Science Translational Medicine· Linlin Cao, Yifan Chen, Wei Zhang, Huiru Jiang, Honghao Huang, Yudian Xu, Xi Li, Wei Xu, Kun Qian, Jun Pu·· 16 小时前评分57
基于集成学习的代谢组学衰老与死亡时钟在 18,476 人中识别全生命周期系统性衰老风险
Metabolomic aging and mortality clocks based on ensemble learning identify systemic aging risk across the human life span in 18,476 individuals
导读
研究基于 18,476 名覆盖全生命周期个体的代谢组学数据，用集成学习构建衰老与死亡时钟以识别系统性衰老风险，发表于 Science Translational Medicine 2026 年 10 月 18 卷 871 期，DOI：10.1126/scitranslmed.adz4815。
来源：Science Translational Medicine · science.org