

暂无

To promote healthy aging, focus on the environment

在促进健康老龄化，关注环境一文中，作者认为造成健康老龄化变化的主要原因是环境，包括化学、物理、生物和社会等多个维度的环境暴露。这些环境因素可以通过直接或间接的途径影响老化的分子机制，导致不同的老化轨迹和老年疾病风险。而对人类来说，遗传因素占大多数慢性衰老疾病风险变异的<50%，占长寿变异的<10%，因此环境因素是影响健康老龄化的主要因素之一。文章将环境因素分为化学、物理、生物和社会四个维度，指出它们可以通过直接或间接的途径影响衰老的分子过程，如DNA损伤、表观遗传变化、线粒体功能障碍、氧化应激、炎症等。作者认为分子标记物在促进我们对衰老过程及其与环境因素关系的理解方面发挥着至关重要的作用，文章介绍了一些可以测量老化过程的分子标记，如表观遗传时钟，它们可以提供关于老化的分子特征的信息，使研究者能够识别与老化相关的关键生物变化和环境因素的影响，并通过识别分子标记物，开发有针对性的干预措施例如生活方式干预，以减轻环境因素对衰老的负面影响。作者还呼吁呼吁采取社会变革的措施，消除历史上造成的压迫和暴力的遗留影响，改善弱势群体的环境条件，促进健康衰老和衰老健康平等。
这篇文章是综述性文章，没用用到数学方法以及数据库，但这篇文章关于环境对寿命的影响的论述给我在数据分析上有所启发，在数据分析时也可以着重对比环境中不同因素比如空气质量，人文社会条件，个体不同行为对衰老的影响。

16个国家65岁及以上人群的爱好参与和心理健康

16个国家65岁及以上人群的爱好参与和心理健康是一篇经典的使用统计学方法分析医学数据的文章，作者认为目前的研究缺乏跨国的比较，尚不清楚不同文化背景下的结果是否一致，也没有统一的业余爱好的定义和测量方法。因此，该研究旨在整合来自16个国家的五个纵向研究的数据，探索业余爱好参与与多维心理健康指标之间的关系，以及这些关系是否受到国家因素的影响。该研究使用了来自英国、日本、美国、中国和欧洲的五个纵向研究的数据，涵盖了93,263名65岁及以上的参与者。业余爱好参与是根据参与者在闲暇时间从事的有趣活动（如艺术、手工、阅读、游戏、运动、园艺、志愿服务和社团活动）来定义和测量的。心理健康指标包括抑郁症状、自我报告的健康状况、幸福感和生活满意度。本研究使用了固定效应模型和多国元分析来比较业余爱好参与和心理健康之间的纵向关系，同时控制了一些混杂因素，如性别、年龄、教育程度、婚姻状况、收入、就业状况、长期健康状况和日常生活能力，并主要通过荟萃分析[meta分析]来该研究爱好和抑郁症状，自我报告的健康状况，快乐，生活满意度的相关性，发现爱好对生活满意度有益。作者还使用了多层模型和元回归分析来探索国家因素（如国民幸福指数、国内生产总值、基尼系数和预期寿命）对结果的影响和调节作用，发现当爱好参与与国家层面因素的交互作用时，基尼指数、世界幸福指数、国家财富和预期寿命对爱好与抑郁、生活满意度和自我报告健康之间的关联有较小的调节作用，但对幸福感没有调节作用。

数学方法应用与描述

固定效应模型——面板数据分析
 Pooling correlation coefficients
统计知识扫盲：相关系数
 一文看懂各类型 Meta 分析[荟萃分析]

在英国生物样本库的社会联系和死亡率：前瞻性队列分析一文中，作者认为社会联系的不同方面（功能性和结构性）与死亡率有关，但很少有研究同时考察它们的独立和联合效应，所以该研究旨在探讨功能性和结构性社会联系的独立和联合影响对全因和心血管疾病（CVD）死亡率的影响。作者利用英国生物样本库研究的基线数据，使用Cox比例风险模型分析社会联系与死亡率的关系。社会联系使用两个功能性（能否向亲近的人倾诉和经常感到孤独）和三个结构性（亲友拜访频率、每周团体活动和是否独居）指标来评估。最后研究结果：在平均 12.6 年的随访期间，有 33,135（7.2%）名参与者死亡，其中 5112（1.1%）名死于 CVD。所有社会联系指标都与两种死亡结果独立相关。亲友拜访频率低于每月一次的参与者死亡风险更高，表明存在一个阈值效应。功能性和结构性社会联系之间存在交互作用，例如，与每天拜访亲友且不独居的参与者相比，那些从不拜访亲友且独居的参与者全因死亡风险增加 77%，CVD 死亡风险增加 123%。当将所有指标综合为功能性和结构性社会联系的总体指标时，发现两者之间存在加性交互作用，即同时具有功能性和结构性孤立的参与者死亡风险最高。最后，作者也使用了荟萃分析对不同社会联系的不同表现形式和死亡率的相关性进行了说明。

Life expectancy can increase by up to 10 years following sustained shifts towards healthier diets in the United Kingdom

关于文章在英国，随着持续转向更健康的饮食，预期寿命可以增加长达 10 年，这篇文章和英国生物样本库的社会联系和死亡率：前瞻性队列分析一文一样，使用了英国生物样本数据库进行分析。作者主要分析了不同食物组的摄入量与全因死亡率的关系，以及持续改善饮食模式对预期寿命的影响。文章发现，寿命最长的饮食模式是中等摄入全谷物、水果、鱼和白肉；高摄入牛奶和乳制品、蔬菜、坚果和豆类；相对低摄入鸡蛋、红肉和含糖饮料；低摄入精制谷物和加工肉类。文章估计，40岁的英国成年人，如果从中等饮食模式改变为寿命最长的饮食模式，可以预期增加约3年的寿命；如果从最不健康的饮食模式改变为寿命最长的饮食模式，可以预期增加约10年的寿命。文章还比较了遵循英国公共卫生部门推荐的“饮食指南”（Eatwell Guide）的饮食模式与寿命的关系，发现也有相当大的寿命增益。该文章在分析方法层面估计了食物摄入与全因死亡风险的关系，并研究了不同种类食物摄入与死亡风险的相关性。该文的创新之处在于估计了不同年龄和性别的人群在持续改变食物选择后的寿命预期变化，考虑了不同食物组和死亡风险之间的相关性和效应延迟。

数学方法应用与描述

您好，这是 Copilot。我可以帮助您分析网页内容。😊
根据当前网页的内容，这篇文章用了以下的统计学方法：

生存分析：用于估计食物摄入与全因死亡风险的关系，使用了Cox比例风险模型和Kaplan–Meier曲线[未使用]。
剂量-反应元分析：用于综合前瞻性研究中食物摄入与死亡风险的相关性，使用了随机效应模型和非线性回归模型【存疑】。
敏感性分析：用于检验结果的稳健性，使用了排除法、调整法和地标分析等方法【存疑】。

通过深度学习寻找菌群中的基石物种

在通过深度学习寻找菌群中的基石物种一文中，作者认为微生物群落中含有关键物种，其移除会导致微生物组结构和功能发生巨大变化。然而，目前仍缺乏一种有效的方法来系统地识别微生物群落中的关键物种。主要是由于我们对微生物动力学的了解有限，以及操纵微生物群落的实验和伦理困难。所以作者提出了一个基于深度学习的数据驱动的Keystone物种识别（DKI）框架来解决这一挑战。作者的核心思想是通过使用从该栖息地收集的微生物组样本训练深度学习模型，隐式学习特定栖息地微生物群落的组装规则。深度学习模型使我们能够通过对物种移除进行思想实验来量化来自该栖息地的任何微生物组样本中每个物种的群落特异性基石。作者使用群落生态学中经典种群动力学模型生成的合成数据系统地验证了该DKI框架。然后，我们应用DKI来分析人类肠道、口腔微生物组、土壤和珊瑚微生物组数据。最后发现，那些在不同群落中具有高中位数基石的类群表现出很强的群落特异性，其中许多在文献中被报道为基石类群。方法上作者使用种识别（DKI）框架，然后使用Python代码预测物种组成（cNODE2）和R代码计算关键性，最后使用R计算每个样本中每个存在的梯形函数以分析各个样本中不同物种的基石性。该文章使用的数据库如下：肠道微生物组数据是从精选的MetagenomicData中收集的32数据库。口腔微生物组数据可在中国国家基因库数据库（CNGBdb）的CNGB序列档案（CNSA）（CNSA CNP0000687用于4D-SZ队列，CNP0001221用于云南队列）。珊瑚和土壤微生物组数据来自Qiita40（ID 10895 和 2104）。支持该文研究结果的数据在 https://github.com/spxuw/DKI 上提供。

阅读若干文章本人对数据分析的一些浅显思考

通过阅读若干论文，包括但不局限于四篇以生物医学统计方法为主的论文，一篇关于环境的综述，一篇深度学习寻找菌群中的基石物种。本人发现以生物医学统计方法为主的论文分析方法层面有相似性比如相关性分析，其中Kaplan–Meier曲线,固定效应模型，Meta 分析[荟萃分析]等名词出现的频率较高，且作者都使用R语言进行代码编写。四篇生物医学统计方法为主的论文方法相近，只是分析角度不同，四篇文章中三篇仅使用了单一国家的数据库【英国生物样本库2篇，美国巴尔的摩长寿研究1篇（Baltimore Longitudinal Study of Aging）】仅一篇分析了16个国家65岁及以上人群的数据库，因此本人认为分析相似指标在不同文化背景下的结果是否一致或者分析各个指标是否会受到国家因素的影响仍是一个值得探究的方向；而另外三篇其中一篇提出了作者自定义的衰老表型框架具有创新性，其余两篇则是从社会联系和食物方面分析与死亡率的相关性。本人认为在生物医学统计方向的研究还可以与机器学习结合，比如先前有作者研究使用支持向量机和集成模型，来识别有认知障碍风险的老年人，最后使用通过曲线下面积（AUC）、灵敏度和特异性来衡量模型性能。将Meta 分析[荟萃分析]等统计学方法与siler结合，分析影响因子通过调节五参数对死亡率的影响或许也可行。关于环境的综述也给本人思考，文中提到社会环境，空气质量等因素是影响死亡率的主要因素之一，或许可以横向比较不同国家医疗条件或者同一国家不同时期PM2.5状态对人口死亡率的影响。而一篇深度学习寻找菌群中的基石物种的分析方法最具有创新性，作者使用了深度学习方法构建了DKI框架，该方法开源，如果有合适的数据集则可分析某一群落的基石物种也具有可行性。下文将对本人阅读的文章进行详细阐述。